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利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发摘要本文讲述了整个汽车冷起动测试数据采集系统的开发过程，尤其是详细阐述了系统在数据处理时的融合模型和融台算法的建立与实现过程；并对大量的实际测试使用结果进行了大量的分析，结果表明了此次系统的开发是成功的，数据融合模型和算法基本能保证对数据处理的精度要求，整个数据采集系统达到了预期的设计目标，可以为汽车( 发动机) 行业在改善发动机冷起动性能上提供有效、可靠的测量手段。另外，数据融合模型和算法的建立思路，可以为其它中、小型智能测试系统采用数据融合技术提供很好的借鉴作用。关键词：冷起动、数据采集、测试、数据融合、发动机利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发d e v e l o p m e n to fu t i l i z i n gd a t a f u s i o nt oi m p r o v et h ed a t a - a c q u i s i t i o ns y s t e mf o rc o l ds t a r i n gt e s t i n go f a u t o m o b i l ea bs t r a c tt h isp a p e rp e r s e n t st h ee n t j r ed e v e l o p m e n tp r o g e s so fd a t a a c q u i s i t i o ns y s t e mf o rc o l ds t a r t i n gt e s t i n go fa u ! o m o b i i e ，e s p e c i a 1 ye x p a t i a t e st h ef o u n dp r o c e s so fd a t a f u s i o nm o d e li l da r i t h m e t i ci nd e t a i l ：a n dd ov o l u m e sp r a e ：i c et e s t i n g ，t h ef a c 。si n d i c a t et h a tt h ed e v e l o p m e n to ft h et e s t i n gs y s t e miss u c c e s s f u l ：1 、h ed a t a f u s i o nm o d e la n da r i t h m e t i cb a s i c a l l ye n s u r e dt h ea c c u r a c ) 7o fd a t ap r o c e s s i n g ，t h ew h o l es y s t e my e a e h st h ea n t i c i p a t e dg o a l ，a n dt h es y s t e mc a l lo f f e re r e d i b lem e a s u r i n gf o ra u t o t r a d e i na d d itio n ，t h em e a n so ft h ee s t a h l i s ho fd a t a f u s i o na n dd a t a c a l c u l a t ec a nb eu s ef o rr e f e r e n c et oo t h e r st e s t i n gs y s t e m w r i t t e nb y ：g a ow e id i r e c t e db y ：p r o j i a n gs h u i s h e n gk e y w o r d s ：c o l ds t a r t 、d a t a a c q u is i t i o n 、t e s t i n g 、d a t a f u s i o n 、e n g i n el l独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南昌大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：裹讳签字目期： a 年尹月扣曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解壹曼盎堡有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名高诂导师签名：三笔小代签字日期：伊年6 月侈日签字日期：口w y 年月，p 日学位论文作者毕业后去向：l l 面诮曷工作单位：】t 晒堇夭备f 钆通讯地址：奄茜殇悖昀南猿z 铄”钆蛳船每电话：，“7 0 和7 畔邮编：；? 即2利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发第一章绪论1 - 1 研究发动机冷起动问题的意义随着汽车工业的飞速发展和人们生活水平的不断提高，汽车作为一种交通工具，它的作用越来越受到人们的认同，汽车已经成为人们日常生活和社会活动不可缺少的重要工具；正是如此，汽车的各项性能也自然的引起了人们的重视，特别是在能源和环保两大主题下，对其燃油经济性和尾气排放性提出了日益严格的强制性要求。