發(fā)動機傳感信號的異常檢測與分析

§1B

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第一部分傳感器信號異常檢測的原理..........................................2

第二部分異常檢測算法的比較和選擇..........................................4

第三部分傳感器信號時域特征提取技術(shù)........................................6

第四部分傳感器信號頻域特征提取技術(shù)........................................8

第五部分異常信號的特征分類和聚類.........................................10

第六部分異常信號的關(guān)聯(lián)分析與故障診斷.....................................13

第七部分異常檢測系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用.........................................15

第八部分發(fā)動機傳感信號異常檢測案例分析...................................18

第一部分傳感器信號異常檢測的原理

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

主題名稱：時域特征分析

1.分析信號時域波形，提取峰值、谷值、上升時間、下降

時間等特征。

2.比較異常信號與正常售號的時域特征，識別異常模式。

3.運用統(tǒng)計力法（如均值、標(biāo)準(zhǔn)羊）度量信號特征的弟異

性，判定異常情況。

主題名稱：頻域特征分析

發(fā)動機傳感信號異常檢測的原理

傳感器信號異常檢測是通過分析傳感器信號的特征，識別與正常運行

偏差的信號，從而實現(xiàn)故障的早期預(yù)警和診斷。其基本原理如下：

1.正常信號特征提取

正常信號是指發(fā)動機在正常運行條件下傳感器的輸出信號。異常檢測

的前提是對正常信號特征進行充分提取和表征。常見的方法包括：

*統(tǒng)計特征提取：計算信號的均值、方差、峰峰值、偏度、峰度等統(tǒng)

計量，反映信號的整體分布和集中程度。

*時域特征提?。悍治鲂盘栯S時間變化的規(guī)律，提取諸如上升時間、

下降時間、脈沖寬度、頻率、相位等特征參數(shù)。

*頻域特征提?。簩⑿盘栟D(zhuǎn)換成頻域，利用傅里葉變換或小波變換提

取信號的頻譜特價，識別故障引起的頻率成分變化。

2.異常信號特征識別

一旦提取了正常信號特征，下一步是識別異常信號。異常信號是指偏

離正常模式的信號，可能由傳感器故障、發(fā)動機故障或外部干擾引起°

常見的異常識別方法包括：

*閾值法：設(shè)置正常信號特征范圍（閾值），超出閾值的信號被標(biāo)記

為異常。

*距離法：計算新信號與正常信號特征之間的距離，距離過大的信號

被識別為異常。常用的距離度量包括歐式距離、馬氏距離和曼哈頓距

離。

*模式識別方法：使用機器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），

根據(jù)正常信號特征訓(xùn)練模型，對新信號進行分類，識別異常信號。

3.異常來源分析

識別異常信號后，下一步是確定異常的來源。這需要結(jié)合傳感器的功

能、發(fā)動機運行參數(shù)和故障知識庫進行分析。常見的分析方法包括:

*故障樹分析：構(gòu)建故障樹，分析異常信號可能導(dǎo)致的后果和影響,

確定故障的根源。

*因果關(guān)系分析：識別異常信號與其他傳感信號的關(guān)系，通過因果關(guān)

系推理確定異常信號的來源。

*基于知識的推理：利用專家知識庫中的故障案例和經(jīng)驗規(guī)則，推理

異常信號與故障之間的關(guān)系。

具體實現(xiàn)方法

發(fā)動機傳感信號異常檢測的具體實現(xiàn)方法可以根據(jù)實際應(yīng)用場景和

數(shù)據(jù)特點進行選擇。常見的實現(xiàn)方法包括：

*基于規(guī)則的異常檢測：預(yù)先定義一套規(guī)則來識別異常信號，規(guī)則一

般基于傳感器信號的統(tǒng)計特征或物理規(guī)律。

*統(tǒng)計模型異常檢測：構(gòu)建統(tǒng)計模型（如高斯分布、混合高斯分布），

對正常信號進行建模，偏離模型的信號被標(biāo)記為異常。

*機器學(xué)習(xí)異常檢測：利用機器學(xué)習(xí)算法(如決策樹、支持向量機)，

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)正常信號特征，對新信號進行分類，識別異常信號。

評價指標(biāo)

