黃建青, 李 磊, 蔡偉偉
(上海交通大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院, 上海 200240)
地面燃?xì)廨啓C(jī)或航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室內(nèi)的貧燃熄火現(xiàn)象是一類典型的不穩(wěn)定燃燒現(xiàn)象,其產(chǎn)生原因主要有2類:(1) 為減少NOx的排放,而在燃機(jī)內(nèi)采用降低當(dāng)量比的貧燃技術(shù),增加了火焰出現(xiàn)LBO的概率;(2) 燃?xì)廨啓C(jī)及航空發(fā)動(dòng)機(jī)減速過程中,燃料流量的下降先于空氣流量的下降,如減速過快則容易引發(fā)貧燃熄火。由此可見,在主動(dòng)或被動(dòng)調(diào)節(jié)燃燒室當(dāng)量比時(shí)都可能導(dǎo)致貧燃熄火,而一旦出現(xiàn)這種現(xiàn)象,往往會(huì)導(dǎo)致電站停產(chǎn)、飛機(jī)失事等嚴(yán)重后果。因此,采取有效措施預(yù)測(cè)燃燒室貧燃熄火現(xiàn)象的發(fā)生具有重要意義,可為火焰穩(wěn)定的主動(dòng)控制系統(tǒng)提供先決條件。
燃燒室從穩(wěn)定燃燒到發(fā)生貧燃熄火不是一個(gè)瞬態(tài)突變過程,存在一些明顯的熄火征兆,這為預(yù)測(cè)LBO提供了可能。Chao等[1]在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),甲烷部分預(yù)混火焰在熄火前會(huì)出現(xiàn)火焰鋒面的脈動(dòng)現(xiàn)象,且脈動(dòng)高度在一定范圍內(nèi)。P. O. Hedman等[2]則觀測(cè)到,預(yù)混旋流火焰在將要熄火時(shí),火焰結(jié)構(gòu)在2種形態(tài)間振蕩。T. M. Muruganandam等[3]基于OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào)和高速成像,檢測(cè)到旋流火焰靠近貧燃熄火時(shí)出現(xiàn)的局部熄火-重燃特征,并對(duì)其形成機(jī)理做了理論性描述。因此,根據(jù)熄火前的特征,采集相關(guān)信號(hào)并進(jìn)行分析處理,可得到用于預(yù)測(cè)LBO的參數(shù),配合相應(yīng)的控制系統(tǒng)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)燃燒室貧燃熄火的預(yù)防。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者在LBO預(yù)測(cè)方面做了許多工作,并取得了重大成果。本文綜述近20年以來,基于各類信信號(hào)預(yù)測(cè)LBO的原理、采集方式和特點(diǎn),接著介紹信號(hào)處理方法并綜合評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)效果,最后提出展望。
經(jīng)過近20年的發(fā)展,燃燒室的貧燃熄火檢測(cè)技術(shù)已取得較大的進(jìn)步,目前已被證實(shí)可用于預(yù)測(cè)LBO 的火焰信號(hào)主要有3類:光學(xué)信號(hào)(自由基化學(xué)發(fā)光信號(hào)、可見光譜顏色信號(hào)和吸收光譜溫度);聲學(xué)信號(hào)(壓力);離子信號(hào)(離子電流)。不同信號(hào)的預(yù)測(cè)原理各不相同,信號(hào)采集設(shè)備也各有差異,將在下文具體介紹。
火焰化學(xué)發(fā)光是在燃燒反應(yīng)過程中,某些受激分子發(fā)生電子躍遷而產(chǎn)生光輻射的一種現(xiàn)象,其反應(yīng)機(jī)理可由以下反應(yīng)式[4]表示:
A+B→C+D*
(1)
D*→D+hν
(2)
實(shí)驗(yàn)研究或者實(shí)際應(yīng)用中,常常在燃燒室的壁面上開設(shè)位置及大小合適的光學(xué)窗口,通過光纖探頭收集火焰某個(gè)局部的化學(xué)發(fā)光信號(hào),在探頭前加裝特定波長(zhǎng)的濾光片即可以收集該波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的自由基團(tuán)化學(xué)發(fā)光信號(hào)。信號(hào)采集區(qū)域的大小與光纖探頭的錐頂角及測(cè)量方向有關(guān),不同的探測(cè)區(qū)域?qū)?shí)驗(yàn)結(jié)果有較大影響,文獻(xiàn)[6]研究了旋流火焰根部(噴口附近)、中部(內(nèi)回流區(qū))和尾部(內(nèi)回流區(qū)以上)采集的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào)的差異,指出尾部具有更高的信號(hào)強(qiáng)度,因此在實(shí)驗(yàn)開始前需要選定合適的信號(hào)采集區(qū)域,常用的化學(xué)發(fā)光信號(hào)采集設(shè)備主要有光電二極管和光電倍增管(PMT)。另外,在實(shí)驗(yàn)中也常同步使用高速CCD相機(jī)拍攝火焰圖像,記錄熄火過程中的火焰形態(tài)變化,從直觀上驗(yàn)證收集到的光強(qiáng)-時(shí)間信號(hào)的準(zhǔn)確性。
火焰鋒面是燃燒化學(xué)反應(yīng)的主要區(qū)域,主要特征是在狹小空間內(nèi)存在巨大的熱釋放速率和溫度梯度。隨著化學(xué)當(dāng)量比的降低,靠近貧燃熄火邊界時(shí),P. O. Hedman等[2]發(fā)現(xiàn)火焰結(jié)構(gòu)在靠近和遠(yuǎn)離旋流噴口2種模式間來回振蕩。Muruganandam等[7]在旋流預(yù)混火焰中觀測(cè)到短暫的局部熄火-再燃現(xiàn)象,由此可推測(cè)火焰靠近LBO時(shí)混合氣體的溫度可能會(huì)發(fā)生明顯波動(dòng)。根據(jù)溫度波動(dòng)的變化趨勢(shì),選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理方式,可獲取用于預(yù)測(cè)及控制LBO 的參數(shù)。
斯坦福大學(xué)的Li等[8-9]首先提出了一種基于可調(diào)諧二極管激光傳感器(TDL)測(cè)溫的LBO主動(dòng)控制方法,其實(shí)驗(yàn)裝置如圖1所示,證實(shí)了火焰溫度信號(hào)可用于預(yù)測(cè)及控制火焰發(fā)生貧燃熄火現(xiàn)象。文中采用的這種新型激光傳感器的具體介紹可以參考文獻(xiàn)[10],測(cè)溫原理可概括為:定向選擇1組H2O吸收線對(duì)(1397.75和1397.87nm),采用波長(zhǎng)調(diào)制光譜(WMS)和雙峰法(2f)測(cè)溫相結(jié)合的掃描波長(zhǎng)技術(shù),根據(jù)所選線對(duì)的WMS-2f峰高比推測(cè)出燃燒區(qū)氣體溫度。這種測(cè)溫方法具有抗干擾能力強(qiáng),靈敏度高,能夠?qū)崟r(shí)測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)[11]。此外,相比于壓力信號(hào)的全局測(cè)量和化學(xué)發(fā)光信號(hào)的局部測(cè)量,此方法測(cè)量的溫度信號(hào)是激光路徑上氣體的平均溫度,選擇合適的激光路徑,可以獲得變化范圍更廣的溫度信號(hào),有利于提高控制系統(tǒng)的靈敏度。
圖1 基于TDL傳感器測(cè)溫的LBO實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制實(shí)驗(yàn)原理圖[8]
(3)
式中:Ir(x,y)表示像素點(diǎn)(x,y)的紅光(λ=717.1nm)強(qiáng)度,Ib(x,y)表示像素點(diǎn)(x,y)的藍(lán)光(λ=431.2nm)強(qiáng)度。在不同預(yù)混長(zhǎng)度,不同燃料和不同空氣流速下,該系數(shù)隨當(dāng)量比降低而降低的變化趨勢(shì)均類似,因此,該方法具有應(yīng)用范圍廣的特點(diǎn)。與其他信號(hào)相比,火焰的可見光譜顏色信號(hào)采集設(shè)備簡(jiǎn)單廉價(jià),可操作性強(qiáng),數(shù)據(jù)處理量小,可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控;但由于需要開設(shè)較大的光學(xué)窗口以適應(yīng)相機(jī)鏡頭的尺寸,在實(shí)際應(yīng)用中可能受到限制。另外由于照片曝光時(shí)間的限制,信號(hào)采集頻率偏低,存在一定程度的滯后現(xiàn)象,不適用于當(dāng)量比變化過快的火焰監(jiān)測(cè)。
燃燒是一個(gè)流動(dòng)、傳熱和傳質(zhì)相互耦合的復(fù)雜物理化學(xué)過程,伴隨著劇烈的熱釋放。煙氣因?yàn)槭軣岵痪a(chǎn)生壓力脈動(dòng),同時(shí)壓力的不均勻分布使得火焰鋒面發(fā)生偏移,局部化學(xué)當(dāng)量比發(fā)生改變,引起熱釋放脈動(dòng),這種熱釋放脈動(dòng)和壓力脈動(dòng)相互耦合可形成自激發(fā)、燃燒驅(qū)動(dòng)的熱聲振蕩。在靠近化學(xué)恰當(dāng)比(Φ=1)時(shí)穩(wěn)定燃燒的情況下,熱聲振蕩不明顯,而在貧燃時(shí),熱聲振蕩變得劇烈,可能引發(fā)燃燒室結(jié)構(gòu)的振動(dòng),導(dǎo)致熄火、污染物增加等不利后果。因此,采用聲學(xué)壓力傳感器監(jiān)測(cè)燃燒場(chǎng)的壓力變化情況,有利于深入了解壓力脈動(dòng)的特征并采取適當(dāng)措施緩解熱聲振蕩引起的燃燒不穩(wěn)定性,預(yù)防貧燃熄火的出現(xiàn)。J. M. Cohen等[14]在預(yù)混階梯燃燒室中采用實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬的方法研究燃燒不穩(wěn)定特性,研究發(fā)現(xiàn),隨著當(dāng)量比的降低,縱向壓力擾動(dòng)不斷增大直到引發(fā)低頻高幅的壓力振蕩,火焰劇烈擺動(dòng)直至熄火。S. Nair等[15]在3種穩(wěn)燃方式(值班火焰、旋流火焰和鈍體火焰)的燃燒器中,研究當(dāng)量比降低時(shí)的聲壓信號(hào)特性,發(fā)現(xiàn)靠近LBO時(shí)都有明顯的低頻壓力振蕩出現(xiàn),并提出一種基于聲壓信號(hào)的LBO預(yù)測(cè)及控制方法。類似的預(yù)測(cè)方法也可參考文獻(xiàn)[16-18],這些文獻(xiàn)中檢測(cè)到的低頻振蕩主要出現(xiàn)在0~200Hz范圍。壓力傳感器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、測(cè)量方便,能夠很容易地實(shí)現(xiàn)與控制系統(tǒng)的連接,但仍面臨著高溫,噪聲干擾嚴(yán)重等問題,另外,因?yàn)閷儆谌譁y(cè)量,聲壓信號(hào)的空間分辨率較低。
早在100多年前,研究人員就發(fā)現(xiàn)了火焰中因?yàn)榛瘜W(xué)電離效應(yīng)而產(chǎn)生一定數(shù)量的帶電離子,諸如CHO+、H3O+等,關(guān)于火焰離子特性的詳細(xì)介紹可以參看綜述文獻(xiàn)[19],化學(xué)電離的主要反應(yīng)機(jī)理如下[4]:
CH+O→CHO++e-
(4)
CHO+很快會(huì)被H2O消耗掉,反應(yīng)式為:
CHO++H2O→CO+H3O+
(5)
最終,火焰中的離子和電子的濃度由下述反應(yīng)速率控制:
H3O++e-→H2O+H
(6)
和化學(xué)發(fā)光強(qiáng)度類似,火焰中的離子濃度也與燃燒化學(xué)反應(yīng)速率有密切的關(guān)系,化學(xué)反應(yīng)速率降低的時(shí)候離子濃度隨之減小。
基于化學(xué)電離效應(yīng)設(shè)計(jì)的離子電流傳感器目前已用于燃燒診斷領(lǐng)域,并且發(fā)展迅速。J. D. Thornton等[20-21]開發(fā)了一款燃燒控制診斷傳感器(CCADS),該傳感器利用火焰的離子電信號(hào)監(jiān)測(cè)控制火焰,預(yù)防貧燃熄火現(xiàn)象的出現(xiàn);D. L. Straub等[23]將此傳感器的直流電信號(hào)改為交流電信號(hào)后,獲得更好的信噪比,測(cè)量靈敏度也得到提升。北京航空航天大學(xué)的Li F.等[22]采用如圖2和3所示的離子電流傳感器監(jiān)測(cè)脈沖燃燒室內(nèi)的燃燒情況,預(yù)測(cè)LBO 的出現(xiàn)。這種離子電流傳感器由鎢電極、絕緣管和中空不銹鋼管組成,探頭直徑為2.5mm,探入火焰中間,通過頭部的2個(gè)鎢電極(伸出2mm,總長(zhǎng)10mm)測(cè)量火焰中的離子濃度,可直接獲得電流信號(hào)。