大量的实际使用和试验测试表明，为了让发动机能顺利起动，通常在起动过程当中需要提供很浓的混台气，汽车又主要集中在城市中使用，加之城市道路拥挤，汽车经常处于起动、怠速等运行状态，造成其整个使用过程当中所产生的有害气体排放大部分来自其低温起动及怠速过程，其中h c 、c o 约占8 0 ，n o 。占5 0 “3 ；另外，当环境温度很低时，发动机的起动性能将变差，尤其是靠压燃起动的柴油机更是如此，如果起动性能恶化，人们使用起来将会感觉很不方便。随着技术的不断进步，人们开始使用各种新技术( e e 如电控燃油喷射及点火系统、废气再循环的e g r 系统、稀薄燃烧等) 来提高发动机的运行性能，尤其在发动机的排放、动力和经济性能上取得了很大的改善；但是对于如何改善发动机在冷起动过程中的上述性能则表现不足。比如说现在大多数的电喷系统，为了保证发动机的冷起动顺利，放弃了最佳空燃比控制，仍采用传统控制方法，提供浓的混合气“”5 ”；又如e g r 系统中，更是在冷起动程中，关闭了e g r 控制。4 “。由此可见，深入研究发动机冷起动过程，特别是柴油机低温冷起动特性，对改善其起动性、降低起动过程的有害气体排放和燃油消耗都具有重要的意义。为此，世界各国纷纷制定了相关的冷起动试验标准，并将发动机冷起动测试列入发动机十一项测试项目之一；世界各大汽车发动机制造商们也将发动机冷起动性能的改善作为提升其产品性能的重要突破口之一，在发动机冷起动问题上不惜投入大量的人力物力，进行了大量的试验研究，取得了大量的实验数据和宝贵的测试经验，相继开发出了一些专用的冷起动测试设备。现在越来越多的公司将低温起动性能的研究开发放在其产品开发的首要位置上2 。利喟数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发1 2 选题依据、课题来源及意义要改善发动机的冷起动性能，就必须深入了解发动机冷起动过程当中各有关参量的变化及其对起动性能的影响。试验测试一直以来是人们为了了解某项事物本质、解决特定问题而普遍采目的方法，通过测试得到一组或几组相关的实验数据，然后对数据进行特定的处理并绘制醢线图，帮助人们了解事物过程的实质，为设计改进提供参考。它同样可以为人们改善汽车冷起动性能提供科学依据，因此，作为发动机研究制造部门来说，冷起动试验测试是不可缺少重要研究手段。由此可见，试验测试系统的测试精度及功能对改进冷起动性能具有举足轻重的意义。然而我国许多厂家( 主要是中、小型企业) 对发动机性能测试还是沿用目测指针式仪表读数的方法试验时由1 人发令，5 、6 人同时记录各项测试参数，然后汇集数据，并人工绘制特性曲线。这种方法无论是测试精度还是时效性都无法满足现代汽车工业对测试系统的要求”7 。从上世纪9 0 年代开始，国内许多研究机构、高校和生产厂商( 大、中型) 就开始致力于冷起动过程的微机测试系统的开发，以便能实现整个测试过程的数据采集、传送、储存、处理和绘图的自动化；经过多年的实践，积累了大量的实验数据和经验，在测试方法和测试设备上都取得了很大的进展“”“j “”“”。但是这些测试设备大多功能单一、价格昂贵、通用性差，且大多数测试设备携带不便，无法胜任野外条件下工作：另外，这些冷起动测试分析系统也未能真正实现商品化，无法在大多数的中、小型生产厂家内推广使用。汽车冷起动过程有其自身的特殊性，如过程时间短、过程非稳态、测试和监视的参数多且种类杂( 各类电流、电压、压力、温度、湿度、转速等) ，为了能适应现代汽车发动机生产厂家( 尤其是中、小型企业) 对冷起动试验测试的需求，开发出一套能自动同时监测采集多种参数，并能实现数据的自动传送、存储、处理、分析和自动生成各种曲线图的微机智能测试系统已迫在眉睫。可以晚，汽车( 发动机) 冷起动智能测试系统的开发成二为与否，对提高我国整体冷起动测试水平、改善发动机冷起动性能等方面具有重大的现实社会意义。数据融合自2 0 世纪7 0 年代被提出后，就得到了飞速发展，并于8 0 年代发展成为一专门技术。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、海洋监测、军事等诸多领域得到丁广泛的应用。数据融合就是通过充分利用来自测试系统的不同时间与空间的各种数据资源，在不同数据刊用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发层次上对数据进行必要的组合、集成、抽取、关联等处理，从而得到最佳的判断结果。数据融合技术将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“刊叫。发动机冷起动性能测试技术的研究主要集中在测试系统的功能多元化、过程自动化、系统的精确性、可靠性、容错性上。由于数据融合技术在数据信息处理上具有巨大的优越性，已在一些测试系统中得到了应用，大大提高了这些系统的可靠性和测试精度。如能将数据融合技术运用于汽车冷起动测试系统中去，将大大改善测试系统的可靠性和精度，咀是，作为一门新兴科学，到目前为此，还未能形成基本的理论框架和广义融合模型与融合算法；绝大部分的数据融合研究都是针对特定应用领域的问题开展的，即根据问题的种类，各自建立宜观的融合准则，在此基础上形成所谓的最佳融合方案。“。因此要将数据融合技术运用于发动机冷起动测试中，那么如何根据汽车冷起动这一特定问题，建立合适的融合算法和融合模型，是目前急需解决的问题。