CN104866671B - 一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，包括以下步骤：对实时测量的振动速度信号进行预处理，去除高频干扰，利用模式识别方法去除低频干扰；利用一阶拟合曲线获取最大压力升高率；利用一阶平均拟合曲线，依据振动速度和缸压曲线得到的最大压力升高率；利用缸盖表面振动速度识别最大压力升高率。本发明实现基于缸盖表面振动速度信号对最大压力升高率的进行识别，有利于评价内燃机燃烧过程，可为优化内燃机燃烧过程控制策略提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及内燃机燃烧特征参数预估，具体涉及一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法。
背景技术
最大压力升高率是表征内燃机燃烧过程的重要参数之一，其一般通过缸内压力曲线获得，但缸压传感器的工作环境具有一定的局限性，难以实车普及应用。内燃机缸盖表面振动信号中包含有丰富的缸内燃烧状态信息，且振动信号检测简便，若能基于振动信号实时获取压力升高率相关的信息，将会为内燃机燃烧过程控制策略的制定提供有效的依据。
研究工作中发现，实测的缸盖表面振动速度信号中，燃烧激励响应信号的信噪比很低，往往被淹没在非燃烧激励响应信号中；另外，信号中还混杂有因传感器频响不足及截断误差引起的高频噪声信号。
本方法对实测振动速度信号进行了预处理，提高了燃烧激励响应信号的信噪比，提出基于处理后的振动速度信号识别最大压力升高率的新方法。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，本发明可以实现基于缸盖表面振动速度信号对最大压力升高率的进行识别，有利于评价内燃机燃烧过程，可为优化内燃机燃烧过程控制策略提供参考。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，包括以下步骤：
(1)对实时测量的振动速度信号进行预处理，去除高频干扰；
(2)利用模式识别方法去除低频干扰；
(3)利用一阶拟合曲线获取最大压力升高率；
(4)利用一阶平均拟合曲线，依据振动速度和缸压曲线得到的最大压力升高率；
(5)利用缸盖表面振动速度识别最大压力升高率。
所述步骤(1)中，利用二阶巴特沃斯低通滤波器，滤除了实测振动速度信号中高频噪声；滤波后，利用曲轴转角信号及相位信号将振动速度信号和缸压信号从时域转换到了曲柄转角域，对往复惯性力激励响应信号建模，采用模式识别方法识别模型参数，预估并将低频扰动信号去除。
所述步骤(1)中，所述二阶巴特沃斯低通滤波器的截止频率为2000Hz。
所述步骤(2)中，低频扰动主要由往复惯性力引起，往复惯性力激励信号描述为：
式中，pj是往复惯性力，m代表往复运动质量，r是曲柄半径，ω为曲柄旋转角速度，α代表曲柄转角，λ为连杆比。
所述步骤(2)中，将往复惯性力激励信号进行牛顿二项式定理展开得：
式中，pj是往复惯性力，m代表往复运动质量，r是曲柄半径，ω为曲柄旋转角速度，α代表曲柄转角，λ为连杆比，A1、A2i分别表示第1及2i阶次谐量幅值。
所述步骤(2)中，假设内燃机机体振动系统为线性系统，频带下的往复惯性力激励响应信号与往复惯性力信号导数间仅在相位与幅值上存在变化，则往复惯性力激励引起的振动速度响应信号可表示为：
式中，C1、C2i分别表示第1及2i阶次谐量的幅值畸变因数，α1、α2i分别表示第1、2i阶次谐量的相位滞后角；
由(3)式可得：
式中，B0、B1、B2i、B2i+1即为需辨识的模型参数。
所述步骤(2)中，利用实测数据，在模型类中选取最满足准则要求的模型，从而进一步确定系统模型参数的方法；
令其中V为实测的振动速度信号，M为参与模型参数辨识的数据点数，依据多元函数Q(B2i,B2i+1)取得极值的必要条件求解B2i、B2i+1，进而可利用式(4)推求往复惯性力激励引起的振动速度响应信号。
所述步骤(3)中，去除低频扰动信号后，振动速度信号与压力升高率曲线间的相关性显著提高，所采用的振动速度信号均经过滤波并去除了低频扰动干扰。
令F表示缸盖在某一时刻所受的外力，x*表示该时刻缸盖相应的变形量，力与变形之间的关系描述为：
F＝f(x) (5)
如果此时缸盖所受外力增加ΔF，则缸盖也会相应产生Δx的附加变形量，将F在x*处作泰勒级数展开，即
注意到F＝f(x*)，则ΔF可以表示为：
ΔF＝k1Δx+k2Δx2+k3Δx3+… (7)
