CN108846366A - 计算内燃机缸内浓度场的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种计算内燃机缸内浓度场的方法及装置，涉及内燃机缸内浓度场的测量的技术领域，该方法包括获取缸内喷雾的图像；根据喷雾对应的喷油量和投影面积计算缸内平均浓度；获取图像各像素点的灰度值；根据缸内平均浓度选取像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值；根据最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定像素点的灰度和像素点的浓度的关系系数；根据关系系数和各像素点的灰度值计算像素点对应的浓度值以得到浓度场。本发明不需要复杂的测试硬件，能很简便快速的得出浓度场的分布。

Description

计算内燃机缸内浓度场的方法及装置

技术领域

本发明涉及内燃机缸内浓度场的测量技术领域，尤其是涉及一计算内燃机缸内浓度场的方法及装置。

背景技术

内燃机喷雾过程中浓度场的分布情况对内燃机的燃烧效率和燃烧产物的生成等有重要影响。因此，浓度场的测量和计算已经成为内燃机研究领域的一个热点。随着计算机和光学测量技术的进步，高速摄影技术已经广泛的应用于内燃机的可视化研究中，可以较为方便的获取内燃机缸内喷雾过程的视频。现有的技术大多倾向于搭建浓度场测量的平台以及提出与之配套的测量方法，或者使用模拟方法来测量浓度场，没有涉及利用高速摄影照片来获取内燃机缸内浓度场分布的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种计算内燃机缸内浓度场的方法及装置，以计算内燃机缸内浓度场的分布。

第一方面，本发明实施例提供了一种计算内燃机缸内浓度场的方法，包括：获取缸内喷雾的图像；根据喷雾对应的喷油量和投影面积计算缸内平均浓度；获取图像各像素点的灰度值；根据缸内平均浓度选取像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值；根据最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定像素点的灰度和像素点的浓度的关系系数；根据关系系数和各像素点的灰度值计算像素点对应的浓度值以得到浓度场。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，该方法还包括：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合浓度区域的像素点的面积计算平均浓度；判断平均浓度与缸内平均浓度的差异是否小于预设阈值：如果是，判定关系系数计算正确，如果否，重新选取最大浓度值以计算关系系数。

结合第一方面及其第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合浓度区域的像素点的面积计算平均浓度的步骤，包括：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，并计算各个浓度区域的平均浓度；获取各浓度区域的像素点的面积，并结合浓度区域的平均浓度计算平均浓度。

结合第一方面及其第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，获取各浓度区域的像素点的面积，并结合浓度区域的平均浓度计算平均浓度的步骤，包括：按照公式计算平均浓度，记为W，其中，i为浓度区域的序号，i＝1,2,…I，I为浓度区域的个数，W_i为浓度区域的平均浓度，S_i为浓度区域像素点的的面积。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，根据缸内平均浓度选取像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值的步骤，包括：记缸内平均浓度为W_S，在[W_S-0.01,W_S+0.01]区间内取任意值作为像素点的最大浓度值，记为W_h；记最小浓度值为W₁，则N₁最小灰度值，N_h为最大灰度值，F_(N)为修正系数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，根据最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定像素点的灰度和像素点的浓度的关系系数的步骤，包括：将最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值代入公式W_n＝a×N^b；计算得到关系系数a和b。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，根据关系系数和各像素点的灰度值计算像素点对应的浓度值以得到浓度场的步骤，包括：获取像素点的灰度值N；根据公式W_n＝a×N^b计算像素点对应的浓度值。

第二方面，本发明实施例还提供一种计算内燃机缸内浓度场的装置，包括：图像模块，用于获取缸内喷雾的图像；计算模块，用于根据喷雾对应的喷油量和图像中的投影面积计算缸内平均浓度；处理模块，用于获取图像各像素点的灰度值；数值模块，用于根据缸内平均浓度选取像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值；系数模块，用于根据最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定像素点的灰度值和像素点的浓度值的关系系数；浓度场模块，用于根据关系系数和各像素点的灰度值计算像素点对应的浓度值以得到浓度场。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，该装置还包括检验模块，用于：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合浓度区域的像素点的面积计算平均浓度；判断平均浓度与缸内平均浓度的差异是否小于预设阈值：如果是，判定关系系数计算正确，如果否，重新选取最大浓度值以计算关系系数。