發(fā)動機傳感信號異常檢測的性能可以通過乂下指標(biāo)進行評價：

*查全率：正確識別異常信號的比例。

*查準(zhǔn)率：識別為異常信號中實際異常信號的比例。

*誤檢率：正常信號被錯誤識別為異常信號的比例。

第二部分異常檢測算法的比較和選擇

異常檢測算法的比較和選擇

異常檢測算法的選擇對于有效檢測發(fā)動機傳感信號異常至關(guān)重要。以

下是對幾種常用算法的比較和分析：

1.基于統(tǒng)計的方法

*均值和標(biāo)準(zhǔn)差法：計算數(shù)據(jù)序列的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并標(biāo)記超出指定

范圍的值為異常。適用于分布相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)。

*多元高斯分布法：假設(shè)數(shù)據(jù)點服從多元高斯分布，并計算每個數(shù)據(jù)

點的馬氏距離。馬氏距離較大的值表示異常。適用于數(shù)據(jù)點之間的協(xié)

方差較小的數(shù)據(jù)。

2.基于距離的方法

*k-近鄰法(k-NN)：對每個數(shù)據(jù)點，找出其最相似的k個鄰近點，

并計算數(shù)據(jù)點到鄰近點的平均距離。距離較大的值表示異常。適用于

數(shù)據(jù)分布復(fù)雜或非線性的數(shù)據(jù)。

*局部異常因子法（LOF）：計算每個數(shù)據(jù)點的局部異常因子，表示數(shù)

據(jù)點與其k個鄰近點的距離與其k個鄰近點之間平均距離之比。LOF

值較大的值表示異常。適用于數(shù)據(jù)集中存在局部異常點的數(shù)據(jù)。

3.基于模型的方法

*主成分分析法（PCA）：將原始數(shù)據(jù)投影到低維空間，并檢測投影后

的數(shù)據(jù)點的異常值。適用于數(shù)據(jù)具有線性相關(guān)性的數(shù)據(jù)。

*支持向量機法（SVM）：訓(xùn)練一個SVM分類器來區(qū)分正常數(shù)據(jù)和異常

數(shù)據(jù)。適用于數(shù)據(jù)分布復(fù)雜或非線性的數(shù)據(jù)。

選擇標(biāo)準(zhǔn)

選擇異常檢測算法時，應(yīng)考慮以下標(biāo)準(zhǔn)：

*數(shù)據(jù)分布：算法應(yīng)適合于數(shù)據(jù)的分布類型，例如正態(tài)分布、多元高

斯分布等。

*數(shù)據(jù)維度：算法應(yīng)能夠處理高維數(shù)據(jù)，因為發(fā)動機傳感信號通常具

有多維特性。

*實時性：算法應(yīng)能夠在實時環(huán)境中快速檢測異常，以確保發(fā)動機安

全和性能。

*魯棒性：算法應(yīng)對噪聲和異常值具有魯棒性，以避免錯誤警報。

*計算復(fù)雜度：算法的計算復(fù)雜度應(yīng)與發(fā)動機的處理能力相匹配。

推薦算法

對于發(fā)動機傳感信號的異常檢測，以下算法具有較好的適用性：

*k-近鄰法：適用于數(shù)據(jù)分布復(fù)雜或非線性的數(shù)據(jù)，可通過調(diào)整k值

來平衡靈敏性和魯棒性。

*局部異常因子法：適用于數(shù)據(jù)集中存在局部異常點的數(shù)據(jù)，可通過

調(diào)整k值來調(diào)節(jié)算法的靈敏度。

*支持向量機法：適用于數(shù)據(jù)分布復(fù)雜或非線性的數(shù)據(jù)，可通過調(diào)節(jié)

核函數(shù)和懲罰因子來定制算法的性能。

通過綜合考慮數(shù)據(jù)特性、算法性能和選擇標(biāo)準(zhǔn)，可以為發(fā)動機傳感信

號的異常檢測選擇最合適的算法。

第三部分傳感器信號時域特征提取技術(shù)