圖2 離子電流測(cè)量原理[22]
圖3 離子電流傳感器[22]
現(xiàn)將用于LBO預(yù)測(cè)的信號(hào)類別及信號(hào)采集設(shè)備匯總?cè)绫?所示。從表中可以看出,除顏色信號(hào)的采樣頻率受相機(jī)曝光時(shí)間的限制外,其他類型信號(hào)的采樣頻率均大于1kHz,能滿足實(shí)時(shí)采樣的需求,有利于控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制。在實(shí)際應(yīng)用方面,化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲學(xué)壓力信號(hào)是最常用于燃燒診斷的2種信號(hào),信號(hào)獲取方式也較為簡(jiǎn)便,在實(shí)際的渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室或者內(nèi)燃機(jī)燃燒檢測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。如在文獻(xiàn)[25]中介紹,通過采集某款商用航空發(fā)動(dòng)機(jī)旋流燃燒室的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲壓信號(hào)來預(yù)測(cè)LBO。其他類型信號(hào)則發(fā)展較晚,研究不夠充分,雖然在實(shí)驗(yàn)室階段的研究中證明可用于LBO 的預(yù)測(cè),但在實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室的熄火檢測(cè)中尚未得到普及應(yīng)用,因此,需要進(jìn)行更深入的研究。從特點(diǎn)上看,離子信號(hào)的測(cè)量屬于侵入式測(cè)量,可能會(huì)對(duì)火焰結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響,但由于離子探針的體積微小,容易在現(xiàn)有燃燒室系統(tǒng)中匹配安裝,因此同樣具有良好的應(yīng)用前景;其他的信號(hào)類型則為非接觸式測(cè)量,不會(huì)對(duì)火焰形態(tài)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生干擾,但需要在燃燒室壁面上開設(shè)光學(xué)窗口或采樣通道,在實(shí)際應(yīng)用中需注意對(duì)燃燒室結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的影響。
表1 信號(hào)類型匯總Table 1 Summary of signal types for LBO prediction
根據(jù)觀測(cè)到的火焰貧燃熄火特征,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多種預(yù)測(cè)LBO 的方法,主要包括統(tǒng)計(jì)法、閾值-事件法、頻譜法、符號(hào)法和非線性動(dòng)力學(xué)法,下文將逐一介紹各自的預(yù)測(cè)原理和特點(diǎn)。
不管是通過各種傳感器采集到的時(shí)間信號(hào),還是通過相機(jī)拍照采集到的空間信號(hào),最常見的信號(hào)分析和處理方法是統(tǒng)計(jì)法:統(tǒng)計(jì)各類原始信號(hào)的均值(μ)、方差(σ2)、均方根值(RMS)、峰值(Peak)等,得到這些統(tǒng)計(jì)值隨當(dāng)量比降低的變化趨勢(shì),選取若干個(gè)變化趨勢(shì)明顯的值作為控制參數(shù),設(shè)置合適的閾值,監(jiān)測(cè)并控制火焰的燃燒穩(wěn)定性。
Yi等[27]采集了當(dāng)量比降低時(shí)旋流火焰的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào),根據(jù)統(tǒng)計(jì)值提出了2個(gè)量化低頻燃燒振蕩的系數(shù),并用于預(yù)測(cè)貧燃熄火。一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)化均方根(NRMS),定義為:
(7)
(8)
Θ=Nt/N
(9)
式中:Nt表示信號(hào)值低于0.2倍均值的信號(hào)個(gè)數(shù)。這2個(gè)系數(shù)隨當(dāng)量比的變化趨勢(shì)如圖4和5所示,圖中FSR表示主燃料流量占總?cè)剂狭髁康陌俜謹(jǐn)?shù),T0為空氣預(yù)熱溫度,Q表示空氣流量??梢园l(fā)現(xiàn)在靠近LBO時(shí)都有很明顯的突增趨勢(shì),因此文中通過在控制系統(tǒng)中設(shè)置閾值來控制燃料流量,預(yù)防LBO 的出現(xiàn)。
其他的統(tǒng)計(jì)量也有類似的變化趨勢(shì),具體介紹可參考文獻(xiàn)[2,6,32]。采用此類方法預(yù)測(cè)LBO具有計(jì)算效率高,時(shí)間響應(yīng)快,適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)也存在預(yù)測(cè)精度差,靈敏度偏低等不足之處。
圖4 不同工況下NRMS隨當(dāng)量比的變化趨勢(shì)[27]
圖5 不同工況下Θ隨當(dāng)量比的變化趨勢(shì)[27]
T. M. Muruganandam等[7]最早在2002年通過采集旋流預(yù)混火焰的化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲壓信號(hào),研究靠近LBO時(shí)的火焰特征,發(fā)現(xiàn)了短暫的局部熄火-重燃現(xiàn)象,并將之定義為熄火前兆事件,通過在時(shí)域信號(hào)中設(shè)置閾值的方式統(tǒng)計(jì)事件發(fā)生頻率和持續(xù)時(shí)間,由于靠近LBO時(shí)事件的發(fā)生頻率和持續(xù)時(shí)間都有顯著增長(zhǎng),故可作為預(yù)測(cè)LBO 的參數(shù),這類方法稱為“閾值-事件”法。最早采用的是單閾值[7, 33]判定事件發(fā)生與否(信號(hào)低于1/4均值時(shí)即認(rèn)為事件發(fā)生),檢測(cè)精度及穩(wěn)定性較差,后來發(fā)展為雙閾值[21, 24-25]并采用低通濾波處理原始信號(hào),事件檢測(cè)精度顯著提高,現(xiàn)以采集到的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào)為例簡(jiǎn)要介紹如下。如圖6所示,在采集OH*信號(hào)的窗口中分別設(shè)置上閾值和下閾值,當(dāng)信號(hào)強(qiáng)度低于下閾值時(shí)記為一個(gè)事件開始,當(dāng)信號(hào)強(qiáng)度高于上閾值時(shí)記為事件的結(jié)束,中間的時(shí)間間隔記為事件持續(xù)時(shí)間。R. K. Bompelly等[26]綜合事件發(fā)生的強(qiáng)度、頻率和持續(xù)時(shí)間提出一個(gè)穩(wěn)定系數(shù)(SI),作為控制參數(shù)預(yù)測(cè)貧燃熄火的出現(xiàn),即當(dāng)該參數(shù)超過警戒值時(shí)控制系統(tǒng)做出反應(yīng)動(dòng)作,從而防止貧燃熄火現(xiàn)象的出現(xiàn)。SI的定義如下:
(10)
圖6 雙閾值判定事件原理圖[5]
該方法廣泛應(yīng)用于不同信號(hào)源、不同燃料、不同工況和不同燃燒器中,證實(shí)對(duì)LBO具有良好的預(yù)測(cè)效果,文獻(xiàn)[5, 16, 24, 34]都基于此方法提出相應(yīng)的控制系統(tǒng),能夠在降低NOx的情況下防止LBO的出現(xiàn)。但文獻(xiàn)[13, 28]指出在預(yù)混不充分的情況下,靠近LBO時(shí)化學(xué)發(fā)光信號(hào)微弱,事件發(fā)生數(shù)量較少不易被檢測(cè)出來,因此在低預(yù)混火焰中的預(yù)測(cè)效果較差。
傅里葉變換作為一種常見的數(shù)字信號(hào)處理工具,在預(yù)測(cè)LBO的信號(hào)處理中也有廣泛應(yīng)用,它能夠把難以處理的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換成易于分析的頻域信號(hào)。根據(jù)頻域信號(hào)的特征,提取適當(dāng)參數(shù)預(yù)測(cè)LBO 的方法統(tǒng)稱為頻譜法。文獻(xiàn)[7, 9, 11, 15, 22, 25, 27, 35]均有采用此方法進(jìn)行信號(hào)處理,從功率譜中均發(fā)現(xiàn)靠近LBO時(shí),低頻段(0~200Hz)的能量分?jǐn)?shù)有明顯增長(zhǎng)。其中,Li H.等人[9,11]將溫度時(shí)域信號(hào)經(jīng)快速傅里葉變換(FFT)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào),擬合出當(dāng)量比降低時(shí)0~50Hz的能量分?jǐn)?shù)變化曲線,如圖7所示,并將其作為控制參數(shù),設(shè)置閾值來實(shí)現(xiàn)LBO的控制。Li F.等[22]在利用離子傳感器檢測(cè)脈沖燃燒室內(nèi)離子信號(hào)的實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),隨著當(dāng)量比減小,低頻(0~20Hz)能量分?jǐn)?shù)增加,工作頻率能量分?jǐn)?shù)減小,因此,綜合2種能量分?jǐn)?shù)提出穩(wěn)定-不穩(wěn)定系數(shù)(SIR)作為預(yù)測(cè)LBO的參數(shù),SIR的定義如下:
(11)
式中:EFl表示0~20Hz的能量分?jǐn)?shù),EFw表示脈沖燃燒室工作頻率的能量分?jǐn)?shù)。
傳統(tǒng)的功率譜分析方法的最大缺陷是:對(duì)時(shí)間信號(hào)上的個(gè)別突發(fā)事件缺乏靈敏度,時(shí)間分辨率不足[31]。小波變換作為一種動(dòng)態(tài)的傅里葉變換分析方法,能對(duì)時(shí)間(空間)頻率進(jìn)行局部細(xì)化分析,在一定程度上彌補(bǔ)了功率譜分析的不足。S. Nair等人[15, 31]對(duì)聲壓信號(hào)采用小波變換處理,并提出一種自定義的小波,使得熄火前兆事件更容易被觀測(cè)到,檢測(cè)精度提高。關(guān)于小波變換分析信號(hào)的內(nèi)容可參考文獻(xiàn)[17]。
圖7 TDL傳感器測(cè)溫的0~50Hz能量分?jǐn)?shù)變化曲線[11]
文獻(xiàn)[28, 36-37]提出了一種基于符號(hào)時(shí)序分析的LBO預(yù)測(cè)方法,簡(jiǎn)稱為符號(hào)法,現(xiàn)簡(jiǎn)要介紹此方法的原理,具體內(nèi)容和相關(guān)程序代碼可參考原文獻(xiàn)。如圖8所示,將時(shí)域信號(hào)分成有限個(gè)區(qū)域(圖中為4個(gè)區(qū)),每個(gè)區(qū)用不同的符號(hào)表示(圖中分別為α、β、γ、δ),因此時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)變成符號(hào)字符串,構(gòu)成概率有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)(PSFA),PSFA被稱為“D-馬爾可夫機(jī)”,表示當(dāng)前狀態(tài)僅與前D個(gè)狀態(tài)有關(guān)(圖中D=1)。根據(jù)符號(hào)出現(xiàn)的類別對(duì)應(yīng)不同的狀態(tài)(以0、1、2、3表示4種狀態(tài)),再統(tǒng)計(jì)各種狀態(tài)出現(xiàn)的頻率得到概率向量Pk(圖中Pk=(0.6,0.2,0.15,0.05)),把穩(wěn)定燃燒時(shí)的概率向量P0(圖中P0=(0.5,0.25,0.25,0.25))作為參考值,測(cè)量值和參考值的偏差(用M表示)作為異常檢測(cè)參數(shù),M的定義如下:
(12)
