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        柴油機(jī)微粒捕集器劣化性能運(yùn)行參數(shù)的辨析

        2020-08-13 06:56:44郭瑞瑞曹福來
        汽車實(shí)用技術(shù) 2020年14期

        郭瑞瑞 曹福來

        摘 要:文章在對微粒捕集器的劣化機(jī)理分析的基礎(chǔ)上,以與性能劣化最相關(guān)的參數(shù)壓降作為評價(jià)指標(biāo),運(yùn)用模糊灰色關(guān)聯(lián)分析方法對排氣流量、排氣氧濃度、微波功率、催化添加劑的質(zhì)量濃度和灰燼沉積量五個(gè)運(yùn)行參數(shù)對劣化性能影響進(jìn)行分析,為微粒捕集器性能的進(jìn)一步優(yōu)化提供參考依據(jù)。

        關(guān)鍵詞:微粒捕集器;劣化性能;結(jié)構(gòu)參數(shù);模糊灰色關(guān)聯(lián)

        中圖分類號:U464.172 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A ?文章編號:1671-7988(2020)14-121-03

        Abstract: In order to effectively analyze running parameter influence factors of deterioration performance in the diesel particulate filter, the deterioration mechanism was analyzed in this paper. The pressure drop was viewed as evaluation parameter of deterioration performance. And then, grey relation analysis was studied based on grey relational theory. Finally,the result provides a reference for the further optimization of the performance of the particulate trap.

        Keywords: Diesel particulate filter; Deterioration performance; Structural parameter; Grey relational analysis

        CLC NO.: U464.172 ?Document Code: A ?Article ID: 1671-7988(2020)14-121-03

        1 微粒捕集器的劣化機(jī)理

        作為微粒物捕集器的核心構(gòu)件,多孔介質(zhì)過濾體對過濾效率、壓力損失、工作可靠性、使用壽命以及再生效果起到?jīng)Q定作用。過濾體性能劣化主要體現(xiàn)在過濾體孔道堵塞和熱老化兩個(gè)方面[1],主要是由于PM再生燃燒后仍有少量來源于潤滑油、柴油添加劑的不可燃物質(zhì)(灰燼)沉積于過濾壁面的表層,經(jīng)過數(shù)百千次的再生循環(huán),過濾體孔道上遺留的灰燼不斷累積,直接引起過濾體堵塞,造成過濾體性能的劣化,同時(shí)灰燼沉積減少了微粒捕集器的PM承載空間或存儲容量。如果運(yùn)行參數(shù)調(diào)節(jié)不當(dāng),將致使微粒捕集器堵塞,使柴油機(jī)排氣背壓升高,動力性和經(jīng)濟(jì)性會大大降低,最終引起微粒捕集器多孔介質(zhì)過濾體性能劣化而無法正常工作[2]。因此,多孔介質(zhì)過濾體的劣化是成為了目前研究微粒捕集器的熱點(diǎn)。本文在以往采用模糊灰色關(guān)聯(lián)理論對添加催化劑的復(fù)合再生柴油機(jī)微粒捕集器劣化性能研究的基礎(chǔ)上[3],通過計(jì)算分辨系數(shù)ρ的使求解更合理,研究運(yùn)行參數(shù)對劣化性能的影響,也對微粒捕集器性能的進(jìn)一步優(yōu)化提供參考依據(jù)。

        2 模糊灰色關(guān)聯(lián)分析數(shù)學(xué)模型的建立

        模糊聚類分析法適用于分析界限具有模糊性特征的研究對象的一種多元性分析方法?;疑P(guān)聯(lián)分析是評估各種因素對系統(tǒng)性能影響的一種已被廣泛采用有效方法,該方法主要是通過量化分析數(shù)據(jù)序列間的近似程度及事物間關(guān)聯(lián)度的強(qiáng)弱,且僅需少量的樣本容量就可找出問題的主要及次要影響因素??紤]到當(dāng)微粒捕集器各結(jié)構(gòu)參數(shù)作為研究對象時(shí),既具有一定的灰色特征,也有一定模糊性,因此擬通過建立模糊灰色關(guān)聯(lián)分析模型來更精確評價(jià)微粒捕集器各運(yùn)行參數(shù)對性能劣化影響重要程度進(jìn)行分析4,5,其模型算法的基本框架如圖1所示。評價(jià)劣化性能的基本思路是:以被評價(jià)方案的各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)即運(yùn)行參數(shù)作為比較序列,以微粒捕集器性能劣化最相關(guān)的評價(jià)參數(shù)壓降?P作為參考數(shù)列,進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算,如果某參數(shù)的關(guān)聯(lián)度越大,則說明該參數(shù)對劣化性能的影響程度越大。

