，，

(海軍工程大學(xué) 船舶與動力學(xué)院，武漢 430033)

柴油機缸內(nèi)壓力信號是缸內(nèi)燃燒過程的結(jié)果，是研究熱能轉(zhuǎn)換為機械能的基礎(chǔ)，測量和分析氣缸壓力對于改善柴油機工作性能和診斷其故障具有非常重要的作用。目前獲取氣缸壓力的方法分為直接測量法和間接測量法兩大類[1-2]。直接測量法由于壓力傳感器直接承受著氣缸內(nèi)高溫高壓氣體的沖擊、熱破壞和燒蝕，這種方法需要耐高溫耐沖擊的壓力傳感器，測量成本高，而且在線監(jiān)測有較大難度。對于沒有在缸蓋上設(shè)置檢爆閥的柴油機，則無法測量缸內(nèi)壓力。間接測量方法不破壞原有機體結(jié)構(gòu)，比直接測量方法經(jīng)濟(jì)，可實現(xiàn)在線監(jiān)測，因此，對缸內(nèi)壓力信號間接測量方法的研究具有重要的理論價值和工程應(yīng)用前景。本文用小波分析對缸蓋振動信號進(jìn)行降噪處理，利用基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對柴油機氣缸壓力的識別。

1 振動信號的分離

對于非平穩(wěn)信號來說，傳統(tǒng)的傅里葉變換無法表達(dá)信號的局部性質(zhì)，而小波變換作為一種時頻分析方法[3]，具有多分辯率分析信號的特點。利用小波分析進(jìn)行一維信號降噪處理，是時頻處理方法中小波分析的一個重要應(yīng)用。使用一定的閾值處理細(xì)節(jié)分量后，再經(jīng)過小波重構(gòu)就可以得到真實信號。一般來說，一維信號的降噪處理可分為以下幾個步驟[4]。①一維信號的小波分解；②小波分解高頻系統(tǒng)的閾值量化；③一維小波的重構(gòu)。其中，最關(guān)鍵的一步就是如何選取閾值和進(jìn)行閾值量化處理，它直接關(guān)系到信號降噪處理的質(zhì)量。

本文采用Matlab中的Wden函數(shù)對缸蓋振動信號進(jìn)行小波降噪，按軟閾值使用方式，采用極大極小值原理選擇閾值，根據(jù)第一層小波分解的噪聲水平估計進(jìn)行調(diào)整。圖1分別為1 200 r/min、25%負(fù)荷；1 200 r/min、50%負(fù)荷兩種典型工況降噪前后對比，結(jié)果表明降噪效果明顯。

2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中[5],中間非線性處理層采用徑向?qū)ΨQ的基函數(shù)，最常用的非線性激活函數(shù)為如下高斯函數(shù)。

(1)

式中：φj——隱層第j個單元的輸出；

X——輸入，X=(x1，x2，···，xn)T；

‖·‖——矢量范數(shù)(距離)；

Cj——隱層第j個高斯單元的中心；

σj——半徑。

圖2所示的RBF網(wǎng)絡(luò)可以通過式(2)描述。

(2)

寫成矩陣形式有

圖1 降噪前后振動曲線對比

圖2 RBF網(wǎng)絡(luò)

(3)

式中：X——輸入矢量；

Y——輸出矢量；

Wk——輸出層第k個單元的權(quán)矢量；

W——隱層至輸出層權(quán)矩陣；

Φ——隱層輸出矢量。

由柴油機工作原理可知，其缸蓋系統(tǒng)主要承受氣缸壓力及氣閥機構(gòu)撞擊等多種激勵的作用。根據(jù)各激勵源之間的時域關(guān)系，選取一段信號進(jìn)行分析，建立實測柴油機缸蓋振動加速度信號和氣缸壓力信號空間之間的函數(shù)映射關(guān)系[6-7]，見式(4)。

X(t)=f(p(t))

(4)

