基于数据融合的发动机冷起动数据采集系统

陈伟京

（中车石家庄车辆有限公司，河北 石家庄 051430）

大量的实际使用和试验测试表明：汽车使用过程中所产生的有害气体排放主要集中于低温起动和怠速过程，其中HC、CO约占80%，NOx占50%。随着环保意识的增强，人们采用了多种方法来提高发动机的性能，尤其在排放、动力和经济性能上取得了很大的改善，但在改善发动机冷起动性能方面则表现不足。由此可见，深入研究发动机冷起动，特别是柴油机低温冷起动特性，对改善起动性能、降低有害气体排放和燃油消耗都具有重要意义，而研究冷起动过程，首先就要将冷起动过程中的数据采集出来并进行整体分析。本文着重研究基于数据融合技术的发动机冷起动数据采集系统。

1 数据融合技术

凭借其对数据信息处理的巨大优势，在工业控制、机器人、航空航天、指挥通讯等诸多领域得到了广泛应用。数据融合就是通过充分利用来自测试系统的不同时间和空间的各种数据资源，在不同数据层次上进行各种必要的组合、集成、抽取、关联等处理，从而得到最佳的判断结果。数据融合技术有助于提高智能测试系统的整体性能，使其具有专家系统的功能。

2 发动机冷起动数据采集系统

发动机冷起动数据采集系统需要同时监测诸如压力、电流、电压、温度、转速等各种参量信号，（电流传感器、转速传感器、湿度传感器、电压传感器各一个；压力传感器三个分别用来测量大气压力、进气压力和机油压力；温度传感器4个，分别用来测量环境温度、机油温度、冷却水温度和电瓶温度）除完成多路数据的自动监测、采集、存储外，还需要进行数据的传送、处理、绘图等功能。图1为其系统结构图。

本系统采用了上、下位机的结构。其中上位机为一PC机，是系统的数据处理模块，采用VC++程序进行编写；其功能是接收由下位机传输来的采集数据并对其进行分析处理、数据显示、绘图等功能。下位机为一数据采集器形式，是系统的数据采集模块，采用C语言编写，其功能是完成数据的采集，原始数据的简单处理、存储并可通过接口与上位机完成数据传送和联机监测。

图1 冷起动数据采集系统结构图

软件部分主要用来管理硬件系统完成对被测量的监测和数据采集，实现量程转换、数据融合、故障诊断、逻辑推理、通信、报警等功能。上位机是整个数据采集系统的核心。可以完成文件管理、试验设置、查看和数据分析等功能。图2为其结构图。下位机软件系统直接与被测对象相关，贯穿着整个测试系统。

图2 数据采集系统软件结构图

3 数据处理

系统所处理的数据包括温度、转速、电流、电压、压力和湿度等，将其按照法则进行归类分析后，认为其基本可分为三类：①具有良好曲线特征并可“直接”测量的信号；②具有良好曲线特征但不可采用“直接”测量的信号；③不具有良好曲线特性但可采用“直接”测量的信号。由于电流电压等信号可以在整流滤波后直接进行处理，下面以温度和转速为例着重对前两类数据进行处理。

3.1 温度信号的数据处理

温度数据的采集会不可避免地存在很多随机干扰和疏失误差，这些对数据精度的影响较大，在数据处理之前，应予剔除。由于在实际测量中，仪器的老化、环境的变化、被测对象自身的变化等情形不可避免地会导致测量结果的不等精度。本系统中采用了自适应加权融合法来处理温度信号，因为此方法不需要数据具有等精度性，而是引入标志测量精度的特征数字“权”数W来计算均方差最小的融合值。自适应加权数据融合模型如图3所示。不同的测量数据都有其相应的权数，在总均方差最小这一最优条件下，根据各测量数据以自适应的方式寻找其他对应权数，使融合后的X达到最优。

图3 自适应加权数据融合模型

加权因子W引入后，测量数据的融合值为：

其中σ2是各加权因子Wi的多元二次函数。根据多元函数求极值理论，可以求出当加权因子为时为最小。

3.2 转速信号的数据处理

根据转速具有明显曲线特征的性质和数据融合理论的优势，建立起了基于估计理论模式的数据融合理论，如图4所示。

图4 速度信号融合假设模型

采用曲线拟合的最小二乘法对采集转速信号进行拟合，将得到的测量估计当作采样结果，运用图3建立的对数据等精度不做要求的数据融合模型进行处理。

4 试验应用分析

将开发的数据采集系统应用于一台安装普通预热塞的4缸发动机，按照图5所示的冷起动试验过程进行冷起动试验，发动机台架试验结果如图6所示；图7为开发的发动机冷起动数据采集系统采集的结果。从图6和图7的比较可以看出，发动机在启动过程中数据变化规律基本与实际起动过程吻合。

图5 冷起动试验过程流程图

图6 发动机冷起动曲线图

图7 发动机冷启动采集数据

5 结语

（1）本文将数据融合技术应用于发动机冷起动数据采集系统，构建了自适应加权数据融合模型；

（2）通过冷起动试验，证明数据融合处理后的数据与采集到的数据变化规律基本吻合，说明开发的冷启动数据采集系统是成功的，可为发动机的冷起动测试和优化提供借鉴。