空气系统压力信号滤波自学习方法技术方案

本发明专利技术涉及空气系统压力信号滤波自学习方法，包含步骤：检查车辆的自学习条件；如果为“条件不满足”，则返回并再次从头执行；读取排气歧管压力传感器测量值、大气压力传感器测量值、上次自学习值；计算得到排气歧管压力修正值；计算得到自学习中间值；计算获得自学习最终值；用自学习最终值替换上次自学习值，存储上次自学习值在NVV存储空间中的存储地址中。本发明专利技术大幅减小停机随机产生的误差影响；适用于所有空气系统压力传感器的自学习；防止自学习的过大随机偏差产生，良好的保障空气系统控制精度。制精度。制精度。

【技术实现步骤摘要】
空气系统压力信号滤波自学习方法


[0001]本专利技术涉及发动机传感器
，具体地涉及空气系统压力信号滤波自学习方法。

技术介绍

[0002]发动机上各压力传感器，尤其是空气系统的压力传感器非常重要，其中涡前压力和进气歧管压力传感器，工作条件恶劣，传感器自身存在0点漂移的情况，需要进行修正。
[0003]为了解决上述问题，现有技术有很多，如名称为“压力传感器误差修正方法”，申请号为CN200610088029.5，公开号为CN101089574，申请日为0060614的中国专利技术专利申请，公布了以下技术方案：
[0004]一种压力传感器误差的修正方法，包括压力传感器零位失调误差、温度漂移、非线性三项误差的修正与压力传感器输出信号的标定，包括以下步骤：
[0005]第一步，建立压力传感器数据模型；
[0006]其中包括以下子步骤：
[0007]1.收集N个不同温度、压力下的传感器输出值：上位机1自动设定标准压力源6输出压力和烘箱7温度，并通过信号通道3和微处理器2采集N个温度下和M种压力下的压力传感器输出数据；
[0008]2.根据获得的传感器的输出数据建立压力传感器N*M矩阵输出模型；
[0009]3.根据模型状态，分析模型结构，将传感器补偿温区分解成若干修正温区，细化传感器模型。
[0010]根据该传感器测试特性将传感器的补偿温区分解为每15℃为一子温区，共计 9个子温区。
[0011]第二步，计算修正温区内的压力传感器误差补偿系数/>[0012]其中包括以下子步骤：
[0013]1.根据分解后的各个子修正温区传感器输出数据，采用MATLAB自建拟合程序，分别采用二次项拟合的方式，计算传感器各项修正系数。
[0014]其中，系数计算过程举例：
[0015]3762626387531124513731162181870321187236692615128627
[0016]期望的输出值为：
[0017]02000400060008000100001200014000160001800020000
[0018]然后利用MATLAB中自带的polyfit函数计算出k3、k4两项非线性修正参数 (polyfit(X，Y，2))。
[0019]同样，传感器的其余几项修正系数均可以通过类似的方法求得。
[0020]2.将计算所得的修正系数通过微处理器(2)写入存储器(8)；
[0021]第三步，根据修正公式得到修正后的压力传感器输出值。
[0022]其中包括以下子步骤：
[0023]1.上位机1控制标准压力源6至压力传感器量程内的任意压力值，控制烘箱 7至修正全温区内的任一温度值；
[0024]2.微处理器2通过信号通道3采集温度传感器5和压力传感器4当前温度、压力下的原始输出数据；
[0025]3.微处理器2读取存储器8内的各项修正系数值；
[0026]4.微处理器2根据如下公式计算修正后的输出值。
[0027]Pout＝k0+k1T+k2T2+(k3P+k4P2)
×
(k5+k6T+k7T2)
‑
P0
[0028]其中：Pout：修正后压力传感器输出数据；P：压力传感器在当前原始输出数据；T：温度传感器当前原始输出数据；P0：清零校正时的Pout；k0：压力传感器零位温漂修正常数项；k1：压力传感器一阶零位温漂修正系数；k2：压力传感器二阶零位温漂修正系数；k3：压力传感器一阶非线性修正系数；k4：压力传感器二阶非线性修正系数；k5：压力传感器灵敏度温漂修正常数项；k6：压力传感器一阶灵敏度温漂修正系数；k7：压力传感器二阶灵敏度温漂修正系数；