结合第二方面及其第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，检验模块，还用于：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，并计算各个浓度区域的平均浓度；获取各浓度区域的像素点的面积，并结合浓度区域的平均浓度计算平均浓度。

本发明实施例带来了以下有益效果：本发明实施例提供了一种计算内燃机缸内浓度场的方法及装置，通过获取内燃机缸内喷雾的图像中的投影面积及喷油量，对缸内的平均浓度进行计算，获取到图像中各像素点的灰度值后，选取最大灰度值和最小灰度值，根据已计算出的缸内平均浓度，选取最大灰度值对应像素点的浓度值作为最大浓度值，根据最大浓度值计算最小灰度值对应的最小浓度值，根据得到的两组浓度值和灰度值确定像素点的浓度与灰度的关系系数。根据关系系数和任一像素点的灰度值可以计算该像素点的浓度值，得到每一像素点的浓度值即可得到图像对应时刻对应喷雾压力状况下的内燃机缸内的浓度场。不需要复杂的测试硬件，能很简便快速的得出浓度场的分布。

本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的计算内燃机缸内浓度场的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的喷雾图像；

图3为本发明实施例提供的实例操作流程图；

图4为本发明实施例提供的内燃机缸内浓度场装置的结构框图；

图5为本发明实施例提供的装置的另一种结构框图。

图标：

41-图像模块；42-计算模块；43-处理模块；44-数值模块；45-系数模块；46-浓度场模块；47-检验模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前，利用传感器和信息收集装置可以测得内燃机缸内喷雾压力，喷雾锥角，贯穿距和投影面积等。再通过后处理软件，可在缸内喷油量的基础上，通过设定燃料特性、初始条件、边界条件，得到循环喷油量随凸轮转角的变化关系。但该方法得到的是缸内的平均浓度，不能获得缸内浓度场的分布情况，基于此，本发明实施例提供的一种计算内燃机缸内浓度场的方法及装置，可以简便快速地得出浓度场的分布，并能很好的验证计算的准确性。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种计算内燃机缸内浓度场的方法进行详细介绍。

实施例1

本发明实施例1提供了一种计算内燃机缸内浓度场的方法，参见图1所示的计算内燃机缸内浓度场方法流程图，该方法包括：

步骤S102，获取缸内喷雾的图像。

利用高速摄影装置拍摄内燃机缸内喷雾并获得图像，图像可以是照片，记录图像对应的内燃机缸内喷雾压力和喷油时刻。

步骤S104，根据喷雾对应的喷油量和投影面积计算缸内平均浓度。

根据喷油规律图与曲轴转角的关系曲线得到喷雾对应的喷油量。参见图2所示的喷雾图像，喷雾呈圆锥体的形状，根据喷雾的图像可以测得投影面积，根据喷雾的投影面积可以计算对应喷雾的体积，结合喷油量得到曲轴转角所对应的缸内平均浓度。

步骤S106，获取图像各像素点的灰度值。

使用计算机可以生成图像各像素点的灰度值，以用灰度值得到相应像素点对应的浓度值。

步骤S108，根据缸内平均浓度选取像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值。

选取合适的阈值，在[缸内平均浓度-阈值，缸内平均浓度+阈值]的范围内任选一值作为最大灰度值点对应的浓度值，图像中灰度值越大的像素点对应的浓度值越高，故最大灰度值点对应的浓度值为最大浓度值。根据最大灰度值、最大浓度值和最小灰度值计算最小浓度值。

步骤S110，根据最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定像素点的灰度和像素点的浓度的关系系数。

