转速传感器项目可行性研究报告（共4篇）
篇1：转速传感器项目可行性研究报告
电动机占我国电力损耗非常大,其能效检测设备必不可少,而这种检测设备主要是对转速特性的检测,即转速传感器。为确保准确度,转速传感器自身的技术指标是否达到精度要求还无法检测。本文设计了一套设备,将嵌入式与数字图像处理技术相结合,实现高精度自动对中,保证连接同心度,其精度远远高于传感器的精度,因此可用来检测转速传感器是否达标。
1 系统概述
本装置如图1所示,左侧为驱动部分,工业相机安装在驱动主轴上,电机带动驱动主轴旋转;中间为自动对中部分,相机拍摄图片,进行自动对中并自动联接;右侧为被测件安装板,用来安放被测传感器,伺服电机带动被测件安装板,完成对中附件的精确移动。自动对中完成后,再将左侧驱动部分与右侧被测部分自动精确联接,避免人为操作误差。
对中附件如图2所示,工业相机对附件中间小黑块连续拍摄,进行图像采样,将数据反馈给控制芯片,控制芯片确定对中位置与中心距的偏移,再控制对中附件上下,左右,旋转等移动,实现高精度自动对中。该附件为白色背景,中央为黑色矩形,控制芯片采用S3C2440,拍摄到图像后,嵌入式采集卡采集相机拍摄的信息,将其传给ARM进行数据处理,最后利用伺服电机控制安装板移动的方向和位移。同时,ARM端口采集光电传感器的信号,反馈给控制中心,然后不间断比较实际转速与设定转速的差值,不停的向伺服电机发出指令,调节转速,形成一个闭环控制,直到实际转速达到设定转速。最后比较驱动转速与被测传感器上显示的转速的差值,如差值大与规定值,为不合格产品。
2 基本理论
2.1 转速的测量
驱动转速测量时,光电编码圈安装在驱动主轴上,驱动主轴带动光电编码圈一起旋转,光电编码圈上的凸齿切割光电转速传感器的红外线。每通过一个凸齿,传感器记录一个脉冲。脉冲信号送到控制芯片,ARM芯片结合时间参数和收到的信号数量计算当前的实际转速。根据指标要求,最高转速6000r/min和不确定度0.03%,将光电编码圈分成30等份,根据f=n×N(f为信号频率;n为转速,单位为r/second;N为光电编码圈分度值),可得信号频率最高3KHz,故选择SICK公司的WF5T-B4210。
2.2 数字图像处理
在拍摄系统中,利用工业相机将静止或运动的对中附件图像拍摄下来。在图像采集、传输时,不可避免地受到外界甚至人为因素的影响,使得所拍的对中图像效果不理想。为消除这些噪声干扰,本装置采用领域平均法对图像滤波。数学公表达为:式中,f(m,n)为给定的噪声图像,g(x,y)为领域平均处理后的图像。滤波后,再对图像边缘检测,突出边缘信息,以利于机器识别。本系统采用Sobel算子对附件图像进行边缘检测。该算子是以图像中某一个像素为中心,截取一个3×3像素的窗口,然后分别计算窗口像素在水平和垂直方向上的偏导。
本装置采用ARM,其处理能力不如电脑,对图像分割时,提出了一种简单的基于图像边缘的分割法。算法如下:由于图片背景只有黑白两种颜色,对比度相当明显,所以首先利用边缘检测技术,对图像进行二值化处理,通过迭代运算得到图像的平均灰度值,再将平均灰度值作为阀值,大于阀值的像素点为图像边缘,灰度值设定为255,小于或等于阀值的像素点灰度值设定为0,这样就可将边缘图像分离出来。
图像数字处理后,即开始自动对中,在图2中,如果黑色方块不在相机拍摄范围的中心位置,并与拍摄范围的边界有一角度。为将黑色方块精确移到拍摄中心区域,先驱动控制转角的电机进行角度校正。等到图像两边界线与拍摄区域两边界线分别平行时,计算黑色校正方块四条边界离拍摄区域相对应的四条边界的垂直距离,采样的距离长度以及移动的位移可以按一个像素(0.005mm)为单位进行计算,再利用水平方向电机与垂直方向电机进行左右和上下位置的调整,使黑色矩形方块和拍摄区域的左右边距相等,上下边距也相等,最终完成高精度自动对中。
3 软硬件设计