[0029]微处理器2计算所得的压力传感器输出数据可通过DA通道模拟信号输出直接连接数字表显示，或者通过通讯接口传送至上位机1。
[0030]这个专利技术申请的优点在于对传感器的零位温漂和灵敏度温漂特性得到了一定改善，非线性误差在一定程度上也得到了相应的减小；
[0031]这个专利技术申请的缺点也很明显，即修正能力有限，对于日新月异的发动机控制技术所提出的越来越高的要求，在精度修正能力上逐渐不能满足需求。
[0032]又如名称为“一种基于拉普拉斯特征映射算法的传感器误差识别及消除方法”，申请号为CN202011562623.X，公开号为CN112763225A，申请日为的中国专利技术专利申请，公布了以下技术方案：
[0033]使用铂金属作为传感器的感温元件，架设试验台，它的精度能达到A级允差等(0.15
±
0.003t℃)，铂电阻传感器温度覆盖范围为
‑
200℃～400℃，根据管路尺寸、测点压力、测点流速设计传感器外壳尺寸，将铂电阻放入外壳中，使用三线引出线可以减少导线引起的误差。
[0034]步骤一，以发动机“0
‑
0”截面全温全压测量环为例，测量环高度与发动机共轴，安装在发动机进气方向远前方，用于测量发动机进气总压和进气总温。
[0035]需要说明的是，使用6支热电阻温度传感器测量，最后测3次取平均值，共进行6次过程。Ttnij1～Ttnij6采用环状分布测量方式，这种方式在同一截面分散布置多支传感器，增加测量裕度同时做到了测点均匀分布，使结果更准确。
[0036]步骤二，首先创建测量温度的原始数据集X＝[x1,x2,...,xN]∈RD
×
N，其中D是数据维数，N是样本个数，设置近邻域数量、降维维数d,t∈RD
×
N，寻找邻域，创建邻域图G，通过k临近法，搜索每个样本Xi最近的k个样两相邻点连线为邻域图G中的边。
[0037]需要说明的是，G的计算包括近邻选择和权值计算两个步骤：
[0038]首先，利用多个热电阻温度传感器测量得到数据点的一个领域，然后为所有边定义权重，构建高维空间数据的权值矩阵；
[0039]然后，创建权值矩阵的方式成为热核函数，再进行特征分解：
[0040]L
z
＝λD
z
[0041]其中，拉普拉斯矩阵L＝D
‑
W，D为度矩阵，D＝diag{d1,d2,d3,...,dN}，W为临近矩阵。对于降至一维的情况，然后得到目标函数为y*。取P的值为1，通过对目标函数的化简和优化，对上式的求解就转换成为对下式的广义特征值求解。下式中λ是特征值，降维结果y就是最小非0特征值对应的特征向量，即 Ly＝λDy将降维过程由一维扩展至多维，得到新的的目标函数其中P为m维的常数向量，此时的降维数据y*为m个最小的非0特征值对应的特征向量，本专利技术取m＝3，最后得到最终温度值
[0042]步骤三，通过小波变换滤波进行传感器温度信号降噪处理，本专利技术小波基选取Coif5对测温数据低频信号进行滤波处理，极大克服传统傅里叶变换信号失真问题，产生衰减本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
其中：P3为所述排气歧管压力修正值；P3′
为所述排气歧管压力传感器测量值，通过排气歧管压力传感器读取得到；ΔP0所述上次自学习值，从所述NVV存储空间中读取得到。5.根据权利要求4所述的空气系统压力信号滤波自学习方法，其特征在于：S400中所述自学习中间值按下式表达：其中：ΔP1′
为所述自学习中间值；P0为所述大气压力传感器测量值，通过大气压力传感器读取得到。6.根据权利要求5所述的空气系统压力信号滤波自学习方法，其特征在于：S500中所述根据所述自学习中间值，计算获得自学习最终值，具体包含以下步骤：S510.将所述自学习中间值与人工预设的自学习下限阈值进行比较；然后根据比较结果做出如下操作：如果所述自学习中间值小于所述自学习下限阈值，则将所述自学习下限阈值的值赋予所述自学习最终值；否则，执行S520；S520.将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕昌富，胡国强，夏可维，张洪泽，陈雄，赵金朋，向辉，
申请(专利权)人：东风商用车有限公司，
类型：发明
国别省市：