将最大灰度值与最大浓度值作为一组数据，最小灰度值与最小浓度值作为一组数据，结合两组数据确定像素点的灰度与浓度的关系系数。

步骤S112，根据关系系数和各像素点的灰度值计算像素点对应的浓度值以得到浓度场。

各像素点的灰度值不同，根据不同像素点的灰度值和关系系数，分别计算不同像素点对应的浓度值，从而得到图像对应时刻和压力的内燃机缸内的浓度场。

本发明实施例提供了一种计算内燃机缸内浓度场的方法及装置，通过获取内燃机缸内喷雾的图像中的投影面积及喷油量，对缸内的平均浓度进行计算，获取到图像中各像素点的灰度值后，选取最大灰度值和最小灰度值，根据已计算出的缸内平均浓度，选取最大灰度值对应像素点的浓度值作为最大浓度值，根据最大浓度值计算最小灰度值对应的最小浓度值，根据得到的两组浓度值和灰度值确定像素点的浓度与灰度的关系系数，根据关系系数和任一像素点的灰度值可以计算该像素点的浓度值，得到每一像素点的浓度值即可得到图像对应时刻对应喷雾压力状况下的内燃机缸内的浓度场。不需要复杂的测试硬件，能很简便快速的得出浓度场的分布。

由于最大浓度值是随机在一定范围内选取的，因为喷油时刻和压力等因素的影响，可能导致选取的最大浓度值计算出的关系系数不够准确，故需要判断选取的最大浓度值是否合理，执行如下步骤：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合浓度区域的像素点的面积计算平均浓度；判断平均浓度与缸内平均浓度的差异是否小于预设阈值：如果是，判定关系系数计算正确，如果否，重新选取最大浓度值以计算关系系数。

计算每个浓度区域的区域平均浓度，再结合每个区域的面积计算平均浓度。如果平均浓度与缸内平均浓度的差异大于等于预设阈值，表示最大浓度值选取错误，重新选取最大浓度值，重新计算关系系数；如果小于预设阈值，最大浓度值选取正确，根据得到的关系系数进行后续计算。

将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合浓度区域的像素点的面积计算平均浓度的步骤，包括：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，并计算各个浓度区域的平均浓度；获取各浓度区域的像素点的面积，并结合浓度区域的平均浓度计算平均浓度。

获取各浓度区域的像素点的面积，并结合浓度区域的平均浓度计算平均浓度的步骤，包括：按照公式计算平均浓度，记为W，其中，i为浓度区域的序号，i＝1,2,…I，I为浓度区域的个数，W_i为浓度区域的平均浓度，S_i为浓度区域像素点的的面积。

在确定像素点的灰度与浓度的关系时，需要使用最大值和最小值来辅助。设定灰度的最大值，分别确定灰度的最小值，浓度的最大值和最小值。具体执行以下的步骤：根据缸内平均浓度选取像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值的步骤，包括：记缸内平均浓度为W_S，在[W_S-0.01,W_S+0.01]区间内取任意值作为像素点的最大浓度值，记为W_h；记最小浓度值为W₁，则N₁为最小灰度值，N_h为最大灰度值，F_(N)为修正系数。

根据最大灰度值及最大灰度值与最小灰度值的关系，确定最小灰度值，例如，取最大灰度值N_h为256，根据可以计算出最小灰度值为64，此时修正系数F_(N)为1.11。在[W_S-0.01,W_S+0.01]中，0.01为阈值，阈值的大小可以根据实际情况的需求进行调整。在确定最大灰度值N_h、最小灰度值N₁、修正系数F_(N)及最大浓度值W_h后，可以根据公式计算得到最小浓度值W₁。

考虑到喷油器刚喷一点点的时候，油都团在一起，平均浓度可能算出来比最高浓度还大，故在[W_S-0.01,W_S+0.01]中选取最大浓度值，以防止一些低概率的情况发生。

根据最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定像素点的灰度和像素点的浓度的关系系数的步骤，包括：将最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值代入公式W_n＝a×N^b；计算得到关系系数a和b。

