CN105893673A - 一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法，包括以下步骤：步骤一，利用切比雪夫低通滤波器滤除高频干扰；步骤二，利用经验模式分解方法去除振动加速度信号中的低频干扰，步骤三，分别建立处理曲线特征点与燃烧始点和最大压力升高率出现时刻之间的线性关系，基于该线性关系对提取的结果进行修正；步骤四，利用振动加速度曲线的最低点来表征峰值压力出现的时刻。通过所低通滤波器去除实测加速度信号的高频干扰，利用EMD方法去除其中的低频干扰，有效的提高了实测信号的信噪比。本发明鉴于峰值压力出现时刻并非振动加速度曲线上的特征点，提出利用振动加速度曲线的最低点来表征峰值压力出现时刻的方法。

Description

一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法。
背景技术
基于振动信号提取燃烧特征参数是振动传感器得以在内燃机上普及的关键，为此，众多研究者提出了基于传递函数、神经网络等方法进行缸压信号的重构，利用重构的缸压信号辨识燃烧特征参数，但由于实测的振动信号中存在噪声及干扰，传递函数法重构的缸压信号中干扰和噪声均被放大，降低燃烧特征参数的识别精度；基于神经网络法重构缸压信号需以大量的样本数据为基础，且机型发生变化时需对模型重新进行训练，燃烧特征参数识别效率低。为此，前人提出了寻求振动加速度信号与缸压信号的关系，进而直接利用振动信号辨识燃烧特征参数的方法，然而识别结果与真实燃烧特征参数在相位上存在滞后。针对此，本发明提出了一种基于振动加速度信号识别燃烧特征参数的新方法，解决燃烧特征参数滞后的问题。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题，提供了一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法，提出了建立燃烧始点及最大压力升高率出现时刻与处理后振动加速度曲线特征点之间的线性关系，基于该线性关系对其辨识结果进行修正。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法，包括以下步骤：
步骤一，利用切比雪夫低通滤波器滤除高频干扰；
步骤二，利用经验模式分解(EMD)方法去除振动加速度信号中的低频干扰，
步骤三，分别建立处理曲线特征点与燃烧始点和最大压力升高率出现时刻之间的线性关系，基于该线性关系对提取的结果进行修正；
步骤四，利用振动加速度曲线的最低点来表征峰值压力出现的时刻。
所述步骤一中切比雪夫低通滤波器纹波系数为0.001，阶次为10。
所述步骤一中滤除振动加速度信号中150倍基频以上的与燃烧激励响应信号无关的高频干扰。
所述步骤三中的处理曲线是计算各阶本征模式函数与缸内压力信号二次导数的相关性，将前两阶本征模式函数求和后组成处理曲线。
本发明的有益效果：
通过所低通滤波器去除实测加速度信号的高频干扰，利用EMD方法去除其中的低频干扰，有效的提高了实测信号的信噪比。
本发明提出了建立燃烧始点及最大压力升高率出现时刻与处理后振动加速度曲线特征点之间的线性关系，基于该线性关系对其辨识结果进行修正。
本发明鉴于峰值压力出现时刻并非振动加速度曲线上的特征点，提出利用振动加速度曲线的最低点来表征峰值压力出现时刻的方法
本发明对利用振动信号对缸内燃烧过程特征参数的研究，评价缸内燃烧状态，对内燃机燃烧过程在线监测、闭环控制及故障诊断具有重要的理论意义及实用价值。
附图说明
图1为缸压、压力升高率和缸压二次导数曲线；
图2为处理曲线与缸压二次导数曲线；
图3为燃烧始点识别结果；
图4为最大压力升高率出现时刻识别结果；
图5为峰值压力出现时刻识别结果。
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。
一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法，包括，
利用切比雪夫低通滤波器滤除高频干扰；
利用EMD去除振动加速度信号中的低频干扰；
分别建立处理曲线特征点与燃烧始点和最大压力升高率出现时刻之间的线性关系，基于该线性关系对提取的结果进行修正；
鉴于峰值压力出现时刻并非振动加速度曲线上的特征点，利用振动加速度曲线的最低点来表征峰值压力出现时刻。