该系统的硬件采用ARM芯片S3C2440,主要实现电机转速检测、自动对中和界面显示与操作等功能。系统硬件框图如图3所示。软件设计采用模块化、子程序化,便于程序的调试、移植和修改,主流程如图4所示。
4 测量结果
系统运行时,首先采集附件上的原始图片,如图5所示。从图中可看出,图像不在视频范围的正中央,左边界距离小于右边界距离,上边界距离小于下边界距离,角度上也有一定程度的偏差。采集到对中附件图片后,对图片进行数字图像处理,最终实现自动对中,对中后的图片如图6所示。对中后,图像左右边、上下边距均相等,角度偏差为零,完成了附件图片的中心线与驱动部分的中心线相重合,达到精确自动对中功能。其测试界面如图7所示。
整体速度测定方面,技术指标要求测量装置的转速特性的准确度等级应等于或高于±0.03%FS。测试结果如下:电机测量范围:(3006000)r/min;转速不确定度:0.019%;自动对中能力:0.08mm,测量范围宽,自动对中精度高,满足检测需求,符合国家检定标准。
参考文献
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[2]连锦湮.机器计算机视觉的应用—打孔机影像定位系统设计[J].今日电子,2006:83.
[3]冈萨雷斯.数字图像处理(MATLAB版)[M].北京:电子工业出版社,2006:17-18.
篇2：转速传感器项目可行性研究报告
关键词：无速度传感器感应电机,控制系统,转速辨识,直接转矩控制
感应电机以其结构简单、运行可靠、维护方便、价格低廉和可工作于恶劣环境等优点, 而在工业生产中广泛应用。在高性能的感应电机控制系统中, 转速的闭环控制是必不可少的。长期以来速度信号的获取是通过速度传感器实现的, 然而安装在电机端的速度传感器增加了系统的复杂度和成本, 降低了系统的可靠性, 给系统维护带来困难, 破坏电机简单坚固的特点, 而无速度传感器技术能较好地解决这一问题[1]。无速度传感器技术就是利用较易获取检测量如定子电压和电流等, 通过相应的算法计算出电机转速, 从而取代原来依赖转速传感器获取转速的方法, 无速度传感器技术提高了感应电机控制系统的性能和可靠性, 是目前交流调速领域的研究热点和发展趋势[2]。
1 转速辨识方法
近年来, 国内外学者针对无速度传感器技术进行了大量的研究工作, 无速度传感器技术已获得了广泛的应用, 现将几种比较典型的转速辨识方法介绍如下。
1.1 基于电机模型的直接计算法
直接计算法的出发点是根据电机的基本电路和电磁关系式, 经过适当的数学变换, 得到转速或转差信息。这种方法突出的特点是算法简单, 直观性强, 动态响应快, 可较好地工作于动静态过程。但该方法对电机参数的准确性要求比较高, 当电机参数变化时, 计算精度将受到严重影响;由于缺少任何误差校正环节, 抗干扰性能差, 甚至可能导致系统出现不稳定现象。尤其是当电机转速低于最低转速时, 反电动势的值很小, 几乎无法准确测量, 此时这种方法将不再适用。
1.2 模型参考自适应法 (MRAS)
MRAS是一种比较常用的速度估算方法, 其辨识参数的主要思想是:将不含未知参数的方程作为参考模型, 而将含有待估计参数的方程作为可调模型, 2个模型具有相同物理意义的输出量, 利用2个模型输出量的误差构成合适的自适应律以调节可调模型的参数, 使得参考模型和可调模型的输出误差为零, 以达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的, 其结构原理如图1所示[3]。
MRAS是以参考模型准确为基础, 参考模型与可调模型都与电机参数有关, 参数的准确程度直接影响到转速的辨识的效果。而电机在不同的工况下, 电机的参数电阻与电感将发生变化, 所以如何同时对多个参数进行辨识, 并保证参数和系统状态同时收敛到真值, 是MRAS方法面临的一个重要问题。MRAS法今后的研究方向是:合理选取参考模型和可调模型, 力求减少变化参数的个数;选择参数自适应律, 在提高收敛速度的同时保证系统的稳定性和对参数的鲁棒性[4]。