式中，N为像素点的灰度值，Wn为像素点的灰度值对应的浓度值，关系系数a和b均为常量。将(N_h，W_h)、(N₁，W₁)分别代入上式，求解获得a和b的值。

根据关系系数和各像素点的灰度值计算像素点对应的浓度值以得到浓度场的步骤，包括：获取像素点的灰度值N；根据公式W_n＝a×N^b计算像素点对应的浓度值。

在图像中，像素点的数量为n，获取任一像素点的灰度值N，根据公式W_n＝a×N^b计算图像中任一像素点的灰度值对应的浓度值。在获取浓度值后即可得到图像对应的浓度场。

本发明实施例提供了一种基于内燃机缸内高速摄影照片计算浓度场分布的方法。利用高速摄影装置，获取内燃机缸内喷雾的照片，提取喷雾过程高速摄影照片上各点的灰度值，根据灰度值与浓度的对应关系，计算出各点的浓度值，从而得出照片区域浓度场的分布，为进一步分析内燃机燃烧和排放特性提供定量数据参考。

实施例2

本发明实施例2提供了一种计算内燃机缸内浓度场的方法，参见图3所示的实例操作流程图，该方法包括以下操作步骤：

利用高速摄影，拍摄喷雾照片；根据喷油规律图得到Ws，Ws是根据喷油规律图和喷雾照片中的投影面积计算得到的对应照片的缸内平均浓度；利用图像处理软件，得到照片各像素点的灰度值；取[Ws-0.01，Ws+0.01]内的任意数值为W_h，取W_h作为最大灰度值对应的浓度值，也即最大浓度值，0.01为预设阈值，预设阈值的大小可以根据需要进行调整；计算(N_h，W_h)、(N₁，W₁)；将(N_h，W_h)、(N₁，W₁)代入公式W_n＝a×N^b中，以确定系数a和b的值；根据公式W_n＝a×N^b，计算各像素点的浓度，从而计算各浓度区域的面积和浓度，根据公式计算平均浓度W；判断是否满足|W-Ws|<0.001，这里0.001为预设阈值，预设阈值可以根据需求进行调整，如果不满足，重复取[Ws-0.01，Ws+0.01]内的任意数值为W_h及之后的各步骤，直至满足，如果满足，判定系数a和b的值正确；根据公式W_n＝a×N^b，计算图像中各像素点对应的浓度；对数据进行处理，照片浓度场确定，计算完成。

将内燃机缸内喷射当作灰体处理，喷雾颗粒亮度与其本身的浓度大小存在一定的关系，而内燃机燃烧过程高速摄影照片的像素点与亮度灰度值是对应的，因此，可根据高速摄影照片计算出各点的灰度值，进而得到其对应的浓度值。这种方法得到的是浓度场的分布。本发明实施例不需要复杂的测试硬件，能批量处理各喷孔、喷雾压力、背压等图像。能很简便快速的得出浓度场的分布，并能很好的验证计算的准确性。

实施例3

本发明实施例3提供了一种计算内燃机缸内浓度场的装置，参见图4所示的计算内燃机缸内浓度场的装置的结构框图，该装置包括：

图像模块41，用于获取缸内喷雾的图像；计算模块42，用于根据喷雾对应的喷油量和图像中的投影面积计算缸内平均浓度；处理模块43，用于获取图像各像素点的灰度值；数值模块44，用于根据缸内平均浓度选取像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值；系数模块45，用于根据最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定像素点的灰度值和像素点的浓度值的关系系数；浓度场模块46，用于根据关系系数和各像素点的灰度值计算像素点对应的浓度值以得到浓度场。

参见图5所示的装置的另一种结构框图，该装置还包括检验模块47，用于：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合浓度区域的像素点的面积计算平均浓度；判断平均浓度与缸内平均浓度的差异是否小于预设阈值：如果是，判定关系系数计算正确，如果否，重新选取最大浓度值以计算关系系数。

检验模块47，还用于：将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，并计算各个浓度区域的平均浓度；获取各浓度区域的像素点的面积，并结合浓度区域的平均浓度计算平均浓度。

本发明实施例提供的计算浓度场的装置，与上述实施例提供的计算浓度场的方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种计算内燃机缸内浓度场的方法，其特征在于，包括：