        2.1 參考序列及比較序列的確定

        確定參考數(shù)據(jù)序列和比較數(shù)據(jù)序列是評價(jià)的前提。參考數(shù)據(jù)序列能夠客觀反映研究對象的變化規(guī)律以及發(fā)展趨勢,由不同仿真統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)成。本文以某復(fù)合再生微粒捕集器為例[1],將壓降作為主要劣化性能參考序列,記為Y1(k),k為仿真的次數(shù),k =1,2,…,n。比較序列由能夠反映研究對象行為特征的影響因素?cái)?shù)據(jù)組成,而微粒捕集器劣化性能運(yùn)行參數(shù)方面的影響因素主要有排氣流量Q、排氣氧濃度Y0、微波功率P、催化添加劑的質(zhì)量濃度Ca和灰燼沉積量m,因此均選定作為比較序列,并分別記為X1(k),X2(k),X3(k)、X4(k)和X5(k)。對于比較序列,若該研究對象含有m個(gè)影響因素,并且每個(gè)影響因素包含有n種工況,則比較序列表達(dá)式如(1)所示,本文取m=5,n=16。

        2.2 原始序列無量綱化

        由于各影響因素和參考變量具有不同的量綱、數(shù)量級和物理意義,須利用式(2)對原數(shù)據(jù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化變換和無量綱化處理,以消除量綱、便于計(jì)算及減少分析誤差。

        2.3 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

        3 運(yùn)行參數(shù)模糊灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算與結(jié)果分析

        3.1 運(yùn)行參數(shù)模糊灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算

        為研究微粒捕集器劣化性能的運(yùn)行參數(shù)影響因素,本文參照相關(guān)文獻(xiàn)的仿真結(jié)果[1],選取排氣流量Q、排氣氧濃度Y0、微波功率P、催化添加劑的質(zhì)量濃度Ca和灰燼沉積量m等五個(gè)參數(shù)為研究對象進(jìn)行模糊灰色關(guān)聯(lián)分析。關(guān)于復(fù)合再生運(yùn)行參數(shù)的試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

        3.2 運(yùn)行參數(shù)模糊灰色關(guān)聯(lián)度的結(jié)果分析

        對于運(yùn)行參數(shù)來說,排氣流量、排氣氧濃度、微波功率、催化添加劑的質(zhì)量濃度和灰燼沉積量對壓降的模糊灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.8386、0.7243、0.7174、0.7290和0.8196,意味著這5個(gè)運(yùn)行參數(shù)對壓降(即過濾體堵塞)的影響程度排序?yàn)椋号艢饬髁?灰燼沉積量>催化添加劑的質(zhì)量濃度>排氣氧濃度>微波功率。上述5個(gè)參數(shù)的模糊灰色關(guān)聯(lián)度均超過0.5,也從數(shù)據(jù)上說明了均為捕集器性能劣化的主要影響因素。催化添加劑的質(zhì)量濃度和排氣氧濃度兩個(gè)參數(shù)對壓降的影響程度較為接近,而排氣流量和灰燼沉積量對壓降的影響最顯著。

        4 結(jié)語

        以上結(jié)果主要是由發(fā)動機(jī)工況和汽車行駛里程決定的,所以為了阻止微粒捕集器的堵塞,應(yīng)注意發(fā)動機(jī)的排氣流量,并注意車輛行駛里程、采取有效方法清理過濾體內(nèi)部的灰燼以降低壓降,推遲發(fā)生性能劣化,提高微粒捕集器的使用耐久性。

        參考文獻(xiàn)

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        [3] 郭瑞瑞,曹福來.基于模糊灰色關(guān)聯(lián)的微粒捕集器劣化性能結(jié)構(gòu)參數(shù)分析[J].汽車實(shí)用技術(shù),2020,4.

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