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0引言
随着我国国民可支配收入的显著提升，汽车保有量在逐年增长，而汽车发动机作为汽车行驶的动力来源，在使用过程中难免会出现不同程度的机械故障。由于汽车发动机结构相对复杂，零部件数量较多，采用传统的人工检测排查技术或仪器设备诊断法难以保障机械故障检测的性和性。在这样的背景下，本文提出了一种用于汽车发动机机械故障的非接触式检测技术，能够通过电信号等异常信号特征来进行发动机机械故障的检测，对汽车发动机检测技术创新具有一定的理论指导价值。
1.非接触式发动机机械故障检测技术概述
非接触式发动机机械故障检测技术是一种具有较高自动化和智能化水平，且相比传统检测技术更加简便且精度更高的机械故障诊断方法。传统的人工检测技术更多凭借修理技师的经验进行检测，通过敲击反馈发动机器械零部件的音色和声调变化来判断发动机故障情况和故障位置，但这种过于依赖人工的检测技术有很大的不确定性，且检测效率和质量都比较有限，因此亟待通过技术升级来解决传统故障检测技术的缺陷。本文所引荐的非接触式发动机机械故障检测技术在传统人工检测技术的基础上进行量化改进，通过设备上捕捉的声信号传感器来进行汽车发动机故障的诊断。近年来随着电子技术和信息技术的发展，自动化和智能化技术开始渗透至各个生产领域，在汽车产业中，自动化技术应用至汽车生产与维修已经成为一种不可逆的趋势，由于传统的人工检测技术已经难以满足汽车产业发展的需求，因此建立在自动化技术基础上的非接触式发动机机械故障检测技术应运而生。该技术基于光学和升学原理，能够在不接触发动机机体的前提下对发动机进行动态或静态的检测。
2.非接触式发动机机械故障检测技术应用设计
本章以常见的四冲程轿车发动机检测为例对异响声信号的收集和信息数据处理整合进行实例分析。以一汽奔腾B50轿车的1.6L排量四冲程发动机为例，可以人工设置几种常见的发动机机械异响类型，并分别设置不同的电信号和声信号。通过发动机异响分布情况可以得出，一汽奔腾B50轿车的发动机异响主要集中在前区和气门挺柱区域，占到总比重的近8成，由于不同故障点的异响在音色和频率上有一定差异，因此通过设备安置的传感器能够精准分辨汽车发动机异响的来源，结合噪音异响信号的强度和频率对故障点进行定位，实现对发动机机械故障的有效诊断。在检测环境要求方面，想要有效对发动机质量进行检测，需要在出厂前对发动机质量进行的评估。本文选择在一汽轿车厂的总装车间生产线进行检测，在嘈杂的总装车间内进行非接触检测会受到车间生产的噪声干扰以及各种混响声的影响，可能会对诊断结果造成一定影响。因此可以采用进场测量法来规避混响声和杂音对检测质量的干扰。该非接触检测技术使用的传感器配置为加速度传感器，在布置传感器时要控制好与发动机机体之间的距离，既要保障高信噪比和度同时又要避免干扰到发动机的正常工作，实现对发动机的动态检测。
3.非接触式发动机机械故障检测技术的应用流程
为了尽可能提升非接触式发动机机械故障检测技术的有效性，可使用适用性较强和具备较好抗干扰能力的LMS声信号传感系统，构建声信号数据分析平台。在实践操作中，汽车发动机异响声信号的数据收集流程如下：首先，进行实验系统的硬件设备布置及安装，将各种传感器及配套的数据整合分析系统及数据线设备进行连接，同时对硬件参数的性进行验证，确保在检测过程中能够发挥有效职能。其次是对LMS汽车发动机异响声信号数据分析系统进行声信号的数据参数设定，在软件内部对技术参数进行设置，对传感器信号进行校对，同时进行设备灵敏度的调试，并设置好声信号的采样频率和采样时间间隔。通过参考先进维修技师的工作经验，本次监测中将声信号采用频率设定为20260Hz，采用实践间隔设定为1.5s。开始对发动机故障声信号的收集和整合分析。
4.发动机机械故障信号收集与分析流程
首先，在车间内对非相关设备进行清场，尽可能降低杂音和混响声对发动机非接触检测判断的影响，但不要妨碍到总装车间正常的生产工作。将需要进行检测的汽车发动机放置在机械设备检测平台上（汽车发动机在这一过程中保持冷启动）。其次，由专业的机修技师对可能的发动机故障情况进行设置，模拟人工机修检测流程；，在总装车间内对声信号进行反馈收集，定期反馈声信号数据，在依据声信号数据对故障情况进行分析整合。当前我国现行的发动机异响检测技术还处于比较依赖人工经验和技师水平的程度，由于传统检测技术和故障诊断方法具有较高的主观性，经常容易出现误判情况，进而影响到故障检测的效率。正是在这种背景下，优化机械故障检测方式的重要性才被提现出来，本文所介绍的非接触式发动机机械故障检测方式是基于传感器技术发展与信息技术发展的基础上构建的一种更为直观和客观的故障检测技术，定量数据收集手段能够有效提升故障针对效率。依靠收集声信号来反馈变换数据的方法为放大硬件处理质量提供了有效的渠道。通过收集发动机声信号的测取工况与测试位置，优化声信号的采集设计，能够显著提升异响检测效果。本文所选取的四线程发动机虽然能够基本代表多数轿车发动机的故障检测情况，但想要反映机械故障完整性还需要进行进一步的优化。
5.结论
综上所述，传统汽车发动机的故障检测方法具有检测效率低，操作流程冗杂、智能化程度低、对人工检测依赖度较高的问题。本文所引荐的非接触式检测技术能够在不直接接触发动机的情况下进行检测，进而具有较好的适用性，可以在变形、高温等复杂环境下对发动机机械故障进行检测，因此具有良好的发展前景。通过电信号和声信号传感器来监测收集发动机数据，使发动机信号数据能够有效反馈故障点，并促进发动机检测技术向着智能化和自动化方向发展，为汽车部件检测技术提供了新的发展思路。