式中，k1，k2，k3可视为与机体振动特性相关的系数。
所述步骤(3)中，考虑到缸压激励的导数是压力升高率，位移的导数是振动速度，因此，压力升高率与缸盖表面振动速度信号之间关系可表示为：
pir＝k1v+k2v2+k3v3+… (8)
式中，pir为压力升高率，v为振动速度，系数ki可由压力升高率和实测振动速度之间的关系推求获得，令
其中：M为参与参数辨识的数据点数，为由压力信号计算得到的第i点的压力升高率，为根据式(4)由振动速度信号推求得到的压力升高率；依据多元函数Q(k1,k2,k3…)取得极值的必要条件…，求解k1，k2，k3…。
所述步骤(4)中，选择一阶平均拟合曲线对最大压力升高率进行辨识。
本发明的有益效果为：
(1)实现基于缸盖表面振动速度信号对最大压力升高率的进行识别，有利于评价内燃机燃烧过程，可为优化内燃机燃烧过程控制策略提供参考。
(2)利用一阶平均拟合曲线识别最大压力升高率的计算量小，可有效提高运算效率，有利于应用在工程实际中。
附图说明
图1为本发明最大压力升高率识别流程图；
图2(a)为滤波前缸盖表面振动速度信号图；
图2(b)为图2(a)的滤波前缸盖表面振动速度信号s变换图；
图2(c)为滤波后缸盖表面振动速度信号及s变换图；
图2(d)为图2(c)的滤波前缸盖表面振动速度信号s变换图；
图3(a)为本发明提出的预处理前振动速度信号与压力升高率曲线；
图3(b)为本发明提出的预处理后振动速度信号与压力升高率曲线；
图4(a)为利用一阶拟合曲线，依据振动速度和缸压曲线得到的最大压力升高率曲线；
图4(b)为利用一阶拟合曲线，依据振动速度和缸压曲线得到的最大压力升高率曲线；
图5为标定曲线中斜率最大值、最小值和平均值曲线图；
图6(a)为利用一阶平均拟合曲线，依据振动速度和缸压曲线得到的最大压力升高率曲线；
图6(b)为利用一阶平均拟合曲线，依据振动速度和缸压曲线得到的最大压力升高率曲线。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
本发明包括：(1)对实测振动速度信号进行预处理(去除高频干扰和低频干扰)、(2)辨识模型参数、(3)获取最大压力升高率。
步骤(1)中，利用2阶巴特沃斯低通滤波器，滤除了实测振动速度信号中高频噪声；滤波后，利用曲轴转角信号及相位信号将振动速度信号和缸压信号从时域转换到了曲柄转角域，对往复惯性力激励响应信号建模，采用模式识别方法识别模型参数，预估并将低频扰动信号去除。
步骤(1)中，所述2阶巴特沃斯低通滤波器的截止频率为2000Hz。
步骤(2)中，低频扰动主要由往复惯性力引起，往复惯性力激励信号可描述为：
式中，pj是往复惯性力，m代表往复运动质量，r是曲柄半径，ω为曲柄旋转角速度，α代表曲柄转角，λ为连杆比。
将式(1)利用牛顿二项式定理展开得：
式中，A1、A2i分别表示第1及2i阶次谐量幅值。
假设内燃机机体振动系统为线性系统，某频带下的往复惯性力激励响应信号与往复惯性力信号导数间仅在相位与幅值上存在变化，则往复惯性力激励引起的振动速度响应信号可表示为：
式中，C1、C2i分别表示第1及2i阶次谐量的幅值畸变因数，α1、α2i分别表示第1、2i阶次谐量的相位滞后角。
由(3)式可得：
式中，B0、B1、B2i、B2i+1即为需辨识的模型参数。
模式识别是根据某一准则，利用实测数据，在模型类中选取最满足准则要求的模型，从而进一步确定系统模型参数的方法。
令其中V为实测的振动速度信号，M为参与模型参数辨识的数据点数。依据多元函数Q(B2i,B2i+1)取得极值的必要条件求解B2i、B2i+1，进而可利用式(4)推求往复惯性力激励引起的振动速度响应信号。
步骤(3)中，由图可见，去除低频扰动信号后，振动速度信号与压力升高率曲线间的相关性显著提高，所采用的振动速度信号均经过滤波并去除了低频扰动干扰。
令F表示缸盖在某一时刻所受的外力，x*表示该时刻缸盖相应的变形量。力与变形之间的关系可以描述为：
F＝f(x) (5)
如果此时缸盖所受外力增加ΔF，则缸盖也会相应产生Δx的附加变形量。将F在x*处作泰勒级数展开，即
注意到F＝f(x*)，则ΔF可以表示为：
ΔF＝k1Δx+k2Δx2+k3Δx3+… (7)
式中，k1，k2，k3可视为与机体振动特性相关的系数。
考虑到缸压激励的导数是压力升高率，位移的导数是振动速度，因此，压力升高率与缸盖表面振动速度信号之间关系可表示为：
pir＝k1v+k2v2+k3v3+… (8)