上述切比雪夫低通滤波器纹波系数为0.001，阶次为10，滤除振动加速度信号中150倍基频以上的与燃烧激励响应信号无关的高频干扰。
上述EMD是经验模式分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)，EMD是根据非线性、非平稳信号本身的特征时间尺度将信号分解成一组稳态和线性的数据序列集，即本征模式函数(IMF)。IMF反映信号的内部特征，残余分量表示信号的趋势，需满足以下两个条件：整个信号中零点数与极点数相等或者至多相差1；对于信号上任意一点，由局部极大值确定的包络线和局部极小值确定的包络线的均值均为0。其具有识别局部特征的优势。
上述处理曲线是计算各阶IMF与缸内压力信号二次导数的相关性，前两阶IMF与平均缸内压力信号二次导数相关性较高，将前两阶IMF求和后组成处理曲线。
图1显示了缸压、压力升高率曲线和缸内压力信号二次导数曲线，内燃机中常将压力升高率在压缩冲程中的折点作为燃烧始点，在缸压二次导数曲线中，燃烧始点对应峰值前的第一个过零点，即A点，同理，B、C分别对应的是最大压力升高率出现时刻和峰值压力出现时刻。图2显示了一个循环的缸内压力信号二次导数和经过EMD分解后得到的IMF1与IMF2之和的振动加速度曲线(定义为处理曲线)，前两个的圆圈即是图1中的A、B两点。与之相对应的，处理曲线中的前两个三角形分别用于表征燃烧始点出现时刻、最大压力升高率出现时刻。
1)燃烧始点和最大压力升高率出现时刻的识别
针对激励响应信号与激励源之间存在一定的滞后的问题，本发明尝试基于线性回归方法离线建立实际燃烧始点与预测燃烧始点间的线性关系(如图3中的拟合直线)，实际应用过程中，利用该线性关系结合处理后的振动加速度信号提取的预测燃烧始点，获取修正后的燃烧始点，不同工况下的修正后的燃烧始点与实际燃烧始点的最大偏差为0.8℃A。
图4显示了不同工况下的实际最大压力升高率出现时刻与预测得到的最大压力升高率出现时刻。与燃烧始点处理方法类似，利用线性回归方法离线建立实际最大压力升高率出现时刻与预测最大压力升高率出现时刻间的线性关系(如图4中的拟合直线)，进而得到修正后的最大压力升高率出现时刻，经对比，不同工况下的修正后的最大压力升高率出现时刻与实际最大压力升高率出现时刻的最大偏差为0.3℃A，验证了该方法的有效性。
2)峰值压力出现时刻
从图1中缸内压力曲线和缸内压力信号二次导数曲线可以看出，峰值压力出现时刻并非缸内压力信号二次导数曲线上的特征点，因此很难实现自动识别。研究发现，处理曲线的最低点的出现时刻，即图2中的第三个三角形的位置与峰值压力出现时刻之间有一定的线性关系，因此本发明探索利用此点表征峰值压力出现时刻。
同样，利用线性回归方法离线建立实际峰值压力出现时刻与预测峰值压力出现时刻间的线性关系(如图5中的拟合直线)，进而得到修正后的峰值压力出现时刻，经对比，不同工况下的修正后的峰值压力时刻与实际峰值压力出现时刻的最大偏差为0.5℃A，验证了处理的振动加速度信号的最低点出现时刻可用于表征实际峰值压力出现时刻，为峰值压力出现时刻的在线识别提供了可能。
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 (4)

1.一种基于振动加速度特征点辨识燃烧特征参数的方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤一，利用切比雪夫低通滤波器滤除高频干扰；
步骤二，利用经验模式分解方法去除振动加速度信号中的低频干扰，
步骤三，分别建立处理曲线特征点与燃烧始点和最大压力升高率出现时刻之间的线性关系，基于该线性关系对提取的结果进行修正；
步骤四，利用振动加速度曲线的最低点来表征峰值压力出现的时刻。
2.如权利要求1所述一种基于振动加速度信号辨识最大压力升高率的方法，其特征是，所述步骤一中切比雪夫低通滤波器纹波系数为0.001，阶次为10。
3.如权利要求1所述一种基于振动加速度信号辨识最大压力升高率的方法，其特征是，所述步骤一中滤除振动加速度信号中150倍基频以上的与燃烧激励响应信号无关的高频干扰。
4.如权利要求1所述一种基于振动加速度信号辨识最大压力升高率的方法，其特征是，所述步骤三中的处理曲线是计算各阶本征模式函数与缸内压力信号二次导数的相关性，将前两阶本征模式函数求和后组成处理曲线。
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