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0引言

隨著我國國民可支配收入的顯著提升，汽車保有量在逐年增長，而汽車發動機作為汽車行駛的動力來源，在使用過程中難免會出現不同程度的機械故障。由于汽車發動機結構相對復雜，零部件數量較多，采用傳統的人工檢測排查技術或儀器設備診斷法難以保障機械故障檢測的性和性。在這樣的背景下，本文提出了一種用于汽車發動機機械故障的非接觸式檢測技術，能夠通過電信號等異常信號特征來進行發動機機械故障的檢測，對汽車發動機檢測技術創新具有一定的理論指導價值。

1.非接觸式發動機機械故障檢測技術概述

非接觸式發動機機械故障檢測技術是一種具有較高自動化和智能化水平，且相比傳統檢測技術更加簡便且精度更高的機械故障診斷方法。傳統的人工檢測技術更多憑借修理技師的經驗進行檢測，通過敲擊反饋發動機器械零部件的音色和聲調變化來判斷發動機故障情況和故障位置，但這種過于依賴人工的檢測技術有很大的不確定性，且檢測效率和質量都比較有限，因此亟待通過技術升級來解決傳統故障檢測技術的缺陷。本文所引薦的非接觸式發動機機械故障檢測技術在傳統人工檢測技術的基礎上進行量化改進，通過設備上捕捉的聲信號傳感器來進行汽車發動機故障的診斷。近年來隨著電子技術和信息技術的發展，自動化和智能化技術開始滲透至各個生產領域，在汽車產業中，自動化技術應用至汽車生產與維修已經成為一種不可逆的趨勢，由于傳統的人工檢測技術已經難以滿足汽車產業發展的需求，因此建立在自動化技術基礎上的非接觸式發動機機械故障檢測技術應運而生。該技術基于光學和升學原理，能夠在不接觸發動機機體的前提下對發動機進行動態或靜態的檢測。

2.非接觸式發動機機械故障檢測技術應用設計

本章以常見的四沖程轎車發動機檢測為例對異響聲信號的收集和信息數據處理整合進行實例分析。以一汽奔騰B50轎車的1.6L排量四沖程發動機為例，可以人工設置幾種常見的發動機機械異響類型，并分別設置不同的電信號和聲信號。通過發動機異響分布情況可以得出，一汽奔騰B50轎車的發動機異響主要集中在前區和氣門挺柱區域，占到總比重的近8成，由于不同故障點的異響在音色和頻率上有一定差異，因此通過設備安置的傳感器能夠精準分辨汽車發動機異響的來源，結合噪音異響信號的強度和頻率對故障點進行定位，實現對發動機機械故障的有效診斷。在檢測環境要求方面，想要有效對發動機質量進行檢測，需要在出廠前對發動機質量進行的評估。本文選擇在一汽轎車廠的總裝車間生產線進行檢測，在嘈雜的總裝車間內進行非接觸檢測會受到車間生產的噪聲干擾以及各種混響聲的影響，可能會對診斷結果造成一定影響。因此可以采用進場測量法來規避混響聲和雜音對檢測質量的干擾。該非接觸檢測技術使用的傳感器配置為加速度傳感器，在布置傳感器時要控制好與發動機機體之間的距離，既要保障高信噪比和度同時又要避免干擾到發動機的正常工作，實現對發動機的動態檢測。

3.非接觸式發動機機械故障檢測技術的應用流程

為了盡可能提升非接觸式發動機機械故障檢測技術的有效性，可使用適用性較強和具備較好抗干擾能力的LMS聲信號傳感系統，構建聲信號數據分析平臺。在實踐操作中，汽車發動機異響聲信號的數據收集流程如下：首先，進行實驗系統的硬件設備布置及安裝，將各種傳感器及配套的數據整合分析系統及數據線設備進行連接，同時對硬件參數的性進行驗證，確保在檢測過程中能夠發揮有效職能。其次是對LMS汽車發動機異響聲信號數據分析系統進行聲信號的數據參數設定，在軟件內部對技術參數進行設置，對傳感器信號進行校對，同時進行設備靈敏度的調試，并設置好聲信號的采樣頻率和采樣時間間隔。通過參考先進維修技師的工作經驗，本次監測中將聲信號采用頻率設定為20260Hz，采用實踐間隔設定為1.5s。開始對發動機故障聲信號的收集和整合分析。

4.發動機機械故障信號收集與分析流程

首先，在車間內對非相關設備進行清場，盡可能降低雜音和混響聲對發動機非接觸檢測判斷的影響，但不要妨礙到總裝車間正常的生產工作。將需要進行檢測的汽車發動機放置在機械設備檢測平臺上（汽車發動機在這一過程中保持冷啟動）。其次，由專業的機修技師對可能的發動機故障情況進行設置，模擬人工機修檢測流程；，在總裝車間內對聲信號進行反饋收集，定期反饋聲信號數據，在依據聲信號數據對故障情況進行分析整合。當前我國現行的發動機異響檢測技術還處于比較依賴人工經驗和技師水平的程度，由于傳統檢測技術和故障診斷方法具有較高的主觀性，經常容易出現誤判情況，進而影響到故障檢測的效率。正是在這種背景下，優化機械故障檢測方式的重要性才被提現出來，本文所介紹的非接觸式發動機機械故障檢測方式是基于傳感器技術發展與信息技術發展的基礎上構建的一種更為直觀和客觀的故障檢測技術，定量數據收集手段能夠有效提升故障針對效率。依靠收集聲信號來反饋變換數據的方法為放大硬件處理質量提供了有效的渠道。通過收集發動機聲信號的測取工況與測試位置，優化聲信號的采集設計，能夠顯著提升異響檢測效果。本文所選取的四線程發動機雖然能夠基本代表多數轎車發動機的故障檢測情況，但想要反映機械故障完整性還需要進行進一步的優化。

5.結論

綜上所述，傳統汽車發動機的故障檢測方法具有檢測效率低，操作流程冗雜、智能化程度低、對人工檢測依賴度較高的問題。本文所引薦的非接觸式檢測技術能夠在不直接接觸發動機的情況下進行檢測，進而具有較好的適用性，可以在變形、高溫等復雜環境下對發動機機械故障進行檢測，因此具有良好的發展前景。通過電信號和聲信號傳感器來監測收集發動機數據，使發動機信號數據能夠有效反饋故障點，并促進發動機檢測技術向著智能化和自動化方向發展，為汽車部件檢測技術提供了新的發展思路。