式中，pir为压力升高率，v为振动速度。系数ki可由压力升高率和实测振动速度之间的关系推求获得。令
其中：M为参与参数辨识的数据点数，为由压力信号计算得到的第i点的压力升高率，为根据式(4)由振动速度信号推求得到的压力升高率。依据多元函数Q(k1,k2,k3…)取得极值的必要条件…，求解k1，k2，k3…。实际应用中，式(8)中的阶次可根据压力升高率识别精度的需求确定，本发明所用为一阶拟合曲线获取最大压力升高率。
步骤(3)中，每个循环的最大压力升高率是分别根据自身的拟合曲线识别得到的，这显然不满足利用振动速度信号在线识别最大压力升高率的要求。为此，计算并选择一阶平均拟合曲线对最大压力升高率进行了辨识。
实施例一：
如图1所示，为最大压力升高率识别流程图。缸内压力主要由2000Hz以下的谐波分量构成，为提高燃烧激励响应信号的信噪比，设计了截止频率为2000Hz的二阶巴特沃斯低通滤波器，滤除了实测振动速度信号中2000Hz以上的高频噪声。滤波后，利用曲轴转角信号及相位信号将振动速度信号和缸压信号从时域转换到了曲柄转角域。图2(a)、(b)和图2(c)、(d)分别显示了滤波前后1200r/min、10N·m工况下的振动速度信号及其s变换的时频图。从图中可以看到，滤波后的振动速度信号中含有一幅值较大的低频扰动信号，燃烧激励响应信号被淹没在这一低频信号之中。分析认为此低频扰动信号是由往复惯性力激励引起的，对往复惯性力激励响应信号建模，采用模式识别方法识别了模型参数，预估并将低频扰动信号去除。图3(a)、(b)显示了低频信号去除前后的振动速度信号，作为参考，图中同时显示了由压力曲线计算得到的压力升高率曲线。由图可见，去除低频扰动信号后，振动速度信号与压力升高率曲线间的相关性显著提高。所采用的振动速度信号均经过滤波并去除了低频扰动干扰，令F表示缸盖在某一时刻所受的外力，x*表示该时刻缸盖相应的变形量。力与变形之间的关系可以描述为：
F＝f(x) (1)
如果此时缸盖所受外力增加ΔF，则缸盖也会相应产生Δx的附加变形量。将F在x*处作泰勒级数展开，即
注意到F＝f(x*)，则ΔF可以表示为：
ΔF＝k1Δx+k2Δx2+k3Δx3+… (3)
式中，k1，k2，k3可视为与机体振动特性相关的系数。
考虑到缸压激励的导数是压力升高率，位移的导数是振动速度，因此，压力升高率与缸盖表面振动速度信号之间关系可表示为：
pir＝k1v+k2v2+k3v3+… (4)
式中，pir为压力升高率，v为振动速度。系数ki可由压力升高率和实测振动速度之间的关系推求获得。令
其中：M为参与参数辨识的数据点数，为由压力信号计算得到的第i点的压力升高率，为根据式(4)由振动速度信号推求得到的压力升高率。依据多元函数Q(k1,k2,k3…)取得极值的必要条件…，求解k1，k2，k3…。实际应用中，式(4)中的阶次可根据压力升高率识别精度的需求确定。
为了能利用振动速度信号在线识别最大压力升高率，需要兼顾计算精度与计算效率。为此，采用一阶曲线对标定曲线进行拟合，进行最大压力升高率的估算。图4(a)、(b)为利用一阶拟合曲线识别得到的最大压力升高率和利用缸压曲线获取的最大压力升高率对比。采用一阶拟合曲线时，利用振动速度和压力曲线识别得到的最大压升率值偏差在±3％之内。
图4(a)、图4(b)中，每个循环的最大压力升高率是分别根据自身的拟合曲线识别得到的，这显然不满足利用振动速度信号在线识别最大压力升高率的要求。为此，计算并选择一阶平均拟合曲线对最大压力升高率进行了辨识。
图5显示了标定曲线中斜率最大、最小的两条曲线，以及计算得到的一阶平均拟合曲线。由图可见，用平均拟合曲线进行最大压升率识别时，最大上偏差约为0.018MPa/℃A，最大下偏差约为-0.025MPa/℃A，在曲线所示范围内的偏差在±6.5％以内。
为验证所发明方法的实用性，以1000r/min、10Nm与1200r/min、10Nm工况实测振动速度信号为例进行了识别验证。图6(a)、(b)为利用一阶平均拟合曲线对最大压升率的识别结果。由图可见，采用平均拟合曲线时，利用振动速度获得的最大压力升高率和根据缸压曲线得到的最大压力升高率随循环数也呈近似一致的波动规律，1000r/min、10Nm时，二者的偏差在±6.5％之内，1200r/min、10Nm工况时，二者的偏差在±5.5％以内。由此，如果能根据压力升高率和振动速度得到标定曲线，则可实现利用振动速度信号在线识别压力升高率，尽管识别精度略有不足，但有较好的实用性，仍不失是一种较理想的识别方法。