1.3 观测器估计法
观测器的实质是状态的重构, 其原理是重新构造一个系统, 利用原系统中可以直接量测的变量 (如输出变量和输入变量) 作为它的输入信号, 并使其输出信号
1.4 转子齿谐波法
为了克服速度估算中对电机参数的依赖性, 一些学者提出了利用定子电流信号中与转速相关的频率成份来分析转速的思想。基本原理是感应电机定子和转子的铁心表面存在齿槽, 因此在电机的气隙中会有谐波磁场的存在, 当电机旋转时谐波磁场会在定子绕组中感应出谐波电压和电流, 利用带通滤波器对定子电压和电流进行滤波可以得到转子的齿槽谐波分量, 根据检测到的谐波分量的频率, 即可得到转子的速度。这类方法存在的主要问题是:在低速下测量灵敏度难以继续提高;受到处理能力的限制, 转速测量速度有待提高;技术上如何处理噪声干扰和负载转矩的影响[6]。
1.5 人工智能估算法
目前交流传动系统的控制方案逐步走向多元化, 智能控制思想开始在传动领域显露端倪, 如专家系统、模糊控制及人工神经网络纷纷应用于电机调速控制方案中。其中由于神经网络具有自学习的能力, 能逐步提高自身性能, 且速度估计不依赖于电机参数, 对电机参数变化和噪声具有鲁棒性而在速度估计中用得较多。神经网络最常用的是前馈多层网络结构, 但在该结构中没有反馈信号。作为对电机转速的辨识方法, 反馈信号在神经网络的训练过程中是十分必要的, 因此更多的是采用反向传播算法, 即BP算法来调整神经网络的权值[7]。神经网络的算法直接简单, 不需要很复杂的数学推导。但BP算法调整神经网络权值的过程通常很慢, 并且会花费很多时间。并且基于人工神经网络的方法在理论研究上还不太成熟, 其硬件实现有一定难度, 通常需要专门的硬件来支持, 使得这一方法应用还需要较长的时间。
2 仿真模型的设计与结果
对感应电机的无传感器转速辨识方法的选取应在具体的应用中根据需要权衡其利弊来选择适当的方案。由于模型参考自适应法实现简单、辨识精度较高而成为目前常用的方法之一, 本文对基于转子磁链的模型参考自适应速度辨识方法进行设计。
2.1 仿真模型的设计
建立适当的感应电机数学模型和状态空间方程是研究直接转矩控制系统的理论基础。考虑到直接转矩控制的理论分析是基于定子坐标系的, 因而采用感应电机在两相静止坐标系下 (α-β) 的数学模型来进行分析[8]。推导得到两组观测转子磁链的方程为:
电压方程:
电流方程:
式中:Ls, Lr, Lm为定、转子电感和互感;Rs, Rr为定、转子电阻;p为微分算子;
以电压模型为参考模型, 电流模型作为可调模型, 将2个模型输出量的误差构成自适应率, 实时调节可调模型的待估变量转速, 以达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的, 从而实现对转速的辨识。在采用直接转矩控制基础上, 采用MRAS转速辨识方法代替了传统的速度传感器, 建立了无速度传感器感应电机调速系统, 利用目前国际上最流行的科学与工程计算的软件工具Matlab/Simulink软件工具, 在Matlab 6.5中, 使用Simulink库和Power System Blocket库提供的模块构成系统仿真模型如图2所示。将从电机模块得到的定子侧两相电流送入自适应辨识机构 (MRAS) 模块进行转速估计, 将估计转速与给定转速信号的差值经过调节后作为参考转矩并与观测转矩的差值用来控制转矩分量, 用给定的磁链与观测磁链的差值来控制磁链分量, 根据转矩和磁链分量值以及观测模块得到的开关信号, 通过查表的方式得到逆变器开关信号来控制逆变器提供合适的电压驱动感应电机运行。
2.2 仿真结果
试验中采用三相鼠笼型感应电机参数为:Pn=2.5 kW, us=380 V, f=50 Hz, nr=1 400 r/min, Rs=1.85 Ω, Rr=2.658 Ω, Ls=0.294 H, Lr=0.289 8 H, Lm=0.283 8 H, np=2, J=0.01 kg·m2, 电机负载为10 N·m。仿真结果如图3、图4所示。
