唐娟，魏慶檀，胡云萍，程勇

(1.聊城大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，山東 聊城 252000；2.山東大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250061)

目前，使用傳統(tǒng)燃料的動(dòng)力機(jī)械依然是最安全、最實(shí)用、最可靠的動(dòng)力源。柴油機(jī)因熱效率高、二氧化碳排放低得到了廣泛應(yīng)用，但其炭煙和NOx排放較高。為滿足節(jié)能減排需求，應(yīng)對(duì)柴油機(jī)燃燒過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，使其盡可能工作在設(shè)計(jì)工況。缸內(nèi)壓力是燃燒過程的直接反映[1]，但缸內(nèi)壓力傳感器價(jià)格昂貴，測(cè)量時(shí)易存在通道效應(yīng)，在線監(jiān)測(cè)燃燒過程存在難度。因此，基于其他易測(cè)信號(hào)的燃燒狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法得到了發(fā)展，例如，根據(jù)轉(zhuǎn)速信號(hào)的波動(dòng)對(duì)各缸燃燒均勻性及失火故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)[2-4]，通過尾氣的測(cè)試分析對(duì)燃燒狀況進(jìn)行判斷[5]。另外，鑒于振動(dòng)信號(hào)和燃燒過程的密切關(guān)系[6]，利用振動(dòng)信號(hào)對(duì)燃燒過程進(jìn)行監(jiān)測(cè)的研究得到了廣泛關(guān)注。振動(dòng)傳感器安裝方便，價(jià)格便宜，有利于實(shí)現(xiàn)不解體及在線監(jiān)測(cè)。早在1984年就有研究者利用振動(dòng)信號(hào)對(duì)機(jī)械系統(tǒng)性能進(jìn)行控制和故障診斷[7]；海軍工程學(xué)院[8]、Szymanski[9]等利用氣門開啟和關(guān)閉時(shí)段產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)對(duì)氣門間隙異常和漏氣故障進(jìn)行了分析；史玉鵬[10]、Ftoutou[11]等研究了利用振動(dòng)信號(hào)識(shí)別噴油故障的方法；Lowe[12]、Bahri[13]和Kamal[14]等研究了利用振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)失火故障的方法；Barelli等[15]指出振動(dòng)加速度的均方根可表征燃燒劇烈程度。可見，基于振動(dòng)信號(hào)分析相關(guān)燃燒故障的研究成果豐碩，但要實(shí)現(xiàn)燃燒過程的在線評(píng)價(jià)還有一定距離。

本研究基于振動(dòng)速度特征參數(shù)和燃燒特征參數(shù)的理論對(duì)應(yīng)關(guān)系[16]，對(duì)供油提前角偏離設(shè)計(jì)值時(shí)(變化范圍較小)振動(dòng)速度特征參數(shù)的變化進(jìn)行了分析研究，為柴油機(jī)供油提前角異常故障的診斷提供理論基礎(chǔ)，為燃燒過程在線監(jiān)測(cè)、保證柴油機(jī)工作在設(shè)計(jì)工況提供了重要反饋和控制依據(jù)。

1 模擬分析

本研究以195柴油機(jī)為模擬研究對(duì)象，以1110和295柴油機(jī)為試驗(yàn)驗(yàn)證對(duì)象，試驗(yàn)用發(fā)動(dòng)機(jī)主要參數(shù)見表1。

表1 試驗(yàn)發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)

為排除其他激勵(lì)的影響，首先基于已驗(yàn)證的195柴油機(jī)有限元模型進(jìn)行了模擬分析。模型采用十節(jié)點(diǎn)四面體網(wǎng)格單元，模型總單元數(shù)為63 302個(gè)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為19 694個(gè)，模型結(jié)構(gòu)圖及細(xì)節(jié)見文獻(xiàn)[16]，模擬中僅考慮燃燒激勵(lì)的作用，燃燒激勵(lì)即缸內(nèi)壓力，由試驗(yàn)獲得。為分析振動(dòng)速度特征參數(shù)與供油提前角的變化關(guān)系，試驗(yàn)設(shè)置了19°，22°和24° 3個(gè)供油角。圖1所示為195柴油機(jī)在1 200 r/min，30 N·m工況，不同供油提前角下燃燒時(shí)段模擬振動(dòng)速度信號(hào)和實(shí)測(cè)缸內(nèi)壓力信號(hào)對(duì)比結(jié)果。結(jié)果顯示，隨供油提前角的增大，燃燒提前，相應(yīng)的振動(dòng)速度相角提前。