在不同預(yù)混長(zhǎng)度及不同空氣流速下的實(shí)驗(yàn)中均發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律:隨著當(dāng)量比減少,M斜率較陡,當(dāng)靠近LBO時(shí),斜率突然變緩后穩(wěn)定在某值附近。因此,文中將M斜率發(fā)生突變作為預(yù)測(cè)LBO的預(yù)警信號(hào),配合適當(dāng)?shù)目刂破骷纯蓪?shí)現(xiàn)對(duì)LBO的控制。由于符號(hào)法將時(shí)域信號(hào)分區(qū)處理,因此對(duì)低分辨率的信號(hào)有較強(qiáng)的適應(yīng)性,同時(shí)對(duì)噪聲和偽信號(hào)也有很好的魯棒性,計(jì)算效率高。另外需要特別指出的一點(diǎn)是此方法通用性好,能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同預(yù)混程度火焰的貧燃熄火現(xiàn)象。S. Sarkar等[37]提出D>1時(shí)具有更好的LBO預(yù)測(cè)效果,但會(huì)犧牲一定的計(jì)算效率,因此在特定的燃燒器中采用符號(hào)法預(yù)測(cè)LBO時(shí),應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的D值,以實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率和預(yù)測(cè)精度間的平衡。
圖8 符號(hào)時(shí)序分析原理[28]
燃燒過程作為一種復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)過程,含有許多非線性特征,而非線性時(shí)序分析方法可以為捕捉這些特征提供有效途徑。目前,非線性時(shí)序分析已應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室不穩(wěn)定燃燒的動(dòng)力學(xué)特性研究中[38]。Y.Shinod等[29,39]首次將非線性動(dòng)力學(xué)分析用于LBO 的預(yù)測(cè),取得良好的預(yù)測(cè)效果,因此將此類方法稱為非線性動(dòng)力學(xué)法?,F(xiàn)簡(jiǎn)要介紹此方法,如圖9所示,利用燃燒室壓力脈動(dòng)p′的時(shí)間信號(hào)構(gòu)成一個(gè)三維(或多維)相空間,相空間的每一個(gè)點(diǎn)表示為向量p(ti),定義如下:
p(ti)=(p′(ti),p′(ti+τ),p′(ti+2τ))
(13)
式中:i=1,2,…,n(n為壓力傳感器采集的時(shí)間信號(hào)數(shù)量);τ為時(shí)間間隔。當(dāng)τ很小時(shí),相空間的每一個(gè)向量都高度相關(guān),當(dāng)τ很大時(shí),相空間的每一個(gè)向量的相關(guān)性將完全散失,τ的合適取值可參考文獻(xiàn)[38]。在相空間中任意選取1個(gè)向量p(ti),并找到它附近的K個(gè)點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)的切線方向用向量V(tk),
圖9 非線性時(shí)序分析原理[29]
k=1,2,…K表示,這些向量的平行度可用轉(zhuǎn)譯誤差Etrans表示,具體公式如下:
V(tk)=p(tk+T)-p(tk)
(14)
(15)
(16)
式中:T為微小時(shí)間間隔。
當(dāng)燃燒處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),壓力信號(hào)平穩(wěn),相空間規(guī)則有序,轉(zhuǎn)譯誤差接近于0;當(dāng)Φ減小靠近熄火時(shí),燃燒處于不穩(wěn)定狀態(tài),壓力信號(hào)發(fā)生不規(guī)則波動(dòng),相空間變得混亂,轉(zhuǎn)譯誤差將增大。因此,Etrans可作為預(yù)測(cè)LBO 的一個(gè)參數(shù),文獻(xiàn)[39]在旋流燃燒器功率下降和過渡的實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證的Etrans具有預(yù)測(cè)及控制LBO的能力。和壓力信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)偏差相比,Etrans在靠近LBO時(shí)具有更大的變化范圍,可以顯著提高預(yù)測(cè)的靈敏度和準(zhǔn)確度。另外,S. Domen等[40]也是基于非線性動(dòng)力學(xué)法提出排列熵hp作為預(yù)測(cè)LBO的參數(shù),具體的定義可參考原文。和Etrans相比,hp用于預(yù)測(cè)所需的參數(shù)數(shù)量更少,因此在有噪聲存在的情況下,預(yù)測(cè)具有更好的穩(wěn)定性。
現(xiàn)將前文提及的用于LBO預(yù)測(cè)的信號(hào)分析及處理方法匯總?cè)绫?所示。從表中可以看出,統(tǒng)計(jì)法和頻譜法由于通用性強(qiáng)和易操作的特點(diǎn),成為了目前使用最廣泛的2種信號(hào)處理方法,在各類航空發(fā)動(dòng)機(jī)的試驗(yàn)檢測(cè)中屬于常規(guī)檢測(cè)手段,但它們的預(yù)測(cè)效果不是很好,精度較低,無法滿足精確控制系統(tǒng)的要求。符號(hào)法和非線性動(dòng)力學(xué)法是比較新穎的2種LBO預(yù)測(cè)方法,從模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看具有較好的預(yù)測(cè)效果,但存在信號(hào)來源單一,數(shù)據(jù)處理較復(fù)雜等不足之處。因此,往后的發(fā)展中需要拓寬其信號(hào)來源,并在實(shí)際應(yīng)用中加以驗(yàn)證。綜合來講,閾值-事件法具有較高的預(yù)測(cè)精度和較快的響應(yīng)速度,在實(shí)際應(yīng)用中也得到了證實(shí),如文獻(xiàn)[5]中提到,將此預(yù)測(cè)方法應(yīng)用到高背壓渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)模型的控制系統(tǒng)中,取得了良好的控制效果。如果能進(jìn)一步優(yōu)化“事件”統(tǒng)計(jì)算法,提升計(jì)算效率,將對(duì)燃燒室實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)起到關(guān)鍵作用。
表2 信號(hào)處理方法匯總Table 2 Summary of signal processing methods for LBO prediction
及時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出火焰的貧燃熄火現(xiàn)象,對(duì)燃燒的穩(wěn)定性控制具有至關(guān)重要的作用,經(jīng)過近20年的快速發(fā)展,貧燃熄火檢測(cè)技術(shù)已取得了較大進(jìn)步,但在地面燃?xì)廨啓C(jī)和航空發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn),存在較大的發(fā)展空間。一方面,信號(hào)采集設(shè)備應(yīng)結(jié)合各類信號(hào)的特點(diǎn),朝著小型化、智能化、通用化的方向發(fā)展;另一方面,可采取互補(bǔ)的策略,將幾種信號(hào)采集方式復(fù)合在同一個(gè)設(shè)備中,采用多信號(hào)檢測(cè)有利于提高檢測(cè)結(jié)果的精度和穩(wěn)定性。在信號(hào)處理方面,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)或頻譜方法已經(jīng)比較成熟,而符號(hào)法和非線性動(dòng)力學(xué)法仍需進(jìn)一步深入研究,未來有望應(yīng)用于實(shí)際的燃燒診斷當(dāng)中。此外,隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來,諸如“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等智能算法有望應(yīng)用于數(shù)據(jù)量龐大的LBO信號(hào)處理算法之中,例如文獻(xiàn)[43]提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來處理燃燒場(chǎng)的各類信號(hào)數(shù)據(jù),建立了燃燒狀態(tài)和各類信號(hào)間的聯(lián)系。
最后,綜合信號(hào)采集設(shè)備和信號(hào)處理方法2部分,從實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性和靈敏性3個(gè)角度出發(fā),對(duì)貧燃熄火檢測(cè)技術(shù)的未來發(fā)展提出展望:
(1) 實(shí)時(shí)性。實(shí)時(shí)性是反映檢測(cè)手段時(shí)間響應(yīng)性能的指標(biāo),尤其在燃燒室工況快速轉(zhuǎn)變的過程中,實(shí)時(shí)估測(cè)出貧燃熄火現(xiàn)象出現(xiàn)的概率,對(duì)控制系統(tǒng)起到了決定性作用。未來的研究中應(yīng)重視提高LBO檢測(cè)手段的時(shí)間響應(yīng)性能,從實(shí)驗(yàn)室那種間斷、延時(shí)性測(cè)量向連續(xù)、實(shí)時(shí)性測(cè)量方向轉(zhuǎn)變。
(2) 穩(wěn)定性。穩(wěn)定性是指在不同的燃燒器、燃料、風(fēng)速、溫度、壓力和預(yù)混度等工作條件下,LBO檢測(cè)方法均能正常發(fā)揮作用。目前的研究大部分都是在某些確定的工作條件下進(jìn)行的,難以保證在實(shí)際應(yīng)用中具備足夠的穩(wěn)定性。以航空發(fā)動(dòng)機(jī)為例,在起飛-巡航-降落的過程中,工作條件將發(fā)生劇烈變化,對(duì)檢測(cè)手段的穩(wěn)定性要求明顯高于實(shí)驗(yàn)室條件。因此在以后的研究中,同樣應(yīng)重視檢測(cè)手段在工作條件變化時(shí)的穩(wěn)定性能。
(3) 靈敏性。信號(hào)采集過程中噪聲信號(hào)的存在不可避免,盡可能準(zhǔn)確地從噪聲信號(hào)中分離得到有用信息,即是檢測(cè)手段的靈敏性要求。在實(shí)驗(yàn)室研究階段可以采取某些措施減輕噪聲信號(hào)的干擾,但得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能與實(shí)際應(yīng)用時(shí)存在較大差距。以化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲壓信號(hào)為例,在環(huán)形燃燒室LBO實(shí)際檢測(cè)中,這2種信號(hào)就非常容易受到相鄰火焰的干擾。因此,從傳感器和信號(hào)處理方法2方面提升LBO檢測(cè)手段的靈敏性也是未來的發(fā)展重點(diǎn)。
致謝:感謝國(guó)家自然科學(xué)基金(51706141)及“青年千人”項(xiàng)目的支持。
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[1]Chao Y C, Chang Y L, Wu C Y, et al. An experimental investigation of the blowout process of a jet flame[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2000, 28(1): 335-342.
[2]Hedman P O, Fletcher T H, Graham S G, et al. Observations of flame behavior in a laboratory-scale pre-mixed natural gas/air gas turbine combustor from PLIF measurements of OH[J]. American Society of Mechanical Engineers, 2002, (2): 301-311.
[3]Muruganandam T M, Seitzman J M. Characterization of extinction events near blowout in swirl dump combustors[R]. AIAA-2005-4331, 2015.
[4]Docquier N, Candel S. Combustion control and sensors: a review[J]. Progress in Energy & Combustion Science, 2002, 28(2): 107-150.