图3表明电机定子磁链轨迹是比较理想的圆形旋转磁场, 与实际情况一致, 证明了仿真模型的正确性。
图4为负载转矩10 N·m, 给定转速在0.5 s时从1 000 r/min阶跃到100 r/min的仿真结果, 由图4可看出在负载恒定, 给定速度发生阶跃变化时 (从1 000 r/min阶跃到100 r/min) 估算转速能快速收敛于真实转速。系统在速度变化时能够保持稳定, 转矩动态响应快, 电机转速能快速的跟随给定转速, 估计速度与实际速度误差非常小, 稳态精度较高。
3 结 语
本文对几种无速度传感器感应电机控制系统的速度估计方法进行了概括性的介绍, 并对无速度传感器感应电机直接转矩控制系统进行了仿真试验。虽然速度辨识方法很多, 但仍然有许多问题有待解决, 如对参数变动的鲁棒性、参数估计的精度、低速性能的提高以及用辨识出来的速度构成转速闭环时的系统的稳定性等, 在具体的应用中需要权衡利弊, 选择适当的方案。今后无速度传感器控制的研究方向是进一步提高控制系统的动静态特性, 提高速度估计的精度, 增强系统对电机参数变化的鲁棒性, 改善低速区控制性能, 降低系统的复杂性, 使得研究成果更为实用化, 并开发出满足工业要求的易于实现的高性能控制方案。
参考文献
[1]敏燕, 陈治川.无速度传感器直接转矩控制系统的Matlab仿真[J].电气传动自动化, 2008, 30 (2) :16-19.
[2]李洁, 钟彦儒.异步电机无速度传感器控制技术研究现状与展望[J].电力电子, 2007 (5) :3-11.
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[4]张敬恩.无速度传感器变频调速系统转速辨识方法研究[J].电工电气, 2010 (2) :18-22.
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[6]黄志武.无速度传感器直接转矩控制策略的研究[D].长沙:中南大学, 2006.
[7]周为, 刘和平, 刘述喜.感应电动机无速度传感器矢量控制综述[J].微电机, 2006, 39 (4) :57-60.
[8]陈伯时.电力拖动自动控制系统[M].北京:机械工业出版社, 1992.
篇3：转速传感器项目可行性研究报告
燃气轮机低压、高压和动力涡轮转速为重要的检测参数,如传感器故障,产生错误监测信号会导致控制系统做出误动作,甚至引发重大事故[1]。然而,转速传感器工作环境复杂,存在水雾、 盐雾、以及含钠、硫、钒等杂质的燃料燃烧所产生的腐蚀和老化[2,3]对燃气轮机动态特性的影响。因此,对转速传感器进行故障诊断就必须滤除上述干扰,即将传感器故障和燃气轮机本身特性变化引起的转速偏离区分开来。
故障诊断技术中的解析冗余法[4]克服了物理冗余法硬件结构复杂,实现成本高的缺点,但须建立较精确对象模型。近年来, 神经网络被引入用于拟合对象模型。RBF神经网络的目标是在多维空间中寻找数据拟合的最佳平面,与传统BP网络相比,具有收敛速度快,函数逼近能力强的优点。但由于RBF网络的非线性映射能力体现在隐层基函数上,而基函数的特性主要由其中心位置确定,所以该方法比较依赖于神经元初始位置的选取,如选择不当,会增加神经网络的训练时间,易出现数据病态现象。
本文提出一种新型径向基神经网络,该网络在初始时定义神经元增加阀值 α 和神经元调整阀值 β( αβ) ,训练时,若逼近误差‖L( k) ‖ > α,则引入迭代增加神经元的方法训练网络,若 β < ‖L( k) ‖≤α,则采用通常的神经元调整方法。与传统的RBF网络相比,该方法解决了神经元位置调整范围小和神经元数量固定带来逼近不精确的问题,其收敛速度更具优势,且只需定义神经元上限,就能避免随着神经元数目的增加带来的“维数爆炸”问题。本文将该RBF神经网络用于燃气轮机转速传感器的故障检测,利用神经网络重构燃气轮机转速输出,与实际传感器采样值比较,通过残差与阀值的比较实现故障诊断。