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

【時間序列分析】

1.將傳感器信號表示為時間序列數(shù)據(jù)，利用其時序模式和

規(guī)律性特征。

2.采用時域平滑、去噪、濾波等技術(shù)處理原始信號，消除

干擾和噪聲。

3.提取時域特征（如峰直、谷值、持續(xù)時間、平均值、方

差、斜率）來刻畫信號的形態(tài)和變化趨勢。

【頻域分析】

傳感器信號時域特征提取技術(shù)

1.時間域統(tǒng)計量

時間域統(tǒng)計量通過計算傳感器信號在時域上的統(tǒng)計特性來提取特征,

包括：

*平均值：信號樣本值的平均值，反映信號的整體水平。

*方差：信號樣本值與均值的平方差的平均值，反映信號的波動程度。

*標(biāo)準(zhǔn)差：方差的平方根，與方差具有相司含義。

*峰值：信號中最大幅度的值，反映信號的瞬時峰值。

*峰谷差：信號峰值和谷值之間的差值，反映信號的幅度范圍。

*偏度：信號分布的偏移程度，正偏度表示信號向右偏，負(fù)偏度表示

信號向左偏。

*峰度：信號分布的尖峰程度，正峰度表示信號分布較尖，負(fù)峰度表

示信號分布較平緩C

2.時域相關(guān)函數(shù)

時域相關(guān)函數(shù)測量傳感器信號與不同時間偏移下的自身之間的相關(guān)

性，包括：

*自相關(guān)函數(shù)：信號與自身在不同時間偏移下的相關(guān)性，反映信號的

周期性和重復(fù)性。

*相互相關(guān)函數(shù)：兩個傳感器信號在不同時間偏移下的相關(guān)性，反映

兩個信號之間的相關(guān)性或相似性。

3.時窗分析

時窗分析將傳感器信號分割成一系列重疊或不重疊的時窗，然后在每

個時窗內(nèi)應(yīng)用時間域特征提取技術(shù)。

*滑動平均：在每個時窗內(nèi)對信號樣本值求平均，平滑信號并消除噪

聲。

*傅里葉變換：將時窗內(nèi)的信號分解成頻率分量，提取信號的頻率特

征。

*小波變換：將時窗內(nèi)的信號分解成時間和頻率域上的尺度分量，提

取信號的時頻特征c

4.希爾伯特-黃變換

希爾伯特-黃變換是一種時頻分析技術(shù)，可將傳感器信號分解成一系

列稱為固有模態(tài)分量（IMF）的固有震蕩模式。

*固有模態(tài)分量：單一頻率和幅度調(diào)制的信號分量，反映信號的局部

時頻特征。

*希爾伯特變換：計算IMF的復(fù)數(shù)解析信號，其中幅度表示瞬時振

幅，相位表示瞬時相位。

5.其他特征提取方法

*歸一化：將傳感器信號歸一化為［-1,1］或［0,1］的范圍，消除信

號幅度差異的影響。

*標(biāo)準(zhǔn)化：將傳感器信號標(biāo)準(zhǔn)化為零均值和單位方差，消除信號分布

差異的影響。

*降維：使用主成分分析（PCA）或奇異值分解（SVD）等降維技術(shù),

降低特征向量的維度并保留主要特征。

第四部分傳感器信號頻域特征提取技術(shù)

傳感器信號頻域特征提取技術(shù)

背景

發(fā)動機傳感器信號包含豐富的故障信息，通過頻域特征提取技術(shù)，可

以將故障特征從信號中提取出來，為故障診斷提供依據(jù)。

時頻分析方法

*短時傅里葉變換(STFT)：將信號分割成短時窗，對每個窗進行傅

里葉變換，得到時頻譜圖。

*小波變換(WT)：通過一系列不同尺度和位移的基函數(shù)，將信號分

解為不同頻率和時閏成分。

*經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)：將信號分解為一系列本質(zhì)模態(tài)函數(shù)(IMF),