[5]Bompelly R K. Lean blowout and its robust sensing in swirl combustors[D]. Georgia Institute of Technology, 2013.
[6]Thiruchengode M. Sensing and dynamics of lean blowout in a swirl dump combustor[J]. Dissertation Abstracts International, 2006, 67(3): 1544.
[7]Muruganandam T, et al. Optical and acoustic sensing of lean blowout precursors[C]. AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit, 2006.
[8]Hanson R K, Jeffries J B, Zhou X, et al. Smart sensors for advanced combustion systems[R]. GCEP Technical Report, 2006.
[9]Li H, Zhou X, Jeffries J B, et al. Active control of lean blowout in a swirl-stabilized combustor using a tunable diode laser[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2007, 31(2): 3215-3223.
[10]Zhou X, Jeffries J B, Hanson R K. Development of a fast temperature sensor for combustion gases using a single tunable diode laser[J]. Applied Physics B, 2005, 81(5): 711-722.
[11]Li H, Zhou X, Jeffries J B, et al. Sensing and control of combustion instabilities in swirl stabilized combustors using diode-Laser absorption[J]. AIAA Journal, 2007, 45(2): 390-398.
[12]Huang H W, Zhang Y. Flame colour characterization in the vi-sible and infrared spectrum using a digital camera and image processing[J]. Measurement Science & Technology, 2008, 19(19): 085406.
[13]Chaudhari R, Sahu R, Ghosh S, et al. Flame color as a lean blowout predictor[J]. International Journal of Spray & Combustion Dynamics, 2013, 5(1): 49-66.
[14]Cohen J M, Wake B E, Choi D. Investigation of instabilities in a lean, premixed step combustor[J]. Journal of Propulsion & Power, 2003, 19(1): 81-88.
[15]Nair S, Lieuwen T. Acoustic detection of blowout in premixed flames[J]. Journal of Propulsion & Power, 2012, 21(1): 32-39.
[16]Prakash S, Nair S, Muruganandam T M, et al. Acoustic based rapid blowout mitigation in a swirl stabilized combustor[C]. ASME Turbo Expo 2005: Power for Land, Sea and Air, 2005.
[17]Nair S, Lieuwen T. Acoustic detection of imminent blowout in pilot and swirl stabilized combustors[C]//Proceedings of ASME/IGTI Turbo Expo Atlanta, Georgia, 2003.
[18]Thiruchengode M M, Nair S, Lieuwen T, et al. Real-time control of the lean blow out limit in premixed combustors[C]//Proceedings of the Third Joint Meeting of the US, 2003.
[19]Fialkov A B. Investigations on ions in flames[J]. Progress in Energy & Combustion Science, 1997, 23(5-6): 399-528.
[20]Thornton J D, Straub D L, Chorpening B T, et al. A combustion control and diagnostics sensor for gas turbines[C]. ASME Turbo 2004: Power for Land, Sea and Air, 2004.
[21]Chorpening B T, Straub D L, Huckaby E D, et al. Detection of lean blowout and combustion dynamics using flame ionization[C]. ASME Turbo Expo 2005: Power for Land, Sea and Air, 2005.
[22]Li F, Xu L, Du M, et al. Ion current sensing-based lean blowout detection for a pulse combustor[J]. Combustion & Flame, 2017, 176: 263-271.
[23]Straub D L, Chorpening B T, Huckaby E D, et al. Time-varying flame ionization sensing applied to natural gas and propane blends in a pressurized lean premixed (LPM) combustor[C]. American Society of Mechanical Engineers, 2008.
[24]Thiruchengode M, Nair S, Neumeier Y, et al. An active control system for LBO margin reduction in turbine engines[J]. British Phycological Journal, 2003, 27(2): 107-118.
[25]Nair S, Muruganandam T M, Olsen R, et al. Lean blowout detection in a single nozzle swirl cup combustor[R]. AIAA-2004-138, 2004.
[26]Bompelly R, Lieuwen T, Seitzman J. Lean blowout and its sensing in the presence of combustion dynamics in a premixed swirl combustor[C]. AIAA Aerospace Sciences Meeting Including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition, 2013.
[27]Yi T, Gutmark E J. Real-time prediction of incipient lean blowout in gas turbine combustors[J]. AIAA Journal, 2015, 45(7): 1734-1739.
[28]Mukhopadhyay A, Chaudhari R R, Paul T, et al. Lean blow-out prediction in gas turbine combustors using symbolic time series analysis[J]. Journal of Propulsion & Power, 2013, 29(4): 950-960.
[29]Shinoda Y, Kobayashi M, Gotoda H, et al. Detection of lean blowout in a premixed gas-turbine model combustor based on nonlinear dynamics[J]. Advanced Computational Methods & Experiments in Heat Transfer XII, 2012, 75(6): 323-331.
[30]Rieker G B, Jeffries J B, Hanson R K, et al. Diode laser-based detection of combustor instabilities with application to a scramjet engine[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2009, 32(1): 831-838.
[31]Nair S, Rajaram R, Meyers A J, et al. Acoustic and ion sensing of lean blowout in an aircraft combustor simulator[R]. AIAA-2005-932, 2005.
[32]Taware A, Shah M, Wu P, et al. Acoustics based prognostics for DLE combustor lean blowout detection[C]. ASME Turbo Expo 2006: Power for Land, Sea and Air, 2006.
[33]Muruganandam T M, Seitzman J M. Optical sensing of lean blowout precursors in a premixed swirl stabilized dump combustor[C]. ASME Turbo Expo 2003, collocated with the 2003 International Joint Power Generation Conference, 2003.
[34]Muruganandam T M, Nair S, Scarborough D, et al. Active control of lean blowout for turbine engine combustors[J]. Journal of Propulsion & Power, 2005, 21(5): 807-814.
[35]Giorgi M G D, Sciolti A, Campilongo S, et al. Experimental data regarding the characterization of the flame behavior near lean blowout in a non-premixed liquid fuel burner[J]. Data in Brief, 2015, 6(C): 189.
[36]Datta S, Mukhopadhyay A, Sanyal D. Use of temporal irreversibility of symbolic time series for early detection of extinction in thermal pulse combustors[C]. ASME 2006 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, 2006.
[37]Sarkar S, Ray A, Mukhopadhyay A, et al. Dynamic data-driven prediction of lean blowout in a swirl-stabilized combustor[J]. International Journal of Spray & Combustion Dynamics, 2015, 7(3): 209-242.