本课题受省教育厅委托，研制开发出一神汽车冷起动性能智能测试系统t 冷起动测试数据采集系统) ，该系统能采集汽车冷起动试验过程中的各种数据，并刊用数据融合技术对试验数据进行处理、整合和分析，最后得出能正确反映汽车冷起动性能的试验结果。为汽车产品的开发研制，尤其是汽车冷起动性能的改进提供有力的技术支持和试验测试保障。另外国内冷起动的研究工作起步较晚，七其是对在测试系统中运用数据融合这一新技术所敬的探讨更少，可见深入探讨如何：旨数据融合技术与车用发动机冷起动测试系统相结合，对消除由于系统低成萃投入带来的系统精度和可靠性下降，提高测试系统的整体功能有着重要的意之。此系统的开发成功能降低发动机试验成本、提高测试精度和可靠性：另外， 丕可以为数据融台技术运用于其它测试系统中提供一定的借鉴价值。利用数据融台技术对汽车冷起动数据采集系统的开发第二章冷起动测试数据采集系统在设计冷起动测试数据采集系统之前，我们必须要丁解一个智能测试系统的基本结构特点及功能实现机理，然后根据冷起动测试特点确定我们= = 发的系统构成。2 1 智能测试系统基本结构及机理分机1l ! 分机2：分机”一_ 一一一一。i - - - - 一- 一一_ 一一。- 一_ _ 一一一。- - 一一- - 一- - 。一- 一。- - - 一-_ - 一一一一1 一一_ 。一一一。一。一一一。一图2 一l 智能测试系统硬件结构框图智能测试系统和所有的计算机系统类似，由硬件和软件两大部分组成。智能测试系统的硬件基本结构如图2 - 1 所示。不同类型的被测信号由各种传感器转换成相应的电信号，这是任何测试系统都必不可少的环节。传感器输出的信号经调利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发整放大、a d 转换后送入单片机进行初步数据处理。单片机通过通信电路将数据传输到主机，实现测试系统的数据分析和测量结果的存储、显示、打印、绘图、以及与其他计算机系统的联网通信。智能测试系统的软件包括应用软件和系统软件。应用软件与被测对象直接相关，贯穿整个测试过程，由智能测试系统研究开发人员根据系统的功能和技术要求编写，包括测试程序、控制程序、数据处理程序、系统界面生成程序等。系统软件是计算机实现其运行的软件，如d o s 系统、w i n d o w s 系统等等。智能测试系统就是要充分开发利用计算机资源，在人工最少参与的条件下尽量以软件实现系统功能。因此，智能测试系统具有以下特点：( 1 ) 测量过程软件控制，这样可以简化系统硬件结构缩小体积，降低功耗，提高测试系统的可靠性和自动化程度。( 2 ) 智能化数据处理，智能测试系统能用软件对测量结果进行及时、在线处理，提高测量精度。另外，智能测试系统还能对测量结果进行再加工，获得并提供更多更可靠的高质量信息。( 3 )高度的灵活性，以软件为工作核心的智能测试系统，其生产、修改和复制都很容易实现，功能和性能指标更改方便。( 4 ) 实现多参数检测与信息融合，智能测试系统配备多个测量通道可以由计算机对多路测量通道进行高速扫描采样，实现对多种参量的实时检测，并依据各路信息的相关性可实现智能测试系统的多传感器的信息融合，从而提高测试系统的准确性、可靠性和容错性。( 5 ) 高速测量，实现了对瞬变参量的精确测量。( 6 ) 智能化功能强，实现故障诊断、自动校准、通信、人机对话等功能】0 1 ) 【12 2 2 冷起动测试数据采集系统的实现原理及基本结构前面我们介绍了一个智能测试系统的基本结构及功能实现机理，但要开发出一个特定背景下使用的测试系统，就必须根据自身特点要求，对功能模型t 包括硬件和软件) 进行增减。按照设计要求，本次开发的冷起动测试数据采集系统需要同时监测诸如压力、电流、电压、温度、转速等各型参量信号；除完成多路数利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发据的自动监测、采集、存储外，还需要进行数据的传送、处理、绘图、打印等功能；必要时还需要针对不同的测试场合和对象，按照用户的要求进行硬件扩充秽软件修改，以便完成功能上的扩充。因此本次开发的数据采集系统采用了2 8 路通道进行监测和数据采集，充分满足了本次设计所要求的多路同时检测、采集，并可为以后扩充其它传感器预留了足够的通道：另外，考虑到满足野外测试需要和降低成本整个系统分成上、下位机进行简化、封装( 系统结构如图2 - 2 一l所示) 。下位机做成一数据采集器形式，是系统的数据采集模块，采用d o s 操作系统，其功能程序采用c 语言编写，主要功能是完成数据的采集、原始数据简单处理、存储，并可以通过通信接口和上位机完成数据传送和联机监测等功能。上位机为p c 机( 为了方便携带，可选用一笔记本电脑) ，是系统的数据处理模块采用w i n d o w s 系列操作系统，功能程序采用v c + t 程序进行编写，以便满足绘图和良好程序界面设计要求：上位机的主要功能是接收由下位机传输来的采集数据，并对数据进行必要的分析处理、数据显示、绘图、打印、测试数据存储、测试结果判断等功能，必要时可以通过通信接口与下位机完成联机监测或与其他? c 机联网实现数据远距离传输。图2 2 一l 冷起动测试数据采集系统结构图上、下位机系统)利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发2 3 冷起动测试数据采集系统的硬件组成整个系统设计为上、下位机形式，这就决定了系统的硬件同样分为上、下模块。