式中：p(t)——多種典型工況下實際測量的氣缸壓力信號矩陣；

X(t)——與氣缸壓力信號相對應(yīng)的實際測量的振動加速度信號矩陣；

f(x)——一種函數(shù)映射關(guān)系。

采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別氣缸壓力信號的原理就是利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身所具有的能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)的能力，根據(jù)已知不同工況下氣缸壓力信號和與其相對應(yīng)的振動加速度信號，建立這種非線性的函數(shù)映射關(guān)系，也就是將式(4)的逆映射用式(3)表示，并用矩陣的形式表示網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到

p(t)=W·Φ

(5)

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)經(jīng)過合適的設(shè)置和學(xué)習(xí)后，這種映射關(guān)系就被確定下來，然后再根據(jù)實際的振動加速度信號，通過這種映射關(guān)系識別出相應(yīng)的氣缸壓力信號，見式(6)。

(6)

3 基于RBF網(wǎng)絡(luò)的氣缸壓力重構(gòu)

獲取原始信號后，分別取1 200 r/min、25%負(fù)荷；1 200 r/min、50%負(fù)荷兩種典型工況下的振動加速度信號，每一工況取30組柴油機工作循環(huán)數(shù)據(jù)，10組用于學(xué)習(xí)訓(xùn)練，其余20組數(shù)據(jù)用于檢驗。獲得的原始振動信號經(jīng)等空間采樣后采用小波降噪。把處理后得到的振動信號x(t)作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的輸入，對應(yīng)的經(jīng)過預(yù)處理后的缸內(nèi)壓力信號p(t)(均為矩陣)作為網(wǎng)絡(luò)的輸出。每一工況下的振動信號為網(wǎng)絡(luò)中心，根據(jù)中心計算寬度如下。

(7)

式中：dmax——輸入樣本中心間的最大距離；

k——中心的數(shù)目。

由此建立網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中k=40，得到缸蓋振動信號和氣缸壓力間的非參數(shù)映射模型。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型建立以后，對給定的振動信號x(t)，根據(jù)式(6)計算得到壓力p(t)信號。應(yīng)用RBF網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行壓力重構(gòu)的流程見圖3。

圖3 RBF網(wǎng)絡(luò)法重構(gòu)流程

用建立好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)上述流程重構(gòu)氣缸壓力的波形與實際壓力波形的比較曲線見圖4?？梢?，重構(gòu)曲線與實際曲線非常吻合。理論上在以等曲柄轉(zhuǎn)角采樣為前提條件下，只要有足夠多的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，可以建立一個適用于所有工況的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，隨著樣本數(shù)目的增加，運算量和操作的難度也會加大。由于是在柴油機振動信號和氣缸壓力之間建立一種非線性映射關(guān)系，能更好地反映實際測量的振動信號和氣缸壓力信號之間的非線性對應(yīng)關(guān)系 ，使得這種方法在氣缸壓力識別精度上有很大提高。

圖4 重構(gòu)壓力與實測壓力比較

4 結(jié)論

1)氣缸的重構(gòu)壓力與實測壓力吻合良好，表明利用小波分析結(jié)合RBF網(wǎng)絡(luò)法重構(gòu)氣缸壓力是可行的。

2)由于在柴油機振動信號和氣缸壓力之間建立一種非線性映射關(guān)系，能更好地反映實際測量的振動信號和氣缸壓力信號之間的對應(yīng)關(guān)系 ，使得這種方法在氣缸壓力識別精度上有很大提高。

3)網(wǎng)絡(luò)模型對工況的適應(yīng)性也較好。理論上在以等曲柄轉(zhuǎn)角采樣為前提條件下，只要有足夠多的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，可以建立一個適用于所有工況的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該方法在實際運用中的局限性在于樣本數(shù)據(jù)的獲取，如果沒有樣本數(shù)據(jù)，則無法使用該模型進(jìn)行壓力重構(gòu)。

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