[38]Gotoda H, Nikimoto H, Miyano T, et al. Dynamic properties of combustion instability in a lean premixed gas-turbine combustor[J]. Chaos, 2011, 21(1): 013124.
[39]Gotoda H, Shinoda Y, Kobayashi M, et al. Detection and control of combustion instability based on the concept of dynamical system theory[J]. Physical Review E Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics, 2014, 89(2): 672-699.
[40]Domen S, Gotoda H, Kuriyama T, et al. Detection and prevention of blowout in a lean premixed gas-turbine model combustor using the concept of dynamical system theory[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2015, 35(3): 3245-3253.
[41]Giorgi M G D, Sciolti A, Campilongo S, et al. Image processing for the characterization of flame stability in a non-premixed liquid fuel burner near lean blowout[J]. Aerospace Science & Technology, 2016, 49: 41-51.
[42]Bompelly R K, Seitzman J M. Robust lean blowout sensing for turbine engine combustors[C]. ASME 2011 Turbo Expo: Turbine Technical Conference and Exposition, 2011.
[43]Ballester J, Hernndez R, Sanz A, et al. Chemiluminescence monitoring in premixed flames of natural gas and its blends with hydrogen[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2009, 32(2): 2983-2991.
(編輯:李金勇)
信號(hào)預(yù)測(cè)LBO的原理、采集方式和特點(diǎn),接著介紹信號(hào)處理方法并綜合評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)效果,最后提出展望。
經(jīng)過近20年的發(fā)展,燃燒室的貧燃熄火檢測(cè)技術(shù)已取得較大的進(jìn)步,目前已被證實(shí)可用于預(yù)測(cè)LBO 的火焰信號(hào)主要有3類:光學(xué)信號(hào)(自由基化學(xué)發(fā)光信號(hào)、可見光譜顏色信號(hào)和吸收光譜溫度);聲學(xué)信號(hào)(壓力);離子信號(hào)(離子電流)。不同信號(hào)的預(yù)測(cè)原理各不相同,信號(hào)采集設(shè)備也各有差異,將在下文具體介紹。
火焰化學(xué)發(fā)光是在燃燒反應(yīng)過程中,某些受激分子發(fā)生電子躍遷而產(chǎn)生光輻射的一種現(xiàn)象,其反應(yīng)機(jī)理可由以下反應(yīng)式[4]表示:
A+B→C+D*
(1)
D*→D+hν
(2)
實(shí)驗(yàn)研究或者實(shí)際應(yīng)用中,常常在燃燒室的壁面上開設(shè)位置及大小合適的光學(xué)窗口,通過光纖探頭收集火焰某個(gè)局部的化學(xué)發(fā)光信號(hào),在探頭前加裝特定波長(zhǎng)的濾光片即可以收集該波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的自由基團(tuán)化學(xué)發(fā)光信號(hào)。信號(hào)采集區(qū)域的大小與光纖探頭的錐頂角及測(cè)量方向有關(guān),不同的探測(cè)區(qū)域?qū)?shí)驗(yàn)結(jié)果有較大影響,文獻(xiàn)[6]研究了旋流火焰根部(噴口附近)、中部(內(nèi)回流區(qū))和尾部(內(nèi)回流區(qū)以上)采集的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào)的差異,指出尾部具有更高的信號(hào)強(qiáng)度,因此在實(shí)驗(yàn)開始前需要選定合適的信號(hào)采集區(qū)域,常用的化學(xué)發(fā)光信號(hào)采集設(shè)備主要有光電二極管和光電倍增管(PMT)。另外,在實(shí)驗(yàn)中也常同步使用高速CCD相機(jī)拍攝火焰圖像,記錄熄火過程中的火焰形態(tài)變化,從直觀上驗(yàn)證收集到的光強(qiáng)-時(shí)間信號(hào)的準(zhǔn)確性。
火焰鋒面是燃燒化學(xué)反應(yīng)的主要區(qū)域,主要特征是在狹小空間內(nèi)存在巨大的熱釋放速率和溫度梯度。隨著化學(xué)當(dāng)量比的降低,靠近貧燃熄火邊界時(shí),P. O. Hedman等[2]發(fā)現(xiàn)火焰結(jié)構(gòu)在靠近和遠(yuǎn)離旋流噴口2種模式間來回振蕩。Muruganandam等[7]在旋流預(yù)混火焰中觀測(cè)到短暫的局部熄火-再燃現(xiàn)象,由此可推測(cè)火焰靠近LBO時(shí)混合氣體的溫度可能會(huì)發(fā)生明顯波動(dòng)。根據(jù)溫度波動(dòng)的變化趨勢(shì),選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理方式,可獲取用于預(yù)測(cè)及控制LBO 的參數(shù)。
斯坦福大學(xué)的Li等[8-9]首先提出了一種基于可調(diào)諧二極管激光傳感器(TDL)測(cè)溫的LBO主動(dòng)控制方法,其實(shí)驗(yàn)裝置如圖1所示,證實(shí)了火焰溫度信號(hào)可用于預(yù)測(cè)及控制火焰發(fā)生貧燃熄火現(xiàn)象。文中采用的這種新型激光傳感器的具體介紹可以參考文獻(xiàn)[10],測(cè)溫原理可概括為:定向選擇1組H2O吸收線對(duì)(1397.75和1397.87nm),采用波長(zhǎng)調(diào)制光譜(WMS)和雙峰法(2f)測(cè)溫相結(jié)合的掃描波長(zhǎng)技術(shù),根據(jù)所選線對(duì)的WMS-2f峰高比推測(cè)出燃燒區(qū)氣體溫度。這種測(cè)溫方法具有抗干擾能力強(qiáng),靈敏度高,能夠?qū)崟r(shí)測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)[11]。此外,相比于壓力信號(hào)的全局測(cè)量和化學(xué)發(fā)光信號(hào)的局部測(cè)量,此方法測(cè)量的溫度信號(hào)是激光路徑上氣體的平均溫度,選擇合適的激光路徑,可以獲得變化范圍更廣的溫度信號(hào),有利于提高控制系統(tǒng)的靈敏度。
圖1 基于TDL傳感器測(cè)溫的LBO實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制實(shí)驗(yàn)原理圖[8]
(3)
式中:Ir(x,y)表示像素點(diǎn)(x,y)的紅光(λ=717.1nm)強(qiáng)度,Ib(x,y)表示像素點(diǎn)(x,y)的藍(lán)光(λ=431.2nm)強(qiáng)度。在不同預(yù)混長(zhǎng)度,不同燃料和不同空氣流速下,該系數(shù)隨當(dāng)量比降低而降低的變化趨勢(shì)均類似,因此,該方法具有應(yīng)用范圍廣的特點(diǎn)。與其他信號(hào)相比,火焰的可見光譜顏色信號(hào)采集設(shè)備簡(jiǎn)單廉價(jià),可操作性強(qiáng),數(shù)據(jù)處理量小,可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控;但由于需要開設(shè)較大的光學(xué)窗口以適應(yīng)相機(jī)鏡頭的尺寸,在實(shí)際應(yīng)用中可能受到限制。另外由于照片曝光時(shí)間的限制,信號(hào)采集頻率偏低,存在一定程度的滯后現(xiàn)象,不適用于當(dāng)量比變化過快的火焰監(jiān)測(cè)。
燃燒是一個(gè)流動(dòng)、傳熱和傳質(zhì)相互耦合的復(fù)雜物理化學(xué)過程,伴隨著劇烈的熱釋放。煙氣因?yàn)槭軣岵痪a(chǎn)生壓力脈動(dòng),同時(shí)壓力的不均勻分布使得火焰鋒面發(fā)生偏移,局部化學(xué)當(dāng)量比發(fā)生改變,引起熱釋放脈動(dòng),這種熱釋放脈動(dòng)和壓力脈動(dòng)相互耦合可形成自激發(fā)、燃燒驅(qū)動(dòng)的熱聲振蕩。在靠近化學(xué)恰當(dāng)比(Φ=1)時(shí)穩(wěn)定燃燒的情況下,熱聲振蕩不明顯,而在貧燃時(shí),熱聲振蕩變得劇烈,可能引發(fā)燃燒室結(jié)構(gòu)的振動(dòng),導(dǎo)致熄火、污染物增加等不利后果。因此,采用聲學(xué)壓力傳感器監(jiān)測(cè)燃燒場(chǎng)的壓力變化情況,有利于深入了解壓力脈動(dòng)的特征并采取適當(dāng)措施緩解熱聲振蕩引起的燃燒不穩(wěn)定性,預(yù)防貧燃熄火的出現(xiàn)。J. M. Cohen等[14]在預(yù)混階梯燃燒室中采用實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬的方法研究燃燒不穩(wěn)定特性,研究發(fā)現(xiàn),隨著當(dāng)量比的降低,縱向壓力擾動(dòng)不斷增大直到引發(fā)低頻高幅的壓力振蕩,火焰劇烈擺動(dòng)直至熄火。S. Nair等[15]在3種穩(wěn)燃方式(值班火焰、旋流火焰和鈍體火焰)的燃燒器中,研究當(dāng)量比降低時(shí)的聲壓信號(hào)特性,發(fā)現(xiàn)靠近LBO時(shí)都有明顯的低頻壓力振蕩出現(xiàn),并提出一種基于聲壓信號(hào)的LBO預(yù)測(cè)及控制方法。類似的預(yù)測(cè)方法也可參考文獻(xiàn)[16-18],這些文獻(xiàn)中檢測(cè)到的低頻振蕩主要出現(xiàn)在0~200Hz范圍。壓力傳感器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、測(cè)量方便,能夠很容易地實(shí)現(xiàn)與控制系統(tǒng)的連接,但仍面臨著高溫,噪聲干擾嚴(yán)重等問題,另外,因?yàn)閷儆谌譁y(cè)量,聲壓信號(hào)的空間分辨率較低。
早在100多年前,研究人員就發(fā)現(xiàn)了火焰中因?yàn)榛瘜W(xué)電離效應(yīng)而產(chǎn)生一定數(shù)量的帶電離子,諸如CHO+、H3O+等,關(guān)于火焰離子特性的詳細(xì)介紹可以參看綜述文獻(xiàn)[19],化學(xué)電離的主要反應(yīng)機(jī)理如下[4]:
CH+O→CHO++e-
(4)
CHO+很快會(huì)被H2O消耗掉,反應(yīng)式為:
CHO++H2O→CO+H3O+
(5)
最終,火焰中的離子和電子的濃度由下述反應(yīng)速率控制:
H3O++e-→H2O+H
(6)
和化學(xué)發(fā)光強(qiáng)度類似,火焰中的離子濃度也與燃燒化學(xué)反應(yīng)速率有密切的關(guān)系,化學(xué)反應(yīng)速率降低的時(shí)候離子濃度隨之減小。