其中上位机采用的是一般的p c 机，条件好的可以采用笔记本电脑，其最低配置要求为：奔腾及以上处理器，6 4 m 内存，并带有一个串口。由于上位午凡硬件系统为我们一般常用的p c 机系列，故本节主要讲述下位机硬件系统一数据采集器。2 3 1 下位机硬件系统模块( 数据采集器)下位机硬件系统，又称冷起动数据采集器，主要由i c o p 一6 0 5 2 主板、p 一5 1 l模拟输入摸板、a x 一1 0 4 1 2 温度采集卡、a m t v 1 5 u 1 5 u 5 u 5 隔离模块( 含电压测量) 、a c d c 开关电源模块( 交流转直流) 、d c d c 开关电源模块( 直流稳压j 、l m 3 0 2 1 9 t 液晶显示屏、d o c - 3 2 m 触摸式键盘、a c e 一8 6 5 v 电源等部件构成。采集器的正面和后面外形如图2 - 3 一卜1 和2 3 一i - 2 所示。图2 ，3 1 1 汽车冷起动数据采集系统正面图利用数据融台技术对汽车冷起动数据采集系统的开发图：一3 1 - 2 汽车冷起动数据采集系统背面图汽车冷起动数据采集器可以采用日用交流电( 2 2 0 v ) 或汽车用电瓶( 9 1 8 v ) 两种电源，通过a c d c 、d c d c 两模块实现交流转直流和直流稳压作用，提供系统各部件所需要的电源t + 5 v 、- q g v 和一1 2 v 1 。2 3 2 传感器( 1 ) 电流传感器：选用j s 一3 0 0 手持钳型电流传感器。这是一种利用霍尔效应原理工作的传感器。精度为i f s ，线性为1 ，工作电源为1 2 v 。其原理图如图2 - 3 2 1 所示。( 2 ) 转速传感器：选用h a l 5 0 6 霍尔开关型转速位置传感器。主要性能指标为：工作电压为4 8 2 4 v d c ，空载电流l o m a ，负载能力为2 0 m a( v ol o 3 7 ) ，最高工作频率为4 5 k h z ，工作温度为一5 6 5 。c 。如图2 - 3 - 2 - 2 所示。( 3 ) 湿度传感器：采用h m l 5 0 0 型湿度传感器。其工作电源为5 v ，精度为3 r h 。( 4 )压力传感器：压力传感器采用北京若金电子科技发展有限公司的c e m p x 系列。其中c e m p x - 3 型测量大气压力和进气压力，其静态精度为0 j ，工作电源为5 v ；c e m p x 一4 型测量机油压力，其静态精度为利用数据融台技术对汽车冷起动数据采集系统的开发o 5 工作电源为1 2 u o 输出电压圈2 - , 3 - 2 - 1 电流传感器j s - 3 0 0 原理固( 5 )( 6 )信号输出h o图2 3 - 2 一：转送传愍勰示意图温度传感器：温度传感器采用n r 一4 0 热电偶测量环境温度；用s 一3 0铠装热电偶( 直径1 6 姗) 测量机油温度：采用s 一3 0 铠装热电偶( 赢径1 o m m ) 测量发动机冷却水温度；采用n r 一8 1 5 3 1 b 表面热电偶测量电瓶温度。各热电偶的精度均为1 。电压传感器：本系统中将电压传感器与隔离模块合二为一即将电压利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发传感器和电量隔离都统- n 隔离模块a i t u ljl j l5 u 5 ，u 5 之中。下位机系统主要功能就是通过各模块系统和传感器，完成数据采集工作，并进行简单的图形显示、采集数据存储、数据上传等功能。2 4 冷起动测试数据采集系统的软件设计测试数据采集系统的软件部分主要用来管理硬件系统完成对被测参量的监测和数据采集，并实现测量量程转换、数据融合、故障诊断、逻辑推理、通信、报警、数据存储、结果显示、绘图、打印等功能。可以说软件系统是整令采集系统的灵魂所在。前面我们介绍了本次冷起动测试数据采集系统采用的是上、下位机形式的结构，放系统的软件部分也分为了上位机软件和下位机软件，分别完成各自的功能。下面就两部分软件系统进行介绍。2 4 1 下位机软件系统下位机软件系统直接与被测对象相关，贯穿着整个测试数据采集过程。下位机的系统软件采用d o s 操作系统。由于需要同时监测、采集多路参量，故要求下位机应用软件编写语言执行速度要快，且能有效的对硬件系统进行控制；另外，为了方便用户管理和使用，程序还应具有良好的人机对话界面。c 语言作为一种普遍使用的程序编译语言，其功能强大，程序编写简单，目标程序的执行效率高，能方便地对硬件进行操作，可移植性好，是开发各种智能测试系统低层软件的理想工具。“，本次采集系统的下位机程序就是采用c 语言进行编写的程事运行界面如图2 - 4 1 1 所示。利用数据融台技术对汽车冷起动数据采集系统的开发图2 4 1 1 下位机程序运行界面下位机软件系统的主要功能为：数据采集与预处理、实时监测、结果显示、系统管理、通信控制等。数据采集与预处理程序：这部分程序功能主要是对各种信号进行采集、数据去抖动、数字滤波、数据计算和数据存盘。采样流程如图2 4 1 2所示。实时监测程序：主要以图形或数字的形式在屏幕上实时显示检测、采关结果，并发出超限值报警。系统管理程序：主要是对各通道的开闭、采样周期、采样次数、上下限值、标定、零点修正、工程单位等进行设置。结果显示程序：将处理后的数据以曲线或表格形式显示在屏幕上，并能以动态曲线形式进行结果回放。通信控制程序：主要用来设置上、下位机数据传送的波特率以便完成上、下位机的数据传送。