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        基于數(shù)學(xué)模型的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號提取方法研究

        2021-11-07 01:26:42劉會彩
        內(nèi)燃機(jī)與配件 2021年21期
        關(guān)鍵詞:提取方法內(nèi)燃機(jī)數(shù)學(xué)模型

        劉會彩

        摘要: 為提高內(nèi)燃機(jī)燃燒信號提取精度,引入數(shù)學(xué)模型,開展對內(nèi)燃機(jī)燃燒信號提取方法的設(shè)計研究。通過基于數(shù)學(xué)模型的燃燒信號采樣點(diǎn)離散處理、基于廣義維數(shù)的特征信號重組,提出一種全新的提取方法。通過對比實(shí)驗(yàn)證明,設(shè)計的提取方法與基于MEEMD-HHT的提取方法相比,得出的結(jié)果更接近實(shí)際值,可以有效提高內(nèi)燃機(jī)燃燒過程中信號的提取精度,為后續(xù)內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行監(jiān)測提供可靠技術(shù)條件。

        Abstract: In order to improve the extraction accuracy of combustion signal of internal combustion engine, a mathematical model was introduced to design and study the extraction method of combustion signal of internal combustion engine. A new extraction method was proposed by discrete processing of sampling points of combustion signals based on mathematical model and recombination of characteristic signals based on generalized dimension. Through comparative experiments, it is proved that compared with the extraction method based on MEEMD-HHT, the results obtained by the designed extraction method are closer to the actual value. It can effectively improve the signal extraction accuracy of internal combustion engine and provide reliable technical conditions for subsequent monitoring of internal combustion engine.

        關(guān)鍵詞: 數(shù)學(xué)模型;內(nèi)燃機(jī);燃燒信號;提取方法

        Key words: mathematical model;the internal combustion engine;combustion signal;extraction method

        中圖分類號:TK401????????????????????????????????????? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A?????????????????????????????? ?? 文章編號:1674-957X(2021)21-0029-02

        0? 引言

        內(nèi)燃機(jī)屬于一種典型的柴油機(jī)設(shè)備,此種設(shè)備在使用中具有運(yùn)動結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點(diǎn),正因如此,使得內(nèi)燃機(jī)在運(yùn)行時存在較多的振動激勵源,從而導(dǎo)致內(nèi)燃機(jī)燃燒信號的頻率分布范圍較廣。針對此種信號,倘若前端采用直接測量的方式進(jìn)行信號獲取,此時捕獲到的燃燒信號具有不平穩(wěn)特點(diǎn),而此種非平穩(wěn)類型的燃燒信號在實(shí)際應(yīng)用中的價值相對較低。目前,大部分獲取的燃燒信號均用于內(nèi)燃機(jī)故障診斷方面,在完成信號的采集后,使用某種既定的手段,進(jìn)行信號特征的分析,即可實(shí)現(xiàn)對內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行故障的事前預(yù)測[1]??梢酝ㄟ^提取內(nèi)燃機(jī)燃燒信號,對信號的表達(dá)方式進(jìn)行及時監(jiān)控,可以有效確保內(nèi)燃機(jī)設(shè)備的運(yùn)行保持一種相對平穩(wěn)的狀態(tài),從而實(shí)現(xiàn)對設(shè)備故障的研判以及節(jié)能控制和排放量控制。本文利用數(shù)學(xué)模型對信號采樣點(diǎn)進(jìn)行分解處理獲取燃燒信號,通過均值次數(shù)計算的方式添加定幅值的噪聲,以此得出信號采樣點(diǎn)分量均值,實(shí)現(xiàn)燃燒信號采樣點(diǎn)的離散化處理。采用盒計數(shù)法完成維度重疊信號篩查,對特征信號進(jìn)行拆分與重組,最終完成信號的提取,可以有效提高內(nèi)燃機(jī)燃燒過程中信號的提取精度。