圖1 不同供油提前角下實(shí)測(cè)缸內(nèi)壓力及模擬振動(dòng)速度對(duì)比

基于模擬振動(dòng)速度信號(hào)提取描述燃燒特征的振動(dòng)速度特征參數(shù)[16]，并與利用缸內(nèi)壓力計(jì)算的燃燒特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見表2。為了對(duì)峰值壓力等燃燒幅值特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)基于振動(dòng)速度的幅值特征參數(shù)的數(shù)量級(jí)進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整。其中，基于振動(dòng)速度的相位特征參數(shù)和幅值特征參數(shù)隨供油提前角的變化分別見圖2a和圖2b。

表2 1 200 r/min，30 N·m工況，不同供油提前角下燃燒特征參數(shù)對(duì)比結(jié)果

圖2 1 200 r/min，30 N·m工況下，燃燒特征參數(shù)與 供油提前角的關(guān)系

由圖2可知，振動(dòng)速度和缸內(nèi)壓力計(jì)算的燃燒特征參數(shù)隨供油角度的變化趨勢(shì)基本一致，這進(jìn)一步驗(yàn)證了基于振動(dòng)速度計(jì)算的特征參數(shù)可準(zhǔn)確表征燃燒特征的變化[16]。

由圖2a可知，隨供油提前角的增大，燃燒始點(diǎn)、峰值壓力出現(xiàn)時(shí)刻和最大壓力升高率出現(xiàn)時(shí)刻均近似線性減小，這意味著燃燒始點(diǎn)、峰值壓力出現(xiàn)時(shí)刻及最大壓力升高率出現(xiàn)時(shí)刻提前，且提前的角度和供油提前角呈近似線性關(guān)系。

由圖2b可知，隨著供油提前角的增大，峰值壓力及最大壓力升高率有增大的趨勢(shì)，這主要是由供油提前角增大，預(yù)混燃燒比例增大所致。而平均指示壓力在22°時(shí)最大，平均指示壓力是轉(zhuǎn)速、負(fù)荷和供油提前角等不同因素綜合作用的結(jié)果，因此，平均指示壓力隨供油提前角的變化無明顯規(guī)律，平均指示壓力不適于作為評(píng)價(jià)供油提前角異常與否的參數(shù)。

模擬分析結(jié)果表明，供油提前角和描述燃燒始點(diǎn)、峰值壓力等的振動(dòng)速度特征參數(shù)近似線性相關(guān)。隨供油提前角的增大，表征燃燒始點(diǎn)、峰值壓力出現(xiàn)時(shí)刻及最大壓力升高率出現(xiàn)時(shí)刻的振動(dòng)速度特征參數(shù)線性減小，表征峰值壓力及最大壓力升高率的振動(dòng)速度特征參數(shù)增大。

2 試驗(yàn)驗(yàn)證及分析

2.1 測(cè)量系統(tǒng)

為驗(yàn)證模擬分析的正確性，以1110和295柴油機(jī)為對(duì)象進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。1110柴油機(jī)共設(shè)置了19°，21°，22°和24° 4個(gè)供油角，295柴油機(jī)設(shè)置了18°，21°和24° 3個(gè)供油角。試驗(yàn)采用MP426數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)測(cè)試不同工況下的振動(dòng)速度和缸內(nèi)壓力信號(hào)，各信號(hào)采樣頻率為50 kHz，振動(dòng)速度傳感器置于發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋。各傳感器及采集系統(tǒng)參數(shù)如下：12QP250壓電式缸內(nèi)壓力傳感器，靈敏度200 pC/MPa，量程15 MPa；PCB VO622A01壓電式振動(dòng)速度傳感器，量程200 mm/s，靈敏度50 mV；YE5850A電荷放大器，極低頻測(cè)量(2 μHz)，靈敏度0.01～1 000 mV/pC，最大輸出幅度±10 V；MP426采集系統(tǒng)，16通道，16位采集卡，測(cè)量范圍±10 V。