利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发图2 4 1 2 采样流程示意图利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发2 4 2 上位机软件系统上位机为整个测试数据采集系统的处理中心，它应具备很好的人机对话界面、且功能强大等特点，本次上位机的操作系统采用的是w i n d o w s 系列，这样就可以方便地选择具有强大图形处理能力的开发工具进行应用程序编写，如v i s u a lb a s i c 、v i s u a l 口+ 、8 0 r l a n dd e l p h i 、j a v a l 等。本系统采用的是v i s u n c + + 程序进行编写，程序运行界面如图2 4 2 1 所示。图2 _ 4 2 - 1 上位机程序运行界面上位机软件的主要功能是：接收下位机传送过来的数据，对数据进行分析处理、结果显示、存储、打印、绘图、给出测试报告、数据导出等功能。整个软件结构框图如图2 4 2 2 所示。利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发主菜单文件管理打开、保存试验文件试验参数设置通信端口设置试验设置联机监测设置排烟监测物量列表采集点控制数据分析数据处理测试结果分析报表编辑试验报表编轻试验报表导出图2 4 2 2上位机软件结构框图程序设计中采用了现在极为流行的虚拟仪器( v i ) 技术，通过程序编写来达到传统各式各样仪表的功能，除极大地简化了测试系统外，还大大降低了系统成本；不仅如此，采用技术编写的虚拟仪器系统，用户可以随心所欲地改变其功能，以满足对不同物量的检测功能，而不必对整个系统硬件进行大的修改。l a b v i e w 软件是v i 技术中运用最为广泛的图形化软件编程平台，它为用户提供了简单、直观、易学的编程方法，把复杂、烦琐、费时的语言编程简化为用菜单或图标提示法选择功能( 图形) ，并利用线条把各种功能( 图形) 连接起来的简单方式el a b 7 i e w 包含有许多库函数供用户调用，包括g u i 函数、分析函数、7 0函数等。因此通过l a b v i e w 可以很方便的编写出各式各样的虚拟界面。另外，v js u a lc 一程序也提供了强大的图形处理能力，能方便的设计出各种逼真的虚拟仪器面板。考虑到本系统的其它功能模块采用v i s u a lc 一+ 程序进行编写，故虚拟面板部分仍采用v js u a lc - + 程序进行编写。系统帮助一一系统帮助提示查看系统上划引引_；叫别引刈叫则叫剖引显示波形图及图形回放以其他文档形式导出数据利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发第三章数据处理对于一个智能测试系统来说，硬件构建了整个系统功能实现的基础，软件是功能实现的主体所在，丽数据处理模块则是整个软件的核心所在。数据处理模块设计的合理与否，直接关系到整个测试系统开发的成败。因此，必须合理的选择数据处理模型和算法，以提高测试系统的精度和容错性。此次开发的冷起动测试数据采集系统出于成本考虑，并没有像大多数大中型测试系统那样通过庞大、复杂的硬件系统来提高测试的精度和系统的可靠性。而是在有限的硬件资源上，通过对数据分类，再根据各类型数据特点，建立相应的数据处理模型，从而达到消除误差，提高测试精度的目的。数据融合作为一门新兴智能化数据处理技术，已经在工业测控、智能机器人、通讯、导航、全局监测、军事等诸多领域得到了广泛的应用，收到了很好的效果，在数据信息处理方面呈现出巨大的优势。数据融合涉及检测技术、信号处理、通信、模式识别、决策论、不确定论、估计理论、最优化理论、计算机科学、人工智能、和神经网络等诸多学科。但作为一门新兴技术，数据融合到目前为止都未能形成基本的理论框架和有效的广义融合模型和算法，目前提出的许多融合模型和算法都是各个应用领域的研究人员根据各自具体应用背景而提出来的”“”“。因此，要将数据融合技术运用到本系统中来，就必须根据冷起动测试这一特定问题建立相应的融台模型和算法，才能起到改进、提高系统性能的目的。而所谓“特定问题”在冷起动测试过程中就是指各参量采样过程及参量变化特性。在本系统开发设计中，大胆采用了现在流行的数据融台技术对测试数据进行处理，在如何将数据融合问题引入小型测试系统中来做了大量的探讨，收到了一定效果，积累了一定的经验。3 1 被测参量分类为了能找到合理的数据融合模型和算法，我们需要将各被测参量按照某种法则进行归类，然后根据各类型的具体特点，制定相应的融合模型和算法。本次开发的冷起动测试数据采集系统主要对起动过程中的温度、转速、电流、电压、压力和湿度进行监测采集，下面就各参量采样过程及变化特点进行分析：利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发温度、压力、湿度：这3 种参量用传感器进行检测时，得到的均为连续性的模拟信号，而计算机所能识别和处理的只能是由。和 组成的二进制离散数字信号，因此在采样时需将这些信号进行离散数字信号转换。整个过程为：采样时，每隔一给定时间间隔( 采样周期) ，对传感器得到的模拟量进行抽取，这一过程称为离散化过程，即连续性的模拟量被离散化；接着将抽取到的离散模拟量进行数字化( a d 转换) 即按某个数量单位的整数倍来度量并进行编码。这样连续性的模拟量就被转换为计算机能识别和处理的离散数字信号了。