1神经网络观测器设计
利用RBF神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,建立燃气轮机的非线性系统模型,进行故障诊断。考虑如下燃气轮机非线性控制系统:
其中u为系统输入,x为系统状态量,dk为系统不确定项( 包括未建模动态,燃机特性参数变化及系统噪声等) ,f ( ·) 和g( ·) 为非线性函数。显然,在非故障状态下存在实常数 δ 使得未知干扰输入dk满足:
根据燃气轮机原理可知,燃气轮机工况变化对应其参数变化,即在外界环境一定的情况下( 大气温度、压力不变) ,燃油流量可基本表征燃机的稳态工况变化,也就是说燃油流量与燃气轮机转速有较强的映射关系。即下式成立:
将( 3) 式代入( 1) 式可得如下输出方程:
由( 4) 式建立神经网络转速观测器,整个故障诊断系统结构如图1所示。考虑到系统不确定项dk是有界的,且直接作用于系统输出yk,可将其看作系统本身的非线性特性。
设计无扰动神经网络转速观测器如下:
也就是说,只需知道系统初始状态值和给定的燃油流量,就可进行转速状态的实时估计 。 同时,给定神经网络跟踪矢量误差,则有故障发生时,传感器采样值y k必将偏离神经网络估计值,定义转速估计相对差:
则利用故障阀值 ε0的定义可实现故障检测,即:
2神经网络观测器实现
2.1神经网络结构
给定RBF神经网络的隐层初始神经元数为3,神经元上限为 Ф,同时按照给定规则自适应增加神经元,并在神经元增加至上限时自动删除对输入量影响最小的神经元,避免出现维数的过度扩张。以下给出神经网络输出函数:
其中X =[x1,x2,…,xm]T为神经元m维输入,Wi= [wij]l × m表示隐层权重向量,l∈[3 ]为隐层神经元个数,且有如下定义Z =[z1T,z2T,…,zlT]T,R =[r1T,r2T,…,rlT]T。Gi为神经网络隐层神经元的高斯结构函数:
其中zi表示高斯函数中心向量。ri表示隐层神经元宽度。 定义RBF神经网络逼近误差:
2.2神经网络训练
已经证明,RBF神经网络在紧集合A上可以任意精度逼近任何非线性连续函数[5]。首先,根据已有的样本决定神经网络中心向量zi和神经元宽度ri的初值,同时保证隐层至少有一神经元中心向量非零,并给定神经元增加阀值 α 和神经元调整阀值( 网络期望精度) β。随后进行在线训练,实时调整隐层权重向量wij, RBF神经网络在线训练算法如下:
( 1) 输入样本,计算各个隐层神经元输出Gi( Xi) 和神经网络输出Uk( Xi) 。
( 2) 由下式计算输入值到各个神经元中心距离ri:
( 3) 由( 12) 式计算网络逼近误差L( k) ,若L( k) > α 且l < , 则表示现有神经元数无法满足需要,则增加第R个输入向量为新神经元:
( 4) 若L( k) > α 且满足条件l = Ф,表示当前已经达到神经元数量上限,则需删除神经元Q:
( 5) 若 α≥L( k) ≥β,表示跟踪误差已减小至给定范围,采用隐层神经元调整算法,通过最小二乘法对中心点进行调整:
其中 α( k) 为神经网络学习速率,定义为神经网络逼近误差L( k) 的线性函数,表示为:
λ 为给定正实数。
( 6) 在 α≥L( k) ≥β 情况下,同时对网络隐层权重向量Wi进行调整:
( 7) 若满足L( k) < β,则停止训练; 若不满足,转( 1) 步,重新进行计算。
2.3神经网络神经元上限的确定
由于RBF是局部逼近神经网络,其在空间样本的输入局部区域内只有少量的连接权需要进行调整。在网络在初始训练阶段,通常情况下,其逼近误差‖L( k) ‖远大于神经元增加阀值 α, 由此需通过增加神经元快速逼近给定目标。