不同IMF具有不同的頻率和時間尺度。

頻率域特征提取方法

*功率譜密度(PSD)：計算信號在不同頻率下的功率，可識別故障頻

率分量。

*峰度和峭度：描述頻譜的形狀和峰值分布，可用于故障模式分類0

*頻域中心(FOC)：代表信號頻率分布的中心，可反映故障的嚴(yán)重程

度。

*頻域炳(FDE)：衡量頻譜的隨機性，可用于故障檢測和故障性質(zhì)分

析。

基于頻域特征的故障診斷

1.特征選擇：選擇與故障高度相關(guān)且易于提取的頻域特征。

2.特征融合：結(jié)合多個頻域特征，提高診斷準(zhǔn)確性和魯棒性。

3.分類算法：采汪支持向量機(SVM)、決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類算

法，對故障模式進行分類。

具體應(yīng)用

*曲軸振動故障：提取曲軸轉(zhuǎn)速附近的諧波分量，識別故障類型。

*活塞環(huán)故障：分析活塞環(huán)敲擊引起的特征頻率，診斷故障位置和嚴(yán)

重程度。

*閥門故障：識別閥門關(guān)閉和開啟過程中的異常頻譜，檢測故障類型。

*進氣歧管故障：提取進氣歧管共振頻率附近的分量，診斷進氣歧管

泄漏或堵塞。

優(yōu)點

*頻域特征具有直觀性和可解釋性，便于故障診斷。

*時頻分析方法可同時獲得時間和頻率信息，提高故障診斷精度。

*頻域特征提取技術(shù)可自動提取故障特征，減少人為因素的影響。

局限性

*要求信號具有較好的平穩(wěn)性和周期性，對非平穩(wěn)信號的處理存在挑

戰(zhàn)。

*頻域特征容易受到噪聲和干擾的影響，需要進行噪聲濾波和信號增

強處理。

*需要選擇合適的頻域特征提取方法和分類算法，根據(jù)不同故障類型

進行優(yōu)化。

第五部分異常信號的特征分類和聚類

異常信號的特征分類和聚類

特征提取

異常信號特征提取的目標(biāo)是識別異常信號的固有屬性，以便進行分類

和聚類。常用的特征提取方法包括：

*時間域特征：包括信號幅度、頻率、相位、能量、峰值等。

*頻域特征：包括頻譜密度、功率譜、圓周率譜、梅爾倒譜系數(shù)等。

*時頻域特征：包括小波變換、短時傅里葉變換、希爾伯特-黃變換

等。

*統(tǒng)計特征：包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、峰度、偏度等。

特征分類

根據(jù)異常信號特征的性質(zhì)，可以將其分為乂下幾類：

*幅度異常：信號幅度偏離正常范圍。

*頻率異常：信號頻率偏離正常范圍。

*波形異常：信號波形與正常波形不同。

*相位異常：信號相位與正常相位不同。

*時間異常：信號時序發(fā)生異常。

*復(fù)合異常：信號同時出現(xiàn)多種類型的異常。

聚類分析

聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，用于識別異常信號中的相似模式。

通過聚類，可以將異常信號分為不同的組別，便于進一步分析。常用

的聚類算法包括：

*k-均值聚類：將異常信號劃分為k個組別，使得組內(nèi)信號之間的相

似度最大。

*層次聚類：以自下向上的方式逐步合并異常信號，形成層次結(jié)構(gòu)化

的樹形圖。

*密度聚類：將異常信號劃分為核心點、邊界點和噪聲點，核心點周

圍密度較高，邊界點密度較低，噪聲點與其他點距離較遠。

異常信號聚類的應(yīng)用

異常信號聚類在發(fā)動機傳感信號分析中有著廣泛的應(yīng)用，包括：

*故障類型識別：通過聚類不同類型的異常信號，可以識別發(fā)動機故

障類型。

*故障模式分析：通過聚類相同類型異常信號的不同模式，可以分析

故障模式并確定故障根源。

*健康狀態(tài)評估：通過聚類發(fā)動機傳感信號的健康狀態(tài)，可以評估發(fā)