可见，对这3 种参量的测量是“直接式”的( 不考虑a o 转换；。另外，温度、压力、湿度这3 种参量的变化过程缓慢平滑( 在很小一段时间区间内) ，具有良好的光滑曲线特征( 如图3 - 卜l 所示) 。参量的这种“直接式”测量和其具有的光滑曲线特征，使得可以通过无限制的缩小巡回采样周期来达到一小段连续性的一致性采样效果( 即所谓的在一次采样周期里对某些参量进行多次巡回采样) ，但事实上不可能无限制的缩小采样周期，无论是a d 转换，还是数据去抖动、通道切换、数据传送等操作都需要时间消耗。尤其本系统需要同时监测多达2 8 路数据，故需要合理的设置采样周期平各参量的巡回采样次数。图3 一卜l 具有缓变、光滑特性的曲线特征电流、电压：这两种参量的采样过程和温度类似，传感器得到的也是连续性的模拟量，通过间歇性抽取信号量来离散化，并通过a d 转换实现数字化。但电流、电压在整个测试采样过程中的变化形式和温度不一样，不具有良好的光滑曲线特征，而是经常在某个瞬时具有骠变特性，即使把测量间隔缩小到一相当程度，其变化幅度也是很大的，无法通过巡回采样来得到某时刻的致性测量，如图3 一卜2 所示。利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发图3 一卜2 具有骤变特性的曲线特征转速：在整个冷起动测试过程中，转速的变化曲线类似温度、压力的曲线变化，具有良好的曲线特征，但变化速度要比温度和压力快地多如匿3 一卜3 所示。另外，转速信号的采集过程和温度等模拟信号的采集不同，采用霍尔效应原理工作的转速传感器得到的脉冲信号经整形和放大处理后，成为矩形方波脉冲信号，这秘信号无需进行其他处理就可以直接输入采集卡进行计数；而转速的最后确定可以通过以下两种方法来得到：( 1 ) 通过计算得到单位个数的脓冲c 所需要的时间t 来计算转速h ，计算公式为：n = c ( m xt ) ，其中m 为发动机转一圈所产生的脉冲信号数，对于本系统来说，信号盘安装在曲轴上，m 即为用于产生脉冲信号的磁钢数。( 2 ) 通过计算单位时间t 内产生的脉冲数c 来计算转速n ，计算公式与前种方法一样。不管采用哪种计算方式都可以看出，对转速的测量为“非直接式”的。由公式n = c ( m t ) 可以知道，要想实现对转速信号的高速测量( 即得到很高的采样频率) ，就必须尽量减少计算用的脉冲数c 和增加产生信号的磁锅数暾。当c 最小取i 时，表示每隔一个脉冲时间就计算一次转速，此时由于信号盘的加工和磁钢的安放误差带来的测量误差波动很大，严重影响采样精度；( 事实上为了提高采样精度，c 必须大于1 ，但是当c 过大时速度的采样又失去了及时性，其采样结果具有明显的滞后性，并会因为平均处理而屏蔽了转速的瞬时特征，这对于需要了解起动过程转速变化规律的冷起动测试系统来说是不能容许的，因此一般取4 c 1 0 ) ，否则将起不到很好的效果，特别是当数据中含有疏失误差时平均值法更是难于取得应有的效果。8 “”k ”“”3 。jp ( x )l图3 2 一l 检测数据概率分布图另外较常用的方法是格罗贝斯( g r u b b s ) 准则：一种基于被测值服从正态分利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发布的梯归算法采用此准则可以不受n 值的影响并得到很好的剔除疏忽误差的效果；但是。此方法一次只能剔除一个误差值，需多次反复运算才能消除多个误差且期间需进行查表操作，这样势必影响计算速度并给软件设计带来麻烦。”“。一。由于实际测量中存在许多的不确定因素，我们测得的8 组温度数据不能保证具有一致性，其中可能存在有粗大的疏失误差，因此必须先将这些疏失误差剔除，以保证后面数据处理的精度。在此，本系统采用分布图法来保证数据的一致性。大量的实践证明：在可用传感器较少时( n k d t 的数据为无效数据，l t ，一t 。1 =k d t 的数据则认为是有效的一致性数据。从上面的分布图法可以看出，其l ，t l 和t l 的选取和测量数据列的极值点的大小无关，仅取决于测量数据的位置分布，判断区间 t r k 2 d t ，t 。tk 2 d t !的选取也就与需要剔除的可疑数据没有太大的联系：利用此方法可以很好的剔除测量列中可能存在的粗大疏失误差，使数据具有一致性，增强了其后要进行的数据融合处理的鲁棒性“6 “”3 。3 2 ，2 温度信号数据融合经上述处理后得到的一致性测量数据具有一定的精度，虽然这些数据由单个传感器采样得到，但温度的缓变性和快速多次巡回采样的特点，使其可以看作是由多个传感器一致性采样得到因此，进行数据融合处理时，可以选用多传感器利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发数据融合模型来处理。在此，可选用的较简单的融合算法有两种：算术平均值与分批估计的数据融合法和自适应加权融台法j 吲2 “。下面就两种方法分别进行分析介绍。算术平均值与分批估计的数据融合法：该方法是建立在数据具有等精度测量这特性上的。由于测试过程中，传感器没有变化，传感器测量对象和条件也可以近似的认为没变更，因此，可以认为采样得到的数据具有等精度测量特性。将经分布图法剔除疏失误差后得到的一致性数据。按其数据测量顺序分为2组( 相邻两测量数据不在同一组) ，对2 组数据的平均值采用分批估计算法，估计出接近温度真值的融合值r 消除测量过程中的不确定性。