基于化學(xué)電離效應(yīng)設(shè)計(jì)的離子電流傳感器目前已用于燃燒診斷領(lǐng)域,并且發(fā)展迅速。J. D. Thornton等[20-21]開發(fā)了一款燃燒控制診斷傳感器(CCADS),該傳感器利用火焰的離子電信號(hào)監(jiān)測(cè)控制火焰,預(yù)防貧燃熄火現(xiàn)象的出現(xiàn);D. L. Straub等[23]將此傳感器的直流電信號(hào)改為交流電信號(hào)后,獲得更好的信噪比,測(cè)量靈敏度也得到提升。北京航空航天大學(xué)的Li F.等[22]采用如圖2和3所示的離子電流傳感器監(jiān)測(cè)脈沖燃燒室內(nèi)的燃燒情況,預(yù)測(cè)LBO 的出現(xiàn)。這種離子電流傳感器由鎢電極、絕緣管和中空不銹鋼管組成,探頭直徑為2.5mm,探入火焰中間,通過頭部的2個(gè)鎢電極(伸出2mm,總長(zhǎng)10mm)測(cè)量火焰中的離子濃度,可直接獲得電流信號(hào)。
圖2 離子電流測(cè)量原理[22]
圖3 離子電流傳感器[22]
現(xiàn)將用于LBO預(yù)測(cè)的信號(hào)類別及信號(hào)采集設(shè)備匯總?cè)绫?所示。從表中可以看出,除顏色信號(hào)的采樣頻率受相機(jī)曝光時(shí)間的限制外,其他類型信號(hào)的采樣頻率均大于1kHz,能滿足實(shí)時(shí)采樣的需求,有利于控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制。在實(shí)際應(yīng)用方面,化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲學(xué)壓力信號(hào)是最常用于燃燒診斷的2種信號(hào),信號(hào)獲取方式也較為簡(jiǎn)便,在實(shí)際的渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室或者內(nèi)燃機(jī)燃燒檢測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。如在文獻(xiàn)[25]中介紹,通過采集某款商用航空發(fā)動(dòng)機(jī)旋流燃燒室的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲壓信號(hào)來預(yù)測(cè)LBO。其他類型信號(hào)則發(fā)展較晚,研究不夠充分,雖然在實(shí)驗(yàn)室階段的研究中證明可用于LBO 的預(yù)測(cè),但在實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室的熄火檢測(cè)中尚未得到普及應(yīng)用,因此,需要進(jìn)行更深入的研究。從特點(diǎn)上看,離子信號(hào)的測(cè)量屬于侵入式測(cè)量,可能會(huì)對(duì)火焰結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響,但由于離子探針的體積微小,容易在現(xiàn)有燃燒室系統(tǒng)中匹配安裝,因此同樣具有良好的應(yīng)用前景;其他的信號(hào)類型則為非接觸式測(cè)量,不會(huì)對(duì)火焰形態(tài)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生干擾,但需要在燃燒室壁面上開設(shè)光學(xué)窗口或采樣通道,在實(shí)際應(yīng)用中需注意對(duì)燃燒室結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的影響。
表1 信號(hào)類型匯總Table 1 Summary of signal types for LBO prediction
根據(jù)觀測(cè)到的火焰貧燃熄火特征,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多種預(yù)測(cè)LBO 的方法,主要包括統(tǒng)計(jì)法、閾值-事件法、頻譜法、符號(hào)法和非線性動(dòng)力學(xué)法,下文將逐一介紹各自的預(yù)測(cè)原理和特點(diǎn)。
不管是通過各種傳感器采集到的時(shí)間信號(hào),還是通過相機(jī)拍照采集到的空間信號(hào),最常見的信號(hào)分析和處理方法是統(tǒng)計(jì)法:統(tǒng)計(jì)各類原始信號(hào)的均值(μ)、方差(σ2)、均方根值(RMS)、峰值(Peak)等,得到這些統(tǒng)計(jì)值隨當(dāng)量比降低的變化趨勢(shì),選取若干個(gè)變化趨勢(shì)明顯的值作為控制參數(shù),設(shè)置合適的閾值,監(jiān)測(cè)并控制火焰的燃燒穩(wěn)定性。
Yi等[27]采集了當(dāng)量比降低時(shí)旋流火焰的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào),根據(jù)統(tǒng)計(jì)值提出了2個(gè)量化低頻燃燒振蕩的系數(shù),并用于預(yù)測(cè)貧燃熄火。一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)化均方根(NRMS),定義為:
(7)
(8)
Θ=Nt/N
(9)
式中:Nt表示信號(hào)值低于0.2倍均值的信號(hào)個(gè)數(shù)。這2個(gè)系數(shù)隨當(dāng)量比的變化趨勢(shì)如圖4和5所示,圖中FSR表示主燃料流量占總?cè)剂狭髁康陌俜謹(jǐn)?shù),T0為空氣預(yù)熱溫度,Q表示空氣流量??梢园l(fā)現(xiàn)在靠近LBO時(shí)都有很明顯的突增趨勢(shì),因此文中通過在控制系統(tǒng)中設(shè)置閾值來控制燃料流量,預(yù)防LBO 的出現(xiàn)。
其他的統(tǒng)計(jì)量也有類似的變化趨勢(shì),具體介紹可參考文獻(xiàn)[2,6,32]。采用此類方法預(yù)測(cè)LBO具有計(jì)算效率高,時(shí)間響應(yīng)快,適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)也存在預(yù)測(cè)精度差,靈敏度偏低等不足之處。
圖4 不同工況下NRMS隨當(dāng)量比的變化趨勢(shì)[27]
圖5 不同工況下Θ隨當(dāng)量比的變化趨勢(shì)[27]
T. M. Muruganandam等[7]最早在2002年通過采集旋流預(yù)混火焰的化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲壓信號(hào),研究靠近LBO時(shí)的火焰特征,發(fā)現(xiàn)了短暫的局部熄火-重燃現(xiàn)象,并將之定義為熄火前兆事件,通過在時(shí)域信號(hào)中設(shè)置閾值的方式統(tǒng)計(jì)事件發(fā)生頻率和持續(xù)時(shí)間,由于靠近LBO時(shí)事件的發(fā)生頻率和持續(xù)時(shí)間都有顯著增長(zhǎng),故可作為預(yù)測(cè)LBO 的參數(shù),這類方法稱為“閾值-事件”法。最早采用的是單閾值[7, 33]判定事件發(fā)生與否(信號(hào)低于1/4均值時(shí)即認(rèn)為事件發(fā)生),檢測(cè)精度及穩(wěn)定性較差,后來發(fā)展為雙閾值[21, 24-25]并采用低通濾波處理原始信號(hào),事件檢測(cè)精度顯著提高,現(xiàn)以采集到的OH*化學(xué)發(fā)光信號(hào)為例簡(jiǎn)要介紹如下。如圖6所示,在采集OH*信號(hào)的窗口中分別設(shè)置上閾值和下閾值,當(dāng)信號(hào)強(qiáng)度低于下閾值時(shí)記為一個(gè)事件開始,當(dāng)信號(hào)強(qiáng)度高于上閾值時(shí)記為事件的結(jié)束,中間的時(shí)間間隔記為事件持續(xù)時(shí)間。R. K. Bompelly等[26]綜合事件發(fā)生的強(qiáng)度、頻率和持續(xù)時(shí)間提出一個(gè)穩(wěn)定系數(shù)(SI),作為控制參數(shù)預(yù)測(cè)貧燃熄火的出現(xiàn),即當(dāng)該參數(shù)超過警戒值時(shí)控制系統(tǒng)做出反應(yīng)動(dòng)作,從而防止貧燃熄火現(xiàn)象的出現(xiàn)。SI的定義如下:
(10)
圖6 雙閾值判定事件原理圖[5]
該方法廣泛應(yīng)用于不同信號(hào)源、不同燃料、不同工況和不同燃燒器中,證實(shí)對(duì)LBO具有良好的預(yù)測(cè)效果,文獻(xiàn)[5, 16, 24, 34]都基于此方法提出相應(yīng)的控制系統(tǒng),能夠在降低NOx的情況下防止LBO的出現(xiàn)。但文獻(xiàn)[13, 28]指出在預(yù)混不充分的情況下,靠近LBO時(shí)化學(xué)發(fā)光信號(hào)微弱,事件發(fā)生數(shù)量較少不易被檢測(cè)出來,因此在低預(yù)混火焰中的預(yù)測(cè)效果較差。
傅里葉變換作為一種常見的數(shù)字信號(hào)處理工具,在預(yù)測(cè)LBO的信號(hào)處理中也有廣泛應(yīng)用,它能夠把難以處理的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換成易于分析的頻域信號(hào)。根據(jù)頻域信號(hào)的特征,提取適當(dāng)參數(shù)預(yù)測(cè)LBO 的方法統(tǒng)稱為頻譜法。文獻(xiàn)[7, 9, 11, 15, 22, 25, 27, 35]均有采用此方法進(jìn)行信號(hào)處理,從功率譜中均發(fā)現(xiàn)靠近LBO時(shí),低頻段(0~200Hz)的能量分?jǐn)?shù)有明顯增長(zhǎng)。其中,Li H.等人[9,11]將溫度時(shí)域信號(hào)經(jīng)快速傅里葉變換(FFT)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào),擬合出當(dāng)量比降低時(shí)0~50Hz的能量分?jǐn)?shù)變化曲線,如圖7所示,并將其作為控制參數(shù),設(shè)置閾值來實(shí)現(xiàn)LBO的控制。Li F.等[22]在利用離子傳感器檢測(cè)脈沖燃燒室內(nèi)離子信號(hào)的實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),隨著當(dāng)量比減小,低頻(0~20Hz)能量分?jǐn)?shù)增加,工作頻率能量分?jǐn)?shù)減小,因此,綜合2種能量分?jǐn)?shù)提出穩(wěn)定-不穩(wěn)定系數(shù)(SIR)作為預(yù)測(cè)LBO的參數(shù),SIR的定義如下:
(11)
式中:EFl表示0~20Hz的能量分?jǐn)?shù),EFw表示脈沖燃燒室工作頻率的能量分?jǐn)?shù)。
傳統(tǒng)的功率譜分析方法的最大缺陷是:對(duì)時(shí)間信號(hào)上的個(gè)別突發(fā)事件缺乏靈敏度,時(shí)間分辨率不足[31]。小波變換作為一種動(dòng)態(tài)的傅里葉變換分析方法,能對(duì)時(shí)間(空間)頻率進(jìn)行局部細(xì)化分析,在一定程度上彌補(bǔ)了功率譜分析的不足。S. Nair等人[15, 31]對(duì)聲壓信號(hào)采用小波變換處理,并提出一種自定義的小波,使得熄火前兆事件更容易被觀測(cè)到,檢測(cè)精度提高。關(guān)于小波變換分析信號(hào)的內(nèi)容可參考文獻(xiàn)[17]。
圖7 TDL傳感器測(cè)溫的0~50Hz能量分?jǐn)?shù)變化曲線[11]
文獻(xiàn)[28, 36-37]提出了一種基于符號(hào)時(shí)序分析的LBO預(yù)測(cè)方法,簡(jiǎn)稱為符號(hào)法,現(xiàn)簡(jiǎn)要介紹此方法的原理,具體內(nèi)容和相關(guān)程序代碼可參考原文獻(xiàn)。如圖8所示,將時(shí)域信號(hào)分成有限個(gè)區(qū)域(圖中為4個(gè)區(qū)),每個(gè)區(qū)用不同的符號(hào)表示(圖中分別為α、β、γ、δ),因此時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)變成符號(hào)字符串,構(gòu)成概率有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)(PSFA),PSFA被稱為“D-馬爾可夫機(jī)”,表示當(dāng)前狀態(tài)僅與前D個(gè)狀態(tài)有關(guān)(圖中D=1)。根據(jù)符號(hào)出現(xiàn)的類別對(duì)應(yīng)不同的狀態(tài)(以0、1、2、3表示4種狀態(tài)),再統(tǒng)計(jì)各種狀態(tài)出現(xiàn)的頻率得到概率向量Pk(圖中Pk=(0.6,0.2,0.15,0.05)),把穩(wěn)定燃燒時(shí)的概率向量P0(圖中P0=(0.5,0.25,0.25,0.25))作為參考值,測(cè)量值和參考值的偏差(用M表示)作為異常檢測(cè)參數(shù),M的定義如下:
(12)
在不同預(yù)混長(zhǎng)度及不同空氣流速下的實(shí)驗(yàn)中均發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律:隨著當(dāng)量比減少,M斜率較陡,當(dāng)靠近LBO時(shí),斜率突然變緩后穩(wěn)定在某值附近。因此,文中將M斜率發(fā)生突變作為預(yù)測(cè)LBO的預(yù)警信號(hào),配合適當(dāng)?shù)目刂破骷纯蓪?shí)現(xiàn)對(duì)LBO的控制。由于符號(hào)法將時(shí)域信號(hào)分區(qū)處理,因此對(duì)低分辨率的信號(hào)有較強(qiáng)的適應(yīng)性,同時(shí)對(duì)噪聲和偽信號(hào)也有很好的魯棒性,計(jì)算效率高。另外需要特別指出的一點(diǎn)是此方法通用性好,能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同預(yù)混程度火焰的貧燃熄火現(xiàn)象。S. Sarkar等[37]提出D>1時(shí)具有更好的LBO預(yù)測(cè)效果,但會(huì)犧牲一定的計(jì)算效率,因此在特定的燃燒器中采用符號(hào)法預(yù)測(cè)LBO時(shí),應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的D值,以實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率和預(yù)測(cè)精度間的平衡。
圖8 符號(hào)時(shí)序分析原理[28]
燃燒過程作為一種復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)過程,含有許多非線性特征,而非線性時(shí)序分析方法可以為捕捉這些特征提供有效途徑。目前,非線性時(shí)序分析已應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室不穩(wěn)定燃燒的動(dòng)力學(xué)特性研究中[38]。Y.Shinod等[29,39]首次將非線性動(dòng)力學(xué)分析用于LBO 的預(yù)測(cè),取得良好的預(yù)測(cè)效果,因此將此類方法稱為非線性動(dòng)力學(xué)法。現(xiàn)簡(jiǎn)要介紹此方法,如圖9所示,利用燃燒室壓力脈動(dòng)p′的時(shí)間信號(hào)構(gòu)成一個(gè)三維(或多維)相空間,相空間的每一個(gè)點(diǎn)表示為向量p(ti),定義如下:
p(ti)=(p′(ti),p′(ti+τ),p′(ti+2τ))
(13)
式中:i=1,2,…,n(n為壓力傳感器采集的時(shí)間信號(hào)數(shù)量);τ為時(shí)間間隔。當(dāng)τ很小時(shí),相空間的每一個(gè)向量都高度相關(guān),當(dāng)τ很大時(shí),相空間的每一個(gè)向量的相關(guān)性將完全散失,τ的合適取值可參考文獻(xiàn)[38]。在相空間中任意選取1個(gè)向量p(ti),并找到它附近的K個(gè)點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)的切線方向用向量V(tk),
圖9 非線性時(shí)序分析原理[29]
k=1,2,…K表示,這些向量的平行度可用轉(zhuǎn)譯誤差Etrans表示,具體公式如下:
V(tk)=p(tk+T)-p(tk)
(14)
(15)
(16)
式中:T為微小時(shí)間間隔。
當(dāng)燃燒處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),壓力信號(hào)平穩(wěn),相空間規(guī)則有序,轉(zhuǎn)譯誤差接近于0;當(dāng)Φ減小靠近熄火時(shí),燃燒處于不穩(wěn)定狀態(tài),壓力信號(hào)發(fā)生不規(guī)則波動(dòng),相空間變得混亂,轉(zhuǎn)譯誤差將增大。因此,Etrans可作為預(yù)測(cè)LBO 的一個(gè)參數(shù),文獻(xiàn)[39]在旋流燃燒器功率下降和過渡的實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證的Etrans具有預(yù)測(cè)及控制LBO的能力。和壓力信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)偏差相比,Etrans在靠近LBO時(shí)具有更大的變化范圍,可以顯著提高預(yù)測(cè)的靈敏度和準(zhǔn)確度。另外,S. Domen等[40]也是基于非線性動(dòng)力學(xué)法提出排列熵hp作為預(yù)測(cè)LBO的參數(shù),具體的定義可參考原文。和Etrans相比,hp用于預(yù)測(cè)所需的參數(shù)數(shù)量更少,因此在有噪聲存在的情況下,預(yù)測(cè)具有更好的穩(wěn)定性。
現(xiàn)將前文提及的用于LBO預(yù)測(cè)的信號(hào)分析及處理方法匯總?cè)绫?所示。從表中可以看出,統(tǒng)計(jì)法和頻譜法由于通用性強(qiáng)和易操作的特點(diǎn),成為了目前使用最廣泛的2種信號(hào)處理方法,在各類航空發(fā)動(dòng)機(jī)的試驗(yàn)檢測(cè)中屬于常規(guī)檢測(cè)手段,但它們的預(yù)測(cè)效果不是很好,精度較低,無法滿足精確控制系統(tǒng)的要求。符號(hào)法和非線性動(dòng)力學(xué)法是比較新穎的2種LBO預(yù)測(cè)方法,從模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看具有較好的預(yù)測(cè)效果,但存在信號(hào)來源單一,數(shù)據(jù)處理較復(fù)雜等不足之處。因此,往后的發(fā)展中需要拓寬其信號(hào)來源,并在實(shí)際應(yīng)用中加以驗(yàn)證。綜合來講,閾值-事件法具有較高的預(yù)測(cè)精度和較快的響應(yīng)速度,在實(shí)際應(yīng)用中也得到了證實(shí),如文獻(xiàn)[5]中提到,將此預(yù)測(cè)方法應(yīng)用到高背壓渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)模型的控制系統(tǒng)中,取得了良好的控制效果。如果能進(jìn)一步優(yōu)化“事件”統(tǒng)計(jì)算法,提升計(jì)算效率,將對(duì)燃燒室實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)起到關(guān)鍵作用。
表2 信號(hào)處理方法匯總Table 2 Summary of signal processing methods for LBO prediction
及時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出火焰的貧燃熄火現(xiàn)象,對(duì)燃燒的穩(wěn)定性控制具有至關(guān)重要的作用,經(jīng)過近20年的快速發(fā)展,貧燃熄火檢測(cè)技術(shù)已取得了較大進(jìn)步,但在地面燃?xì)廨啓C(jī)和航空發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn),存在較大的發(fā)展空間。一方面,信號(hào)采集設(shè)備應(yīng)結(jié)合各類信號(hào)的特點(diǎn),朝著小型化、智能化、通用化的方向發(fā)展;另一方面,可采取互補(bǔ)的策略,將幾種信號(hào)采集方式復(fù)合在同一個(gè)設(shè)備中,采用多信號(hào)檢測(cè)有利于提高檢測(cè)結(jié)果的精度和穩(wěn)定性。在信號(hào)處理方面,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)或頻譜方法已經(jīng)比較成熟,而符號(hào)法和非線性動(dòng)力學(xué)法仍需進(jìn)一步深入研究,未來有望應(yīng)用于實(shí)際的燃燒診斷當(dāng)中。此外,隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來,諸如“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等智能算法有望應(yīng)用于數(shù)據(jù)量龐大的LBO信號(hào)處理算法之中,例如文獻(xiàn)[43]提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來處理燃燒場(chǎng)的各類信號(hào)數(shù)據(jù),建立了燃燒狀態(tài)和各類信號(hào)間的聯(lián)系。
最后,綜合信號(hào)采集設(shè)備和信號(hào)處理方法2部分,從實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性和靈敏性3個(gè)角度出發(fā),對(duì)貧燃熄火檢測(cè)技術(shù)的未來發(fā)展提出展望:
(1) 實(shí)時(shí)性。實(shí)時(shí)性是反映檢測(cè)手段時(shí)間響應(yīng)性能的指標(biāo),尤其在燃燒室工況快速轉(zhuǎn)變的過程中,實(shí)時(shí)估測(cè)出貧燃熄火現(xiàn)象出現(xiàn)的概率,對(duì)控制系統(tǒng)起到了決定性作用。未來的研究中應(yīng)重視提高LBO檢測(cè)手段的時(shí)間響應(yīng)性能,從實(shí)驗(yàn)室那種間斷、延時(shí)性測(cè)量向連續(xù)、實(shí)時(shí)性測(cè)量方向轉(zhuǎn)變。
(2) 穩(wěn)定性。穩(wěn)定性是指在不同的燃燒器、燃料、風(fēng)速、溫度、壓力和預(yù)混度等工作條件下,LBO檢測(cè)方法均能正常發(fā)揮作用。目前的研究大部分都是在某些確定的工作條件下進(jìn)行的,難以保證在實(shí)際應(yīng)用中具備足夠的穩(wěn)定性。以航空發(fā)動(dòng)機(jī)為例,在起飛-巡航-降落的過程中,工作條件將發(fā)生劇烈變化,對(duì)檢測(cè)手段的穩(wěn)定性要求明顯高于實(shí)驗(yàn)室條件。因此在以后的研究中,同樣應(yīng)重視檢測(cè)手段在工作條件變化時(shí)的穩(wěn)定性能。
(3) 靈敏性。信號(hào)采集過程中噪聲信號(hào)的存在不可避免,盡可能準(zhǔn)確地從噪聲信號(hào)中分離得到有用信息,即是檢測(cè)手段的靈敏性要求。在實(shí)驗(yàn)室研究階段可以采取某些措施減輕噪聲信號(hào)的干擾,但得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能與實(shí)際應(yīng)用時(shí)存在較大差距。以化學(xué)發(fā)光信號(hào)和聲壓信號(hào)為例,在環(huán)形燃燒室LBO實(shí)際檢測(cè)中,這2種信號(hào)就非常容易受到相鄰火焰的干擾。因此,從傳感器和信號(hào)處理方法2方面提升LBO檢測(cè)手段的靈敏性也是未來的發(fā)展重點(diǎn)。
致謝:感謝國(guó)家自然科學(xué)基金(51706141)及“青年千人”項(xiàng)目的支持。
參考文獻(xiàn):
[1]Chao Y C, Chang Y L, Wu C Y, et al. An experimental investigation of the blowout process of a jet flame[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2000, 28(1): 335-342.