動機的健康狀況和預(yù)測故障發(fā)生概率。

*數(shù)據(jù)降維：通過聚類減少異常信號數(shù)據(jù)量，便于進一步分析和處理。

聚類指標(biāo)評價

為了評估聚類結(jié)果的有效性，需要使用聚類指標(biāo)進行評價，常用的指

標(biāo)包括：

*輪廓系數(shù)：衡量每個異常信號與其所屬組別的相似度和與其他組別

的差異度。

*戴維斯-鮑爾丁指數(shù)：衡量聚類組之間的分離度和組內(nèi)的緊密程度。

*輪廓指數(shù)：結(jié)合輪廓系數(shù)和戴維斯-鮑爾丁指數(shù)的綜合指標(biāo)。

通過選擇合適的聚類算法和聚類指標(biāo)，可以提高異常信號聚類的準(zhǔn)確

性和有效性。

第六部分異常信號的關(guān)聯(lián)分析與故障診斷

異常信號的關(guān)聯(lián)分析與故障診斷

異常信號的關(guān)聯(lián)分析與故障診斷是發(fā)動機傳感信號異常檢測中至關(guān)

重要的步驟。通過關(guān)聯(lián)不同傳感器的異常信號，可以進一步推斷故障

類型，提升診斷準(zhǔn)確性。

1.關(guān)聯(lián)分析方法

關(guān)聯(lián)分析通常采用數(shù)據(jù)挖掘中的Apriori算法或FP-Growth算法。其

基本思想是：

*挖掘頻繁項集，即出現(xiàn)頻率高于預(yù)定義閾值的傳感器組合。

*根據(jù)頻繁項集構(gòu)造關(guān)聯(lián)規(guī)則，即ifAthenB,其中A和B是頻

繁項集。

2.故障診斷規(guī)則

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以建立故障診斷規(guī)則。規(guī)則通常有以下形式：

*if傳感器A、B昇常then故障X

*if傳感器A、B、C昇常then故障Y

3.診斷流程

故障診斷流程如下：

1.獲取傳感器信號：從發(fā)動機控制單元（ECU）收集傳感器信號數(shù)據(jù)。

2.異常檢測：利用信號處理技術(shù)，對傳感器信號進行異常檢測，識

別出異常信號。

3.關(guān)聯(lián)分析：對異常信號進行關(guān)聯(lián)分析，找出頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4.故障診斷：根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，與故障診斷規(guī)則比對，推斷可能的故

障類型。

4.實例分析

問題：診斷發(fā)動機爆震故障。

傳感器數(shù)據(jù)：曲軸角傳感器、凸輪軸傳感器、缸壓傳感器。

異常檢測結(jié)果：曲軸角傳感器和凸輪軸傳感器信號異常。

關(guān)聯(lián)分析結(jié)果：

*關(guān)聯(lián)規(guī)則：if曲軸角傳感器異常、凸輪軸傳感器異常then爆震

故障

故障診斷：根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，推斷發(fā)動機爆震故障。

5.優(yōu)勢

異常信號的關(guān)聯(lián)分析與故障診斷具有以下優(yōu)勢：

*提高診斷準(zhǔn)確性：通過關(guān)聯(lián)不同傳感器的異常信號，可以減少誤診

和漏診。

*減少診斷時間：關(guān)聯(lián)分析可以快速識別故障類型，縮短診斷時間。

*提升系統(tǒng)魯棒性：關(guān)聯(lián)分析可以適應(yīng)不同發(fā)動機型號和故障模式,

增強系統(tǒng)的魯棒性°

6.挑戰(zhàn)與展望

*關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠性：關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠性取決于傳感器信號數(shù)據(jù)的質(zhì)

量和關(guān)聯(lián)分析算法的合理性。

*故障診斷的復(fù)雜性：發(fā)動機故障類型復(fù)雜多樣，故障診斷規(guī)則的建

立和維護需要大量的專家知識。

*實時診斷的實現(xiàn)：關(guān)聯(lián)分析和故障診斷需要在實時環(huán)境中進行，對

計算資源和算法效率提出挑戰(zhàn)。

未來的研究方向主要集中在提高關(guān)聯(lián)分析的可靠性和效率、擴展故障

診斷規(guī)則庫、探索實時故障診斷算法等方面。

第七部分異常檢測系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

異常檢測算法

1.統(tǒng)計建模：應(yīng)用概率分布模型、時間序列分析等方法，

建立發(fā)動機正常運行時的傳感信號特征模型，識別偏離模

型的異常行為。

2.機器學(xué)習(xí)：利用監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練模型

來區(qū)分止常和異常信號，提升檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

3.深度學(xué)習(xí)：采用卷積珅經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)