具体方法是：( 1 ) 经分布图法得到的一致性数据分为的2 组为：t ，t ，：，t 。( m = n 2 )t 2 。，t ：，t 2 。( c = n 2 )( 2 ) 计算出2 组数据的算术平均值：( 3 ) 标准误差分别为丁= 上m 呈i 丁，=d r i20 - 2 。1o= 一、c 鲁1黑膏焉既画焉利用数据融台技术对汽车冷起动数据采集系统的开发( 4 ) 根据分批估计理论可得到温度融台值的方差为仃2( 4 ) 最后可以估算出温度值7 _ 为( 3 2 1 )于2 熹4 - 巧，+ 寿4 - l ：，( 3 2 2 )盯1盯，仃1盯，这种基于算术平均值与分批估计的数据融台算法，具有计算量小、计算机编程容易实现等优点，特别适用于像温度这样具有缓变特性的智能测试系统中。8 “”。下面我们对这种数据融合算法的效果进行模拟分析，下面列出了实际测量时得到的8 组温度值：对上述8 组数据进行直接平均缛到t = 1 4 5 2 5 ，其标准误差为。f o 1 0 3 5 ：现在利用数据融合对上述8 组数据进行融合处理，将数据按照相邻两测量数据不在同一组的原则分为 1 4 7 ，1 4 j ，1 4 4 ，1 4 j ) 与订4 6 ，1 4 5 ，1 4 6 ，1 4 4 ，分别计算各组的算术平均值得：t 1 = 1 4 。5 2 5 和t 。= 1 4 5 2 5 。对应的标准误差为o 。= o 1 2 3 2 和o 。= o 0 9 2 2 ：按( 3 - ：一2 ) 式计算得到温度的融合值t 。= 1 4 j ，相应的标准误差盯8 = 0 0 0 5 5 ( 比o 。= o ，1 0 3 5 要小) 。可见，数据融合处理后的数据精度更高。现在我们先对8 组数据进行一致性处理( 分布图法) ，将数据按照升序排列得到新的数据列为：( 1 4 4 ，t 4 4 ，1 4 5 ，1 4 5 ，1 4 j ，1 4 6 ，1 4 ，6 ，1 4 7 ；按照分布图法确定有效数据判定区闻为：1 4 3 7 5 ，1 4 6 7 5 ，可以看出，第1 次测量结果1 4 7 被判定为无效数据；我们将剩下的7 组数据进行平均得l = 1 4 5 ，对22垒吼 一+，一马q利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发应的标准误差为o ；o 0 8 1 6 ( 比。产o 1 0 3 5 要小但比孑。= 0 0 0 5 5 要大j ：可见利用分布图法能有效的剔除测量数据列中可能存在的粗大误差，提高后续数据处理的精度。现在我们再利用算术平均值与分批估计的融合算法来对经过分布图法处理后的数据进行融合，将剔除了第】次测量结果后得到的一致性数据分成两组： 1 4 5 ，1 4 4 ，】4 5 ) 与j 1 4 6 ， 4 5 ，1 4 6 ，1 4 4 ；分别计算各组的算术平均值得：tm = 1 4 4 6 7 和t = 1 4 5 2 5 ，对应的标准误差为。= o ，0 5 7 7 和0 ：= o 0 9 5 7 ；按( 3 - 2 2 ) 式计算得到温度的融合值丁，= 1 4 4 8 ，相应的标准误差盯j = o 0 0 2 4( 比0 。= o 10 3 5 、0 # 0 0 8 1 6 和盯s = o 0 0 5 5 都要小) 。通过上面的计算可以看出算术平均值与分批估计融合算法在具有等精度测量数据处理中，可以取得比一般平均算法精确得多的估计值，而利用分布图法进行数据预处理，又能大大提高后续数据处理的精度。自适应加权融合法前面我们介绍了基于数据具有等精度测量前提的数据融合方法，但是实际上，绝对等恒定的测量条件是不存在的，所谓恒定的测量条件只是认为测量条件的变化对测量结果的精度影响很小，可以忽略。在实际测量中，测试仪器的疲劳、测试环境的变化、被测对象自身的变化等等都将导致测量的不等精度。自适应数据加权的数据融合算法，不需要数据具有等精度性而是根据测量数据的测量精度确定不同的权数w ，就可以计算出均方差最小的融合值。对于不等精度测量数据，为了权衡各数据的不同精度，引用标志测量精度的特征数字“权”数w ，即各测量数据的相对重要程度。精度高的数据误差小。相应权数就大；而精度低的数据误差大，其权数就应小。将测量数据按照各自精度分别乘上相应的权数再进行平均处理，无疑有利于提高数据处理的精度。可见，自适应加权数据融合法的关键在于数据权数的确定，即加权因子w 的确定。设对某一参量一次检测得到的1 1 组数据为 x ，x ：，x 。；，各数据对虚的加权因子为 w ，w 。，w 。 ；建立如图3 2 2 所示的融台模型。利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发x 2 一- - - - - - - +图3 - 2 2 自适应加权数据融合模型对于不同的测量数据有相应的权数，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对应的权数，使融合后的盖达到最优。加权因子w 引入后，测量数据的融合值为：一x = 形： c x ，( 3 2 3 )- - 、i = 1其中：w ，= 1 - ( 3 2 4 )总均方误差为：孑2 = 彬术口，2 ( 3 2 5 )- 一l、7式( 3 - 2 - 5 ) 中的o2 是各加权因子w ：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：wf=时，盯为最小值。