[2]Hedman P O, Fletcher T H, Graham S G, et al. Observations of flame behavior in a laboratory-scale pre-mixed natural gas/air gas turbine combustor from PLIF measurements of OH[J]. American Society of Mechanical Engineers, 2002, (2): 301-311.
[3]Muruganandam T M, Seitzman J M. Characterization of extinction events near blowout in swirl dump combustors[R]. AIAA-2005-4331, 2015.
[4]Docquier N, Candel S. Combustion control and sensors: a review[J]. Progress in Energy & Combustion Science, 2002, 28(2): 107-150.
[5]Bompelly R K. Lean blowout and its robust sensing in swirl combustors[D]. Georgia Institute of Technology, 2013.
[6]Thiruchengode M. Sensing and dynamics of lean blowout in a swirl dump combustor[J]. Dissertation Abstracts International, 2006, 67(3): 1544.
[7]Muruganandam T, et al. Optical and acoustic sensing of lean blowout precursors[C]. AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit, 2006.
[8]Hanson R K, Jeffries J B, Zhou X, et al. Smart sensors for advanced combustion systems[R]. GCEP Technical Report, 2006.
[9]Li H, Zhou X, Jeffries J B, et al. Active control of lean blowout in a swirl-stabilized combustor using a tunable diode laser[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2007, 31(2): 3215-3223.
[10]Zhou X, Jeffries J B, Hanson R K. Development of a fast temperature sensor for combustion gases using a single tunable diode laser[J]. Applied Physics B, 2005, 81(5): 711-722.
[11]Li H, Zhou X, Jeffries J B, et al. Sensing and control of combustion instabilities in swirl stabilized combustors using diode-Laser absorption[J]. AIAA Journal, 2007, 45(2): 390-398.
[12]Huang H W, Zhang Y. Flame colour characterization in the vi-sible and infrared spectrum using a digital camera and image processing[J]. Measurement Science & Technology, 2008, 19(19): 085406.
[13]Chaudhari R, Sahu R, Ghosh S, et al. Flame color as a lean blowout predictor[J]. International Journal of Spray & Combustion Dynamics, 2013, 5(1): 49-66.
[14]Cohen J M, Wake B E, Choi D. Investigation of instabilities in a lean, premixed step combustor[J]. Journal of Propulsion & Power, 2003, 19(1): 81-88.
[15]Nair S, Lieuwen T. Acoustic detection of blowout in premixed flames[J]. Journal of Propulsion & Power, 2012, 21(1): 32-39.
[16]Prakash S, Nair S, Muruganandam T M, et al. Acoustic based rapid blowout mitigation in a swirl stabilized combustor[C]. ASME Turbo Expo 2005: Power for Land, Sea and Air, 2005.
[17]Nair S, Lieuwen T. Acoustic detection of imminent blowout in pilot and swirl stabilized combustors[C]//Proceedings of ASME/IGTI Turbo Expo Atlanta, Georgia, 2003.
[18]Thiruchengode M M, Nair S, Lieuwen T, et al. Real-time control of the lean blow out limit in premixed combustors[C]//Proceedings of the Third Joint Meeting of the US, 2003.
[19]Fialkov A B. Investigations on ions in flames[J]. Progress in Energy & Combustion Science, 1997, 23(5-6): 399-528.
[20]Thornton J D, Straub D L, Chorpening B T, et al. A combustion control and diagnostics sensor for gas turbines[C]. ASME Turbo 2004: Power for Land, Sea and Air, 2004.
[21]Chorpening B T, Straub D L, Huckaby E D, et al. Detection of lean blowout and combustion dynamics using flame ionization[C]. ASME Turbo Expo 2005: Power for Land, Sea and Air, 2005.
[22]Li F, Xu L, Du M, et al. Ion current sensing-based lean blowout detection for a pulse combustor[J]. Combustion & Flame, 2017, 176: 263-271.
[23]Straub D L, Chorpening B T, Huckaby E D, et al. Time-varying flame ionization sensing applied to natural gas and propane blends in a pressurized lean premixed (LPM) combustor[C]. American Society of Mechanical Engineers, 2008.
[24]Thiruchengode M, Nair S, Neumeier Y, et al. An active control system for LBO margin reduction in turbine engines[J]. British Phycological Journal, 2003, 27(2): 107-118.
[25]Nair S, Muruganandam T M, Olsen R, et al. Lean blowout detection in a single nozzle swirl cup combustor[R]. AIAA-2004-138, 2004.
[26]Bompelly R, Lieuwen T, Seitzman J. Lean blowout and its sensing in the presence of combustion dynamics in a premixed swirl combustor[C]. AIAA Aerospace Sciences Meeting Including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition, 2013.
[27]Yi T, Gutmark E J. Real-time prediction of incipient lean blowout in gas turbine combustors[J]. AIAA Journal, 2015, 45(7): 1734-1739.
[28]Mukhopadhyay A, Chaudhari R R, Paul T, et al. Lean blow-out prediction in gas turbine combustors using symbolic time series analysis[J]. Journal of Propulsion & Power, 2013, 29(4): 950-960.
[29]Shinoda Y, Kobayashi M, Gotoda H, et al. Detection of lean blowout in a premixed gas-turbine model combustor based on nonlinear dynamics[J]. Advanced Computational Methods & Experiments in Heat Transfer XII, 2012, 75(6): 323-331.
[30]Rieker G B, Jeffries J B, Hanson R K, et al. Diode laser-based detection of combustor instabilities with application to a scramjet engine[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2009, 32(1): 831-838.
[31]Nair S, Rajaram R, Meyers A J, et al. Acoustic and ion sensing of lean blowout in an aircraft combustor simulator[R]. AIAA-2005-932, 2005.
[32]Taware A, Shah M, Wu P, et al. Acoustics based prognostics for DLE combustor lean blowout detection[C]. ASME Turbo Expo 2006: Power for Land, Sea and Air, 2006.
[33]Muruganandam T M, Seitzman J M. Optical sensing of lean blowout precursors in a premixed swirl stabilized dump combustor[C]. ASME Turbo Expo 2003, collocated with the 2003 International Joint Power Generation Conference, 2003.
[34]Muruganandam T M, Nair S, Scarborough D, et al. Active control of lean blowout for turbine engine combustors[J]. Journal of Propulsion & Power, 2005, 21(5): 807-814.
[35]Giorgi M G D, Sciolti A, Campilongo S, et al. Experimental data regarding the characterization of the flame behavior near lean blowout in a non-premixed liquid fuel burner[J]. Data in Brief, 2015, 6(C): 189.
[36]Datta S, Mukhopadhyay A, Sanyal D. Use of temporal irreversibility of symbolic time series for early detection of extinction in thermal pulse combustors[C]. ASME 2006 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, 2006.
[37]Sarkar S, Ray A, Mukhopadhyay A, et al. Dynamic data-driven prediction of lean blowout in a swirl-stabilized combustor[J]. International Journal of Spray & Combustion Dynamics, 2015, 7(3): 209-242.
[38]Gotoda H, Nikimoto H, Miyano T, et al. Dynamic properties of combustion instability in a lean premixed gas-turbine combustor[J]. Chaos, 2011, 21(1): 013124.
[39]Gotoda H, Shinoda Y, Kobayashi M, et al. Detection and control of combustion instability based on the concept of dynamical system theory[J]. Physical Review E Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics, 2014, 89(2): 672-699.
[40]Domen S, Gotoda H, Kuriyama T, et al. Detection and prevention of blowout in a lean premixed gas-turbine model combustor using the concept of dynamical system theory[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2015, 35(3): 3245-3253.
[41]Giorgi M G D, Sciolti A, Campilongo S, et al. Image processing for the characterization of flame stability in a non-premixed liquid fuel burner near lean blowout[J]. Aerospace Science & Technology, 2016, 49: 41-51.
[42]Bompelly R K, Seitzman J M. Robust lean blowout sensing for turbine engine combustors[C]. ASME 2011 Turbo Expo: Turbine Technical Conference and Exposition, 2011.
[43]Ballester J, Hernndez R, Sanz A, et al. Chemiluminescence monitoring in premixed flames of natural gas and its blends with hydrogen[J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2009, 32(2): 2983-2991.