在RBF神经网络设计中,所取神经元上限 的值越大,则网络收敛性能越好,其拟合的曲线越平滑,但相应的,系统的计算量会同时大大增加,收敛时间也就越长。如 值取得较小,网络的收敛误差则会增大。所以,在神经元上限 值的选择上,要根据其拟合对象的收敛时间和收敛误差和合理折中选取。本文将某型船用燃气轮机运行试验数据引入神经网络进行训练,不同 值下RBF神经网络的收敛时间和收敛误差见表1。
从表1中可以得出,选取的神经元上限不同,其网络收敛误差和收敛时间也不同。对于本文所选用的燃气轮机试验参数样本,在 值为6或7时其收敛误差和收敛时间相对较小,而当选取的神经元上限大于9时,训练时间迅速增加,但收敛误差并未显著减小,这表明该值增加到一定数值后,对网络训练精度的影响就会迅速减弱。
2.4故障判断阀值的确定与网络的更新
2.4.1故障阀值的确定
由( 7) 式可知,为实现RBF神经网络的状态监测和故障判断,需选取合适的阀值 ε0。对某型船用燃气轮机试验数据的整理分类,将燃油流量和高压涡轮转速输入构造的RBF神经网络, 得到燃机转速的估计值。训练后,RBF神经网络观测器估计值与燃气轮机正常工况下的转速估计相对差曲线如图2所示。
如图2所示, 在燃气轮机 正常工况下,训练后的RBF神经网络 和实际转速 的相对差很小,最大相对差不超 过0. 002 5 ,因此,可将故障判断阀 值取为0. 003。
2. 4. 2网络的更新
考虑到燃气轮机长久运行所产生的部件磨损和老化,如涡轮叶片的结垢 、 传感器安装间隙变化和油蚀等,会导致的转速和燃油量的对应关系产生变化 。 因此,需定期对神经网络训练样本进行更新,使其符合当前机组运行的实际状态 。 本文采用以温度差为判断依据的样本更新方式,取Tf为神经网络采样时的环境温度, Td为当前环境温度,有:
3 RBF神经网络转速观测器故障诊断
针对某型 燃气轮机,采用RBF神经网络对高压涡轮转速样本进行训练 。 选取神经元上限为7 ,故障阀值为0. 003。 训练完成后,引入转速传感器故障发生前后6秒数据进行测试 。 图3为第6秒发生转速传感器恒增益故障 。 图5为在第6秒发生传感器短路故障 。
通过RBF神经网络估计相对差曲线( 图4 ) 可以看出,在传感器发生恒增益故障的时刻, 估计相对差远远大于给定阀值,即使随着转速的增加,相对差略有下降,也不会影响神经网络的故障判断 。 由图6可以得出,发生短路故 障时,神经网络估计相 对差随即发生变化 。
由上述试验结果可知,利用所设计的RBF神经网络观测器,在燃气轮机高压涡轮转速传感器故障情况 下,能迅速利用转速采样值和观测器输出值计算估计相 对差,实现故障诊断,其试验结 果符合设 计思想 。
4结束语
篇4：发动机转速传感器故障维修
本文以大众CC车型为例, 介绍感应式转速传感器。它是由永久磁体和感应线圈组成的, 线圈电阻约为900~1000Ω。转速传感器安装在发动机缸体靠近4缸的一侧, 用来扫描安装在曲轴末端的靶轮 (见图1) 。
靶轮是一个理论上带有60个齿但实际上只有58个齿的齿圈, 当靶轮随曲轴旋转时, 齿峰和齿谷经过磁场, 使得磁通量发生变化, 在传感器线圈感应出交变电压信号, 其频率和幅值会随发动机转速变化而变化, 发动机电控单元根据交变电压的频率识别发动机转速。靶轮上有一处2个齿的齿缺, 作为控制单元识别曲轴转角位置的基准标记, 通过这个齿缺可以确定发动机1缸和4缸的上止点位置。但是仅通过转速传感器信号无法确定究竟是1缸还是4缸, 准确的识别1缸上止点对于发动机起动非常重要, 因此还需要利用霍尔传感器信号。
老式的发动机转速传感器是个带有3脚插头的电气元件, 除了正、负信号线以外, 还应该有一条地线用于屏蔽外来的干扰信号, 三条线均连接到发动机电控单元的相应插脚。目前使用的转速传感器只有2个插脚, 即正、负信号线, 屏蔽是通过传感器与发动机壳体接触面直接搭铁接地实现的。