盯，2 芝_ _ 1p 】盯( 3 2 6 )利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发下面我们利用自适应加权数据融合法对前面经分布图法处理后得到的7 组一致性数据 1 4 6 ，1 4 5 ，1 4 5 ，1 4 4 ，1 4 6 ，1 4 5 ，1 4 4 j 进行处理，借此来检验融合效果。通过( 3 - 2 6 ) 式计算各组数据对应的加权因子w ，得到m0 3 4 ，03 0 3 ，0 3 0 3 ，0 0 1 2 ，0 ，0 3 4 ，0 ，3 0 3 ，0 0 1 2 ) ：按照( 3 - 2 3 ) 式可求得融合值x = 1 4 5 0 ，( 与前种融合法得到的r ，= 1 4 4 8 和丁。= 。1 4 5 很相近) ，相应的口- o 0 0 5 1 ( 比直接平均法得到的o 。= o 1 0 3 5 和0 产0 0 8 1 6 都要小，但比前种融合法得到的盯，= o 0 0 2 4要大) 。现在我们再用自适应加权法对初始测得的8 个数据直接进行融台处理即融合前不对数据进行剔除粗大误差处理( 不采用分布图法预处理数据) 。通过( 3 - 2 6 ) 式计算各组数据的对应加权因子为i 0 0 0 6 ，0 0 3 3 ，0 3 0 1 ，03 0 1 ，0 0 1 2 ，0 0 3 3 ，0 3 0 1 ，0 0 1 2 ；按( 3 - 2 3 ) 式求得融合值x ，：1 4 5 1 ( 与前z = 1 4 5 0基本一致) ，相应的盯：= o 0 1 3 9 ( 比直接平均法得到的。产n1 0 3 5 和o ；o 0 s 1 6都要小，但比巧7 = o 0 0 2 4 、盯s = 0 ，0 0 5 5 和盯= 0 0 0 5 1 都要大1 。通过上述计算我们可以看出，利用自适应加权数据融合法可以取得比一般直接平均处理更加精确的估计值，提高了数据处理的准确性；但在相同条件下，自适应数据融合精度较算术平均值与分批估计的融合法要低些；利用分布图法进行数据预处理，同样能提高数据处理的精度。另外，我们注意到，与融台值差异最大的测量数据1 4 7 的加权因子为0 0 0 6 ，而与融合值相近的测量值14 5 的加权因子0 3 0 1 小得多( 相差了5 0 倍) 。因此可以认为自适应数据融合法在进- l ? ；h u 权因子求解过程中，自然而然的将可疑数据进行了“否定”，并通过加权因子来抑制粗大疏失误差对数据处理带来的影响；所以，利用螽适应数据融合进行数据处理时，无论数据预先有没有经过消除粗大误差处理，都能取得很好的融合精度。另外，当上述各测量数据又是分别通过各自的k ( k = 2 ，3 ，) 组数据得到的话，那么总均方差将改为i ? 2 妻喜暇2 , o - i2 = ，显然吾： o )( 3 3 1 )q adw t ( a r ) ： x ( 删( 竖) 西= ( x ( r ) 丸( ，) ) ( 3 3 2 )口 。口其中， 表示复数共轭，日表示信号距离的远近，t 表示信号的平行移动。通过改变a 和t ，可以获得信号在不同尺度、不同位置上的变化特征。但是，这种连续小波变化的方法计算过程十分复杂，于是提出了改进的小波计算法m a l f a t算法，一种信号多分辨率分解和重构的算法，可以大大减少计算量。图3 - 3 1 1m a l a t 算法的逐级频率分割过程如图3 - 3 一i - i 所示，为m a l l a t 法的逐级频率分割过程，而重构过程为分割过程的逆过程。h ( w ) 和h 。( w ) 分别为分离高通滤波器和分离低通滤波器：归一频率为0 的信号x ( k ) 被分为o 2 的低频部分x 。“和n 2 的高频部分隗“，分别反映信号的概貌和细节。对于分解得到的低频部分可再次进行分解，以便对信号进行多分辨率的分解。滤波器h ：( w ) 和h 。( w ) 的确定需要根掘小波函数由( t ) 和尺度函数来选取。在实际使用过程中，对于不同的被测参量，需要先通过小波变换来建立参量的基本印象，然后再设计各滤波器1 2 2 “”1 。因此，通用性不强，应用的灵活性受到了限制。对于数据融合理论，数据融台的方法可以归纳为3 种：判断与检测理论、估利用数据融合技术对汽车冷起动数据采集系统的开发计理论和数据关联理论。判断与检测理论是通过把被测对象的测量值与被选假设进行比较，以确定哪个假设能最佳的描述被测参量( 如b a y e s 理论就是利用测量值的概率和先验知识来计算每个假设的概率值) ；估计理论采用的是利用多个测量变量的测量值来对某个测量值进行估计( 如极大似然估计法、最小二乘法和卡尔曼滤波法等，；数据关联则是相对多传感器而言的，是将测量值按来源不同进行分类，并根据这些测量值在某一参量上的共同性来进行关联”“。“”“1 。对于本次的转速信号的处理，显然只能在前两种方法里选择。由于判断检测理论需要有先验知识，即需要对测量数据有个基本印象，也就是根据先前经验，建立起被测参量可能出现的n 次事件假设及相应的概率；检测中，根据新的测量点来更新先前建立的假设可信度，由此来决定哪个假设为最佳参数估计；但遗憾的是，对于冷起动测试这样一个非稳态过程来说，我们很难事先对其转速作出较为准确的事件假设。估计理论则不需要任何先验知识，而是通过各个观测数据的相关性，利用相应的最优化准则来对数据进行估算，因而在大多数的智能测试系统中得到了广泛应用。常用的最优化估算准则有：( 1 ) 使观测数据残差的平方和最小；( 2 ) 加权最小平方法；( 3 ) 极