習(xí)架構(gòu)，從傳感信號中提取高級特征，提高異常檢測的復(fù)雜

性和靈敏度。

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

1.傳感器選擇：根據(jù)發(fā)動機工況和所需的診斷精度，選擇

合適的傳感器配置，確保采集到全面且高保真的傳感器信

號。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的信號進行清洗、降噪、歸一化

等預(yù)處理操作，消除信號干擾和增強特征信息。

3.數(shù)據(jù)增強：采用抽樣、旋轉(zhuǎn)、加噪聲等技術(shù)，豐富訓(xùn)練

數(shù)據(jù)集，提升模型對不同工況和故障類型的泛化能力。

故障診斷與定位

1.故障模式識別：建立故障模式庫，根據(jù)異常信號的特征

將其歸類為特定故障類型，實現(xiàn)快速和準(zhǔn)確的故障診斷。

2.故障根源分析：深入分析異常信號與發(fā)動機部件之間的

關(guān)聯(lián)，確定故障的根源，指導(dǎo)后期的維修和保養(yǎng)工作。

3.趨勢和前沿：利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，識別潛在的故障趨勢，

實現(xiàn)預(yù)測性維護，提前采取干預(yù)措施，避免重大故障的發(fā)

生。

系統(tǒng)集成與部署

1.實時監(jiān)控：將異常檢測系統(tǒng)集成到發(fā)動機控制系統(tǒng)中，

實時監(jiān)控傳感器信號，及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警異常行為。

2.人機界面：設(shè)計直觀易用的界面,向操作人員和維護人

員顯示異常檢測結(jié)果，方便故障診斷和決策制定。

3.遠程診斷：通過云平臺或移動應(yīng)用，實現(xiàn)遠程故障診斷

和分析，為異地設(shè)備提供及時有效的技術(shù)支持。

評估與臉證

1.性能評估：采用退淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)對異

常檢測系統(tǒng)的性能進行評估，確保其有效性和可靠性。

2.魯棒性測試：通過注入不同類型和嚴(yán)重程度的故障信號，

測試系統(tǒng)在名種工況下的魯棒性和泛化能力。

3.驗證與應(yīng)用：在實際發(fā)動機設(shè)備上部署系統(tǒng)，收集運行

數(shù)據(jù)并持續(xù)驗證和優(yōu)化其性能，滿足實際應(yīng)用需求。

趨勢與前沿

1.邊緣計算：將異常檢測算法部署到邊緣設(shè)備，實現(xiàn)本地

化處理和快速響應(yīng)，滿足實時診斷和控制的需要。

2.遷移學(xué)習(xí)：利用不同發(fā)動機類型或故障模式的預(yù)訓(xùn)練模

型，通過遷移學(xué)習(xí)的方式快速部署和定制異常檢測系統(tǒng)。

3.云端與邊緣協(xié)同：結(jié)合云端的高算力和邊緣設(shè)備的實時

性，實現(xiàn)分層異常檢測和診斷，提升故障處理的效率和準(zhǔn)確

性。

異常檢測系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用

1.構(gòu)建異常檢測系統(tǒng)

1.1數(shù)據(jù)收集

構(gòu)建異常檢測系統(tǒng)的第一步是收集相關(guān)數(shù)據(jù)。發(fā)動機傳感器信號數(shù)據(jù)

通常由發(fā)動機控制單元（ECU）生成，可以通過CAN總線或其他通

信接口獲取。

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、異常值和缺失值。需要進行數(shù)據(jù)預(yù)

處理以清除異常值、填充缺失值并對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化。

1.3特征提取

特征提取是識別異常信號的關(guān)鍵步驟。常見的特征包括時間域特征

（例如均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、波峰值、波谷值），頻域特征（例如功率譜密

度、頻譜嫡），以及其他統(tǒng)計特征（例如偏度、峰度）。

1.4模型訓(xùn)練

一旦提取了特征，就可以訓(xùn)練一個異常檢測模型。常用的方法包括:

*無監(jiān)督學(xué)習(xí)（例如k-Means聚類、局部異常因子（LOF））

*監(jiān)督學(xué)習(xí)（例如決策樹、SVM）

2.異常檢測應(yīng)用

構(gòu)建的異常檢測系統(tǒng)可以用于以下應(yīng)用：

2.1故障診斷

通過分析發(fā)動機傳感器信號，異常檢測系統(tǒng)可以識別異常模式，表明

存在潛在故障。例如，進氣岐管絕對壓力（MAP）傳感器信號的異常

值可能表示進氣系統(tǒng)存在泄漏。

2.2預(yù)測維護

異常檢測系統(tǒng)可以通過監(jiān)測傳感器信號的細微變化來預(yù)測即將發(fā)生

的故障。例如，噴油器流量傳感器信號的逐步下降可能表明噴油器堵

塞或損壞。

2.3質(zhì)量控制

在發(fā)動機制造過程中，異常檢測系統(tǒng)可以用于識別不合格的部件。例

如，凸輪軸位置傳感器信號的異常值可能表示凸輪軸磨損或安裝不正

確。

3.異常檢測系統(tǒng)的評估

異常檢測系統(tǒng)的性能可以通過以下指標(biāo)來評估:

*敏感性：檢測異常樣本的能力

*特異性：拒絕正常樣本的能力

*查全率：檢測到所有異常樣本的比例

*查準(zhǔn)率：檢測到的樣本中異常樣本的比例

4.異常檢測系統(tǒng)的優(yōu)化

為了提高異常檢測系統(tǒng)的性能，可以采取以下優(yōu)化措施：

*探索不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

*嘗試不同的特征提取方法

*優(yōu)化模型訓(xùn)練參數(shù)

*結(jié)合不同的異常檢測算法

案例研究：發(fā)動機傳感器信號異常檢測的應(yīng)用

某汽車制造商使用異常檢測系統(tǒng)監(jiān)測發(fā)動機的MAP、凸輪軸位置和噴

油器流量傳感器信號。該系統(tǒng)成功檢測到了以下異常：

*進氣歧管泄漏（MAP傳感器信號異常）

*凸輪軸磨損（凸輪軸位置傳感器信號異常）

*噴油器堵塞（噴油器流量傳感器信號異常）

通過將異常檢測系統(tǒng)集成到生產(chǎn)線中，制造商能夠提高發(fā)動機質(zhì)量,

減少故障率，并節(jié)省維護成本。

第八部分發(fā)動機傳感信號異常檢測案例分析

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

【傳感信號異常檢測技術(shù)】

1.異常檢測算法類型：包括傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法（如標(biāo)準(zhǔn)差監(jiān)

控、趨勢分析）和基于機器學(xué)習(xí)的方法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持

向量機）。

2.異常閾值的設(shè)定：可以通過歷史數(shù)據(jù)分析、經(jīng)驗值設(shè)定

或自適應(yīng)方法動態(tài)調(diào)整。

3.異常檢測實施策略：可實施實時監(jiān)控、定期檢測或事件

觸發(fā)式檢測，以滿足不同應(yīng)用場景的需要。

【傳感器故障診斷】

發(fā)動機傳感信號異常檢測案例分析

案例1:燃油噴射壓力傳感器信號異常

*問題描述：發(fā)動機在高速行駛時出現(xiàn)動力不足，診斷儀顯示燃油噴

射壓力傳感器信號不穩(wěn)定。

*數(shù)據(jù)分析：燃油噴射壓力信號出現(xiàn)高頻振蕩，振幅遠高于正常值,

且持續(xù)時間較長。

*原因分析：燃油嘖射器故障，導(dǎo)致燃油壓力不穩(wěn)定，從而導(dǎo)致傳感

器信號異常。

*解決方案：更換燃油噴射器。

案例2：曲軸位置傳感器信號異常

*問題描述：發(fā)動機啟動困難，運轉(zhuǎn)不穩(wěn)定，診斷儀顯示曲軸位置傳

感器信號丟失。

*數(shù)據(jù)分析：曲軸位置傳感器信號缺失，導(dǎo)致發(fā)動機控制單元無法準(zhǔn)