综上，滤除振动速度信号中的高频噪音，并去除低频扰动信号后，缸盖表面振动速度信号可用于最大压力升高率的识别，该发明有望为内燃机燃烧过程控制提供依据。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (9)
1.一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤(1)对实时测量的振动速度信号进行预处理，去除高频干扰；
步骤(2)利用模式识别方法去除低频干扰；
步骤(3)利用一阶拟合曲线获取最大压力升高率；
步骤(4)利用一阶平均拟合曲线，依据振动速度或缸压曲线得到最大压力升高率；
步骤(5)利用缸盖表面振动速度识别最大压力升高率；
所述步骤(2)中，低频扰动主要由往复惯性力引起，往复惯性力激励信号描述为：
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式中，Pj是往复惯性力，m代表往复运动质量，r是曲柄半径，ω为曲柄旋转角速度，α代表曲柄转角，λ为连杆比。
2.如权利要求1所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：所述步骤(1)中，利用二阶巴特沃斯低通滤波器，滤除了实测振动速度信号中高频噪声；滤波后，利用曲轴转角信号及相位信号将振动速度信号和缸压信号从时域转换到了曲柄转角域，对往复惯性力激励响应信号建模，采用模式识别方法识别模型参数，预估并将低频扰动信号去除。
3.如权利要求2所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：所述步骤(1)中，所述二阶巴特沃斯低通滤波器的截止频率为2000Hz。
4.如权利要求1所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：所述步骤(2)中，将往复惯性力激励信号进行牛顿二项式定理展开得：
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式中，Pj是往复惯性力，m代表往复运动质量，r是曲柄半径，ω为曲柄旋转角速度，α代表曲柄转角，λ为连杆比，A1、A2i分别表示第1及2i阶次谐量幅值。
5.如权利要求4所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：假设内燃机机体振动系统为线性系统，频带下的往复惯性力激励响应信号与往复惯性力信号导数间仅在相位与幅值上存在变化，则往复惯性力激励引起的振动速度响应信号可表示为：
<mrow>
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</mrow>
式中，C1、C2i分别表示第1及2i阶次谐量的幅值畸变因数，α1、α2i分别表示第1、2i阶次谐量的相位滞后角；
由(3)式可得：
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式中，B0、B1、B2i、B2i+1即为需辨识的模型参数。
6.如权利要求5所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：利用实测数据，在模型类中选取最满足准则要求的模型，从而进一步确定系统模型参数的方法；
令其中V为实测的振动速度信号，M为参与模型参数辨识的数据点数，依据多元函数Q(B2i,B2i+1)取得极值的必要条件求解B2i、B2i+1，进而可利用式(4)推求往复惯性力激励引起的振动速度响应信号。
7.如权利要求1所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：所述步骤(3)中，去除低频扰动信号后，振动速度信号与压力升高率曲线间的相关性显著提高，所采用的振动速度信号均经过滤波并去除了低频扰动干扰，令F表示缸盖在某一时刻所受的外力，x*表示该时刻缸盖相应的变形量，力与变形之间的关系描述为：
F＝f(x) (5)
如果此时缸盖所受外力增加ΔF，则缸盖也会相应产生Δx的附加变形量，将F在x*处作泰勒级数展开，即
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>F</mi>
<mo>+</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>F</mi>