获取缸内喷雾的图像；

根据所述喷雾对应的喷油量和投影面积计算所述缸内平均浓度；

获取所述图像各像素点的灰度值；

根据所述缸内平均浓度选取所述像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值；

根据所述最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定所述像素点的灰度和所述像素点的浓度的关系系数；

根据所述关系系数和所述各像素点的灰度值计算所述像素点对应的浓度值以得到浓度场。

2.根据权利要求1所述的计算内燃机缸内浓度场的方法，其特征在于，还包括：

将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合所述浓度区域的像素点的面积计算平均浓度；

判断所述平均浓度与所述缸内平均浓度的差异是否小于预设阈值：

如果是，判定所述关系系数计算正确，

如果否，重新选取所述最大浓度值以计算所述关系系数。

3.根据权利要求2所述的计算内燃机缸内浓度场的方法，其特征在于，所述将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合所述浓度区域的像素点的面积计算平均浓度的步骤，包括：

将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，并计算各个所述浓度区域的平均浓度；

获取各所述浓度区域的像素点的面积，并结合所述浓度区域的平均浓度计算平均浓度。

4.根据权利要求3所述的计算内燃机缸内浓度场的方法，其特征在于，所述获取各所述浓度区域的像素点的面积，并结合所述浓度区域的平均浓度计算平均浓度的步骤，包括：

按照公式计算所述平均浓度，记为W，其中，i为浓度区域的序号，i＝1,2,…I，I为浓度区域的个数，W_i为所述浓度区域的平均浓度，S_i为所述浓度区域像素点的的面积。

5.根据权利要求1所述的计算内燃机缸内浓度场的方法，其特征在于，所述根据所述缸内平均浓度选取所述像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值的步骤，包括：

记所述缸内平均浓度为W_S，在[W_S-0.01,W_S+0.01]区间内取任意值作为所述像素点的最大浓度值，记为W_h；

记所述最小浓度值为W₁，则N₁为最小灰度值，N_h为最大灰度值，F_(N)为修正系数。

6.根据权利要求1所述的计算内燃机缸内浓度场的方法，其特征在于，所述根据所述最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定所述像素点的灰度和所述像素点的浓度的关系系数的步骤，包括：

将所述最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值代入公式W_n＝a×N^b；

计算得到关系系数a和b。

7.根据权利要求1所述的计算内燃机缸内浓度场的方法，其特征在于，所述根据所述关系系数和所述各像素点的灰度值计算所述像素点对应的浓度值以得到浓度场的步骤，包括：

获取所述像素点的灰度值N；

根据公式W_n＝a×N^b计算所述像素点对应的浓度值。

8.一种计算内燃机缸内浓度场的装置，其特征在于，包括：

图像模块，用于获取缸内喷雾的图像；

计算模块，用于根据所述喷雾对应的喷油量和所述图像中的投影面积计算所述缸内平均浓度；

处理模块，用于获取所述图像各像素点的灰度值；

数值模块，用于根据所述缸内平均浓度选取所述像素点的最大灰度值对应的最大浓度值，并计算最小灰度值对应的最小浓度值；

系数模块，用于根据所述最大灰度值、最大浓度值、最小灰度值和最小浓度值确定所述像素点的灰度值和所述像素点的浓度值的关系系数；

浓度场模块，用于根据所述关系系数和所述各像素点的灰度值计算所述像素点对应的浓度值以得到浓度场。

9.根据权利要求8所述的计算内燃机缸内浓度场的装置，其特征在于，该装置还包括检验模块，用于：

将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，结合所述浓度区域的像素点的面积计算平均浓度；

判断所述平均浓度与所述缸内平均浓度的差异是否小于预设阈值：

如果是，判定所述关系系数计算正确，

如果否，重新选取所述最大浓度值以计算所述关系系数。

10.根据权利要求9所述的计算内燃机缸内浓度场的装置，其特征在于，所述检验模块，还用于：

将各像素点的浓度值分为多个浓度区域，并计算各个所述浓度区域的平均浓度；

获取各所述浓度区域的像素点的面积，并结合所述浓度区域的平均浓度计算平均浓度。