2.2 實(shí)測(cè)振動(dòng)速度信號(hào)預(yù)處理

以1110柴油機(jī)實(shí)測(cè)振動(dòng)速度信號(hào)為例進(jìn)行分析，圖3虛線示出1 400 r/min ，30 N·m，供油角為21°工況下，一個(gè)循環(huán)的振動(dòng)速度信號(hào)。與模擬結(jié)果相比，實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)中存在低頻波動(dòng)，該低頻波動(dòng)將對(duì)特征參數(shù)的提取產(chǎn)生較大影響。分析表明該波動(dòng)的頻率低于200 Hz，主要由50 Hz諧波分量組成，為有效提取燃燒激勵(lì)振動(dòng)速度響應(yīng)，本研究采用origin軟件中的Savitzky-Golay 光順方法擬合低頻波動(dòng)，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)減掉擬合數(shù)據(jù)即為燃燒激勵(lì)振動(dòng)速度響應(yīng)。處理后的振動(dòng)速度信號(hào)見圖3實(shí)線。

圖3 實(shí)測(cè)及預(yù)處理后的振動(dòng)速度信號(hào)

2.3 1110柴油機(jī)試驗(yàn)驗(yàn)證

基于處理后的振動(dòng)速度提取燃燒特征參數(shù)，并與基于缸內(nèi)壓力計(jì)算的燃燒特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比。以1 400 r/min，20 N·m工況為例進(jìn)行分析，各特征參數(shù)隨供油提前角的變化見圖4。

圖4 1 400 r/min，20 N·m工況，特征參數(shù)隨供油 提前角的變化

由圖4可見，基于實(shí)測(cè)振動(dòng)速度與缸內(nèi)壓力計(jì)算的燃燒特征參數(shù)變化趨勢(shì)一致，表明盡管受干擾信號(hào)影響，實(shí)測(cè)振動(dòng)速度特征參數(shù)仍可較準(zhǔn)確地表征燃燒特征參數(shù)。

隨供油提前角的增大，描述燃燒始點(diǎn)、峰值壓力出現(xiàn)時(shí)刻及最大壓力升高率出現(xiàn)時(shí)刻的振動(dòng)速度相位特征參數(shù)減小，代表峰值壓力及最大壓力升高率的振動(dòng)速度幅值特征參數(shù)增大，與理論分析結(jié)果一致。

但受各種干擾信息及試驗(yàn)條件影響，各特征參數(shù)隨供油提前角變化的線性度略差。以基于振動(dòng)速度識(shí)別的峰值壓力出現(xiàn)時(shí)刻和供油提前角關(guān)系為例，以最小二乘法對(duì)其進(jìn)行線性擬合，擬合直線可描述為y=-0.839 82x+25.293 16,R2=0.933 9，說明盡管實(shí)測(cè)結(jié)果存在一定的非線性度，但仍可近似為線性關(guān)系。同理，其他振動(dòng)速度特征參數(shù)隨供油提前角的變化關(guān)系也可進(jìn)行線性擬合，擬合線性關(guān)系見圖5。

圖5 1110柴油機(jī)基于振動(dòng)速度提取的特征參數(shù)和供油 提前角的擬合線性關(guān)系

2.4 295柴油機(jī)驗(yàn)證

為驗(yàn)證結(jié)果的普適性，在295柴油機(jī)上進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，選取1 200 r/min，60 N·m工況作為驗(yàn)證工況。隨供油提前角的增加，基于實(shí)測(cè)振動(dòng)速度的特征參數(shù)變化規(guī)律與前文分析一致。但受干擾信號(hào)和工況設(shè)置偏差影響，特征參數(shù)隨供油角的變化也呈現(xiàn)出一定的非線性特點(diǎn)。同樣，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行線性擬合得出295柴油機(jī)各特征參數(shù)隨供油提前角的變化關(guān)系，結(jié)果見圖6。

圖6 295柴油機(jī)基于振動(dòng)信號(hào)提取的特征參數(shù)隨供油 提前角的變化

振動(dòng)速度特征參數(shù)隨供油提前角變化的線性關(guān)系是今后基于振動(dòng)速度定量判斷供油角大小的基礎(chǔ)。

上述分析結(jié)果表明，對(duì)于供油提前角異常故障，在供油角偏離設(shè)計(jì)值范圍較小時(shí)，可選擇描述最大壓力升高率、峰值壓力、燃燒始點(diǎn)、峰值壓力出現(xiàn)時(shí)刻和最大壓力升高率出現(xiàn)時(shí)刻的特征參數(shù)作為故障評(píng)價(jià)參數(shù)，根據(jù)這些參數(shù)的共同變化判斷系統(tǒng)存在供油提前角異常故障的可能性。