        1? 基于數(shù)學(xué)模型的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號提取方法

        1.1 基于數(shù)學(xué)模型的燃燒信號采樣點(diǎn)離散處理

        為了實(shí)現(xiàn)對內(nèi)燃機(jī)燃燒信號中價值性信息的提取,在此次研究中,引進(jìn)數(shù)學(xué)模型,采用對信號采樣點(diǎn)進(jìn)行離散化處理的方式,獲取內(nèi)燃機(jī)在運(yùn)行時的多維度信號。傳統(tǒng)的采樣點(diǎn)處理方法為EMD法,即在采樣或獲取信號時,通過保持采樣點(diǎn)的連續(xù)性實(shí)現(xiàn)對信號的連續(xù)化處理[2]。但此種采樣方式會導(dǎo)致獲取的燃燒信號存在大量重疊區(qū)域,甚至是十分嚴(yán)重的模態(tài)混搭,而在本章研究中提出的數(shù)學(xué)模型可以通過對采樣點(diǎn)的分解處理,在獲取的信號中插入高斯白噪聲,使燃燒信號在不同維度上呈現(xiàn)一種間斷性特點(diǎn),從而確保獲取的燃燒信號具有后續(xù)分析價值。上文提出內(nèi)容的具體操作步驟如下:

        按照EDM法進(jìn)行燃燒信號采樣點(diǎn)的確定,對采樣的總數(shù)進(jìn)行均值次數(shù)計算,得到一個給定的采樣M值。對M值進(jìn)行初始化處理,并在初始化的過程中,在信號內(nèi)插入高斯白噪聲,噪聲幅度表示為m,對應(yīng)m的值設(shè)定為1.0。將初始化后的M個采樣點(diǎn)進(jìn)行空間劃分,即對每個固定取值點(diǎn)進(jìn)行m次數(shù)的分解[3]。將具有定幅值的噪聲添加到指定維度的燃燒信號上,此時,可將攜帶高斯白噪聲的燃燒信號使用數(shù)學(xué)模型表示,表達(dá)式如下:

        公式(1)中:xm(t)表示為攜帶高斯白噪聲的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號數(shù)學(xué)表達(dá)式;x(t)表示為內(nèi)燃機(jī)燃燒原始信號;

        nm(t)表示為添加白噪聲的次數(shù)。在完成對采樣點(diǎn)信號的集中處理后,使用數(shù)學(xué)模型中的線性輔助離散處理法,對xm(t)進(jìn)行采樣,得到一個針對燃燒信號的分量信息,將對應(yīng)的分量信息表示為cm,n,其中n的取值在[1~N]范圍內(nèi)。倘若在采樣過程中,存在m

        如下:

        公式(2)中:y表示為離散后的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號采樣點(diǎn)。按照此種方式,輸出采樣點(diǎn)集合,實(shí)現(xiàn)對內(nèi)燃機(jī)燃燒信號采樣點(diǎn)的離散化處理。

        1.2 基于廣義維數(shù)的特征信號重組

        在完成對內(nèi)燃機(jī)燃燒信號采樣點(diǎn)的離散化處理后,通過控制對接終端通信設(shè)備,對不同維度下的內(nèi)燃機(jī)燃燒特征信號進(jìn)行獲取[4],具體如圖1所示。

        根據(jù)圖1可知,利用加權(quán)平均法可以有效完成形態(tài)濾渡。通過計算獲取的特征信號加權(quán)平均值,利用數(shù)學(xué)模型的方式進(jìn)行特征信號提取??紤]到此時提取的信號屬于多維度信號,信號中不僅攜帶噪聲,同時也存在維度上的重疊,因此,需要基于廣義維度數(shù),對特征信號進(jìn)行拆分與重組。為了實(shí)現(xiàn)對多維度信號的有效描述,引進(jìn)盒計數(shù)法,通過對維度的簡單分域,進(jìn)行維度重疊信號的篩查。此過程的計算表達(dá)式如下:

        公式(3)中:Kq(ε)表示為在q維度下,采樣信號ε的重疊范圍;i表示為采樣行為發(fā)生次數(shù);P表示為信號的廣義維數(shù);q表示為重疊信號維度。當(dāng)q=0時,此時在廣義維數(shù)下,分母值為-1,可以認(rèn)為此時計算得到的Kq(ε)值<0,即獲取的燃燒信號無重疊,直接對接不同維度下的采樣信號即可生成連續(xù)的燃燒信號;當(dāng)q=1時,分母值為0,采樣結(jié)果無意義;當(dāng)q>1時,可以認(rèn)為此時計算得到的Kq(ε)值>0,按照計算得到的重疊值進(jìn)行信號篩查,并刪除其中的噪聲信號,對接不同維數(shù)下的信號值,使獲取的信號呈現(xiàn)連續(xù)性特點(diǎn),即可認(rèn)為完成對信號的提取。綜上所述,完成基于數(shù)學(xué)模型的內(nèi)燃機(jī)燃燒信號提取方法設(shè)計。

        2? 對比實(shí)驗(yàn)