发动机转速信号中断后果:发动机起动困难、燃烧不好、怠速不稳。
二、发动机转速传感器检测与维修
发动机转速传感器检测与维修结构简图见图2。
首先检查传感器插头。断开发动机转速传感器插头, 目视检查导线与插头状态并针对故障 (如导线有无松脱, 插头是否受潮或腐蚀, 插头和导线有无损坏等) 进行维修。
其次进行波形检测。连接好拔下的插头, 检查发动机能否起动, 如果发动机无法正常起动, 应按下述两种情况分析处理:
1. 起动机不工作
由于发动机转速传感器无信号不会导致起动机不工作, 所以应该先检查并解决起动机部分的故障, 然后再检查转速传感器。
2. 起动机工作, 但发动机无法起动
说明起动机工作正常, 只是起动能量不足。检查蓄电池, 如果蓄电池电量不足, 应该给其充电或者更换蓄电池, 确保起动机能够给发动机输出足够功率使其达到起动转速。
如果发动机能够正常起动, 应该在关闭点火开关的前提下连接示波仪 (连接示波仪的过程中通常需要暂时断开电控单元) , 然后起动发动机, 检测发动机电控单元上与转速传感器相连的2个插脚间的波形信号 (不同的汽车生产厂家会有不同的专用工具实现这一检测) , 观察波形中高电平信号的数量和最大电压值。如果发动机不能正常起动, 可以在连接好设备后起动起动机直到测量曲线完整。由于传感器靶轮有58个齿, 因此高电压值必定出现在参考点后的第57个波形信号中 (见图3) 。
最后对测得的波形进行分析。我们将测得波形与标准波形 (见图3) 做比较, 可以推测与转速传感器相关的四种结果: (1) 测得波形与标准波形基本吻合; (2) 无波形信号或者测得波形相对标准波形明显不一致; (3) 测得波形参考点后的波形数量不正确; (4) 当拉动传感器导线或插头时信号中断。
对于这4种结果, 我们分别制定检测方案。
1.测得波形与标准波形基本吻合
发动机电控单元正确接收到了转速传感器的信号, 转速传感器及线路都没故障, 检测结束。
2.无波形信号或者测得波形相对标准波形明显不一致
发动机电控单元没有接收到转速信号或者接收到的信号不稳定, 可能的原因有: (1) 传感器到靶轮的距离过大; (2) 传感器导线短路或断路; (3) 传感器损坏。
发动机转速传感器和靶轮之间的安装间隙应为1±0.5mm, 间隙过大或过小都将影响传感器的信号。但现代车辆多数传感器使用螺栓固定, 也就是说间距是不可调的, 因此故障维修过程中大体可以忽略这一因素。但是个别车型在装配发动机时容易将靶轮的位置装错, 这一点值得维修者注意。排除了间隙问题, 我们可以拔下传感器的插头, 测量传感器两脚间的电阻, 这一阻值应在0.7~1.2kΩ之间。如果超出了规定阻值范围, 说明传感器已经损坏, 应该更换转速传感器;如果阻值在规定范围内, 应该继续检查传感器到发动机电控单元间的导线是否存在对地短路、对正极短路、断路或者导线之间相互短路的现象, 及时修理所发现的问题。在排除了线路故障以后如果仍未解决, 应该更换转速传感器。
3. 测得波形参考点后的波形数量不正确
可能导致波形数量变化的因素一般会有三种情况:靶轮上有金属碎屑导致产生额外的波形信号;传感器的靶轮损坏, 导致波形信号缺失;靶轮松脱或传感器与靶轮间距过大, 导致信号失真或丢失。上述这些故障都会对波形数量产生影响, 需要维修人员做认真的检查。
4. 当拉动传感器导线或插头时信号中断
检查转速传感器到发动机电控单元之间的连接导线有无松脱并修理相关的故障线路。
三、小结
【转速传感器项目可行性研究报告】相关文章：
磁电转速传感器原理08-04
航空发动机转速传感器调理电路设计与仿真04-24
料位传感器项目可行性研究报告04-18
矿用转速测量仪研究05-14
电动机电流种类、型式、额定转速的选择09-11
卷烟机弹丝辘转速对烟支质量的影响05-13
传感器读书报告范文06-07
传感器专题报告题目08-04
光电传感器读书报告08-10