3 結(jié)論

a) 模擬研究結(jié)果表明，對(duì)于偏離設(shè)計(jì)值較小的異常供油提前角，基于振動(dòng)速度提取的描述峰值壓力出現(xiàn)時(shí)刻、燃燒始點(diǎn)和最大壓力升高率出現(xiàn)時(shí)刻等特征參數(shù)隨著供油提前角的增加而減小，表征峰值壓力、最大壓力升高率的特征參數(shù)隨供油提前角的增加而增大，且各特征參數(shù)隨供油提前角近似線性變化；

b) 基于振動(dòng)速度提取的描述平均指示壓力的特征參數(shù)隨供油提前角的變化規(guī)律不明顯，不適于作為評(píng)價(jià)供油提前角異常故障的參數(shù)。

參考文獻(xiàn)：

[1] Yaojung Shiao,Moskwa J J.Cylinder pressure and combustion heat release estimation for SI engine diagnostics using nonlinear sliding observers[J].IEEE Transaction on Control Systems,1995,3(1):70-78.

[2] 劉世元，杜潤(rùn)生，楊叔子.利用轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)診斷內(nèi)燃機(jī)失火故障的研究(2)——波形分析方法 [J].內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào),2000,18(3):320-323.

[3] 程勇，胡玉平，唐向臣，等.根據(jù)飛輪瞬時(shí)轉(zhuǎn)速診斷發(fā)動(dòng)機(jī)各缸燃燒差異的探討[J].內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào),1999,17(1):82-85.

[4] Daniel Jung,Erik Frisk,Mattias Krysander.A flywheel error compensation algorithm for engine misfire detection [J].Control Engineering Practice，2016,47:37-47.

[5] 畢曉君,柳長(zhǎng)源,盧迪.基于PSO-RVM算法的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，35(2):245-249.

[6] Tung V T C,Malcolm J.Crocker.Diesel engine noise and relationship to cylinder pressure [C].SAE Paper 820237，1982.

[7] Lyon R H,DeJong R G.Design of a high-level dia-gnostic system [J].Journal of Vibration,Acoustics,Stress,and Reliability in Design,1984,106(1):17-21.

[8] 張雨,徐小林,張建華.設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷[M].長(zhǎng)沙:國(guó)防科技大學(xué)出版社,2000.

[9] Grzegorz M,Szymanski,Franciszek Tomaszewski.Diagnostics of automatic compensators of valve clearance in combustion engine with the use of vibration signal [J].Mechanical system and signal processing,2016,68/69:479-490.

[10] 史玉鵬,劉建敏,許世永.基于缸蓋振動(dòng)的柴油機(jī)噴油、燃燒信息檢測(cè)研究[J].車用發(fā)動(dòng)機(jī),2011(3):74-81.

[11] Ezzeddine Ftoutou,Mnaouar Chouchane,Noureddine Besbès.Feature Selection for Diesel Engine Fault Classification [C]//Proceeding of the second international conference “Condition monitoring of machinery in non-stationary operations”.Berlin：Springer,2012:309-318.

[12] Lowe D P,Weiliang Wu,Andy C C Tan,et al.Diesel Engine Problems,Acoustic Emission Signals and Simulated Misfire Faults [C]//Proceeding of the 5th world congress on engineering asset management.London:Springer,2010:587-598.

[13] Anish Bahri,Sugumaran V,Jegadeeshwaran R,et al.Misfire detection in spark-ignition engine using statistical learning theory [J].International Journal of Performability Engineering,2016,12(1):79-87.

[14] Jafarian,Kamal,Mobin,et al.Misfire fault detection in the internal combustion engine using the artificial neural networks (ANNs) [C]//Proceedings of the 2017 Industrial and Systems Engineering Conference.Pittsburgh:Industrial System Engineering Research Conference,2017:926-932.

[15] Barelli L,Barluzzi E,BidiniG.Cylinders diagnosis system of a 1 MW internal combustion engine through vibrational signal processing using DWT technique [J].Applied Energy,2012,92:44-50.

[16] 唐娟,程勇,紀(jì)少波,等.柴油機(jī)燃燒過程和缸蓋振動(dòng)信號(hào)關(guān)系模擬分析[J].內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào),2010,28(5):441-446.