<mo>=</mo>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
<mo>+</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mo>=</mo>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>f</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>d</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mo>|</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mn>2</mn>
<mo>!</mo>
</mrow>
</mfrac>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>d</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>f</mi>
</mrow>
<mrow>
<msup>
<mi>dx</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mo>|</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
</msub>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mn>3</mn>
<mo>!</mo>
</mrow>
</mfrac>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>d</mi>
<mn>3</mn>
</msup>
<mi>f</mi>
</mrow>
<mrow>
<msup>
<mi>dx</mi>
<mn>3</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mo>|</mo>
<msup>
<mi>x</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
</msub>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>3</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
注意到F＝f(x*)，则ΔF可以表示为：
ΔF＝k1Δx+k2Δx2+k3Δx3+… (7)
式中，k1，k2，k3可视为与机体振动特性相关的系数。
8.如权利要求7所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：考虑到缸压激励的导数是压力升高率，位移的导数是振动速度，因此，压力升高率与缸盖表面振动速度信号之间关系可表示为：
pir＝k1v+k2v2+k3v3+… (8)
式中，pir为压力升高率，v为振动速度，系数ki可由压力升高率和实测振动速度之间的关系推求获得，令
<mrow>
<mi>Q</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mi>M</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>pir</mi>
<msub>
<mi>p</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>pir</mi>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中：M为参与参数辨识的数据点数，为由压力信号计算得到的第i点的压力升高率，为根据式(4)由振动速度信号推求得到的压力升高率；依据多元函数Q(k1,k2,k3…)取得极值的必要条件求解k1，k2，k3...。
9.如权利要求1所述的一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法，其特征是：所述步骤(4)中，选择一阶平均拟合曲线对最大压力升高率进行辨识。
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