        通過本文上述論述,從理論方面實(shí)現(xiàn)對信號提取方法的理論設(shè)計,為了進(jìn)一步驗(yàn)證該方法在實(shí)際內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行過程中的提取效果,選擇將其與基于MEEMD-HHT的信號提取方法進(jìn)行對比,通過得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證兩種提取方法的應(yīng)用性能。選擇以SD46-460型號內(nèi)燃機(jī)作為研究對象,該內(nèi)燃機(jī)為4W34T二缸內(nèi)燃機(jī),在正常工作相位上,內(nèi)燃機(jī)的1缸與2缸之間發(fā)火間隔180°CA,2缸與1缸之間發(fā)火間隔為540°CA。圖2為SD46-460型號內(nèi)燃機(jī)的各激勵工作相位示意圖。

        根據(jù)圖2所示的各激勵工作相位基本信息,針對該內(nèi)燃機(jī)在燃燒過程中的信號進(jìn)行提取,選擇將力錘信號和振動加速度信號作為提取的主要信號類型,在SD46-460型號內(nèi)燃機(jī)上設(shè)置加速度傳感器,通過脈沖錘敲擊SD46-460型號內(nèi)燃機(jī),使之產(chǎn)生力錘信號和激勵響應(yīng)的振動加速度信號,經(jīng)FFT分析儀得出具體信號數(shù)值。對比兩種提取方法提取到的信號結(jié)果與該內(nèi)燃機(jī)在燃燒過程中的實(shí)際信號數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,并將結(jié)果繪制成表1所示。

        從表1得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步計算得出,本文提取方法獲取到的力錘信號和振動加速度信號與實(shí)際值之間均相差0.01,這是由于在提取內(nèi)燃機(jī)燃燒特征信號時將維度進(jìn)行了分域,可以對維度重疊信號進(jìn)行篩查,得出有效燃燒信號,提升力錘信號和振動加速度信號判斷。而基于MEEMD-HHT的提取方法兩種信號提取結(jié)果均與實(shí)際值相差較大。因此,通過上述實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的提取方法具有更高的提取精度,可為后續(xù)內(nèi)燃機(jī)燃燒異常狀態(tài)的快速修復(fù)提供可靠信息依據(jù)。

        3? 結(jié)束語

        現(xiàn)如今,在信號提取與處理領(lǐng)域中,使用的較為頻繁的技術(shù)為小波轉(zhuǎn)換技術(shù),嘗試通過小波函數(shù),對內(nèi)燃機(jī)燃燒信號波形的分析,但使用此種技術(shù)進(jìn)行信號提取的過程具有多尺度分析性特點(diǎn),無法在實(shí)現(xiàn)對信號的獲取后對其進(jìn)行細(xì)致化的分解。為了完善信號提取方法,本文在研究中,引進(jìn)了數(shù)學(xué)模型,對內(nèi)燃機(jī)信號采樣點(diǎn)分解處理后采用廣義維度數(shù)重組信號,基于此模型的應(yīng)用,進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)燃燒信號提取方法的設(shè)計,從而為實(shí)現(xiàn)內(nèi)燃機(jī)的穩(wěn)定化與持續(xù)化運(yùn)行作出指導(dǎo)。但是由于時間和研究條件有限,實(shí)驗(yàn)對象選取不夠?qū)挿?,比如此次研究僅選取一種型號的內(nèi)燃機(jī)作為實(shí)驗(yàn)對象,數(shù)據(jù)結(jié)果缺少普適性,因此在之后的研究中將進(jìn)行多種型號的內(nèi)燃機(jī)選擇,以此來夯實(shí)實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果,以期為后續(xù)內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行監(jiān)測提供理論支持。

        參考文獻(xiàn):

        [1]師濤.基于時域分割算法的斷路器振動信號故障特征提取方法[J].電力設(shè)備管理,2021(03):158-159.

        [2]馬俊添,張素明,閻小濤,陳海寶.基于圖像識別的機(jī)械振動信號特征提取與壽命預(yù)測方法研究[J].宇航總體技術(shù),2021,5(04):33-42.

        [3]于淼,張耀魯,徐澤辰,等.基于MEEMD-HHT的分布式光纖振動傳感系統(tǒng)信號特征提取方法[J].紅外與激光工程,2021,50(07):207-218.

        [4]楊剛,楊小青,鐘欣.基于短時傅里葉變換和時域包絡(luò)的AEB系統(tǒng)預(yù)警聲信號時間提取方法[J/OL].汽車技術(shù),1-7.

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