確控制點火時機和噴油時序。

*原因分析：曲軸住置傳感器故障或傳感器與發(fā)動機之間的連接線接

觸不良。

*解決方案：更換曲軸位置傳感器或檢查連接線。

案例3：空氣流量傳感器信號異常

*問題描述：發(fā)動機怠速不穩(wěn)，加速無力，診斷儀顯示空氣流量傳感

器信號過低。

*數(shù)據(jù)分析：空氣流量傳感器信號持續(xù)偏低，未隨進氣量變化而變化。

*原因分析：空氣流量傳感器臟污或損壞，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確測量進氣量。

*解決方案：清洗或更換空氣流量傳感器。

案例4：排氣氣溫傳感器信號異常

*問題描述：發(fā)動機尾氣排放超標(biāo)，診斷儀顯示排氣氣溫傳感器信號

異常。

*數(shù)據(jù)分析：排氣氣溫傳感器信號高于實際排氣溫度，且變化不規(guī)律。

*原因分析：排氣氣溫傳感器故障或傳感器與排氣管之間的連接線損

壞。

*解決方案：更換排氣氣溫傳感器或檢查連接線。

案例5：氧傳感器信號異常

*問題描述：發(fā)動機油耗增加，動力下降，診斷儀顯示氧傳感器信號

不穩(wěn)定。

*數(shù)據(jù)分析：氧傳感器信號頻繁波動，且幅度較大。

*原因分析：氧傳感器老化或故障，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確測量廢氣的氧含量。

*解決方案：更換氧傳感器。

案例6：進氣歧管絕對壓力傳感器信號異常

*問題描述：發(fā)動機進氣系統(tǒng)故障，診斷儀顯示進氣歧管絕對壓力傳

感器信號異常。

*數(shù)據(jù)分析：進氣歧管絕對壓力傳感器信號不穩(wěn)定，且與發(fā)動機實際

負(fù)荷不匹配。

*原因分析：進氣歧管絕對壓力傳感器故障或真空管路泄漏。

*解決方案：更換進氣歧管絕對壓力傳感器或檢查真空管路。

案例7：冷卻液溫度傳感器信號異常

*問題描述：發(fā)動機冷卻系統(tǒng)故障，診斷儀顯示冷卻液溫度傳感器信

號異常。

*數(shù)據(jù)分析：冷卻液溫度傳感器信號不穩(wěn)定，且與發(fā)動機實際溫度不

一致。

*原因分析：冷卻液溫度傳感器故障或傳感器與發(fā)動機之間的連接線

接觸不良。

*解決方案：更換冷卻液溫度傳感器或檢查連接線。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點

主題名稱：異常檢測算法的統(tǒng)計方法

關(guān)鍵要點：

1.統(tǒng)計方法基于假設(shè)發(fā)動機傳感器信號遵

循某種分布，通過計算與分布的偏差來識別

異常。

2.常用的統(tǒng)計方法包括：正態(tài)分布假設(shè)、高

斯混合模型、奇異值分解等。

3.統(tǒng)計方法具有解釋性強、計算簡單等優(yōu)

點，但對數(shù)據(jù)分布的假設(shè)敏感。

主題名稱：異常檢測算法的基于模型的方法

關(guān)鍵要點：

I.基于模型的方法建立發(fā)動機傳感信號的

正常模型，并通過計算實際信號與模型的偏

差來檢測異常.

2.常用的模型包括：物理模型、時序模型、

機器學(xué)習(xí)模型等。

3.基于模型的方法具有準(zhǔn)確性高、魯棒性

強等優(yōu)點，但模型構(gòu)建復(fù)雜，需要大量正常

數(shù)據(jù)。

主題名稱：異常檢測算法的基于距離的方法

關(guān)鍵要點：

1.基于距離的方法通過計算實際傳感器信

號與正常樣本之間的距離來檢測異常。

2.常用的距離度量包括：歐幾里得距離、曼

哈頓距離、余弦距離等。

3.基于距離的方法簡單易行