CN109443778B - 一种发动机声品质预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种发动机声品质预测方法，包括以下步骤：测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；计算发动机高频振荡能量；计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动；通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。本发明通过燃烧特征参数预测发动机声品质，通过测量发动机缸内压力，提取气缸压力高频振荡和燃烧过程压力升高率循环波动等燃烧特征参数，通过燃烧过程特征参数可以直接预测发动机声品质尖锐度与粗糙度，不需要对发动机进行噪声测量，节省了大量主观评测所需时间，并且可以为后期发动机和整车噪声品质优化提供了参考依据。

Description

一种发动机声品质预测方法
技术领域
本发明属于发动机研究领域，具体涉及一种发动机声品质预测方法。
背景技术
发动机在稳定运行过程中，辐射出的噪声大体可以分为两部分，一部分是由发动机组件振动产生的机械噪声，另一部分是由发动机燃烧过程产生的燃烧噪声。在发动机稳态运行过程中，机械噪声可以认为保持不变，发动机燃烧过程中的高频振荡通过机体传播进入空气，对发动机声品质尖锐度具有较大的影响，而燃烧过程的循环波动，则对声品质粗糙度存在较大的影响。
现有技术中，基于UDS和AHP的柴油机声品质评价指标，通过建立柴油机噪声品质评价的递阶层次结构模型，对各个因素赋予相应的权重，对发动机声品质进行主观评价。现有技术中，基于时域动态特性分析的车内声品质预测方法，通过采集信号样本，对声品质客观参数进行计算，建立声品质客观综合评价模型对车辆行驶过程中声品质进行预测。现有技术中，乘用车车内噪声声品质预测方法，采用听觉外周计算模型计算声品质客观参数，并通过BP神经网络建立车内声品质的主观评价模型。上述现有技术中对噪声品质进行评估，主要针对整车进行声品质分析，忽略了发动机作为主要噪声源对声品质的影响。并且在进行声品质评估过程中，主要通过主观评价法进行评测，数据样本需求量大，评价过程繁琐。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题提供一种发动机声品质预测方法，本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一。
本发明的技术方案是：待发动机运行稳定，通过控制器改变发动机控制参数，测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线，对发动机气缸压力曲线进行滤波处理得到气缸压力高频振荡，并对燃烧过程产生的高频振荡进行能量积分，计算发动机高频振荡能量(Pa2×108)，通过高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度。求气缸压力随时间变化曲线的一阶导数，并计算多个工作循环的最大压力升高率循环波动，通过循环波动预测发动机声品质粗糙度。
一种发动机声品质预测方法，包括以下步骤：
测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；
计算发动机高频振荡能量；
计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动；
通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；
通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。
上述方案中，在计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动中，
若发动机只具有一次喷射策略，则计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动；
若发动机具有预喷射策略，则计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
上述方案中，所述发动机高频振荡能量Etotal通过下面公式计算：
Figure BDA0001816839090000021
其中，P为气缸压力滤波后高频振荡部分，θSoC为燃烧始点，θEoC为燃烧终点，Etotal为燃烧过程的高频振荡能量，dθ为曲轴转角。
上述方案中，若发动机只具有一次喷射策略，则通过以下公式计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动COV：
Figure BDA0001816839090000022
Figure BDA0001816839090000023
Figure BDA0001816839090000024
其中，xi为发动机某一工作循环的压力升高率，i为发动机某一工作循环，
Figure BDA0001816839090000025
为n次循环最大压力升高率的平均值，σx为n次循环最大压力升高率的标准偏差，n为工作循环次数。
上述方案中，若发动机具有预喷射策略，则通过以下公式计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和COVtotal：
COVtotal＝COVpilot+COVmain
其中，COVtotal为总压力升高率循环波动；COVpilot为预喷射引起的压力升高率循环波动；COVmain为主喷射引起的压力升高率循环波动。
上述方案中，所述通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度通过以下公式计算：
Figure BDA0001816839090000026
其中，yacum为发动机声品质尖锐度，xE为发动机高频振荡能量。
上述方案中，若发动机只有一次喷射策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
Figure BDA0001816839090000031
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCm为由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动。
上述方案中，若发动机具有预喷策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
Figure BDA0001816839090000032
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCt为由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过燃烧特征参数预测发动机声品质，通过测量发动机缸内压力，提取气缸压力高频振荡和燃烧过程压力升高率循环波动等燃烧特征参数，通过燃烧过程特征参数可以直接预测发动机声品质尖锐度与粗糙度，不需要对发动机进行噪声测量，方法较为简便，节省了大量主观评测所需时间。通过气缸压力高频振荡直接预测发动机声品质尖锐度，与测量结果具有较好的一致性。通过压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度，对发动机喷油策略进行区分，可适用于无预喷策略的农用机械，适用性较为广泛，并且预测精确度较高。通过燃烧特征参数预测发动机声品质，可以为发动机开发、标定与噪声优化提供参考依据。
附图说明
图1为本发明方法流程框图。
图2为本发明气缸压力与通过气缸压力计算得到的气缸压力高频振荡，其中燃烧过程通过放热率曲线进行确定；
图3为本发明根据高频振荡能量预测发动机尖锐度图。
图4为本发明气缸压力随时间变化曲线以及通过计算得到的发动机压力升高率；
图5为本发明不同喷油策略下具有的发动机压力升高率，其中当发动机只具有一次喷射策略，其燃烧过程压力升高率为单独峰值；当发动机具有预喷策略时，其燃烧过程压力升高率呈现明显的双峰趋势。
图6为本发明发动机只具有一次喷射策略时对声品质粗糙度进行预测图。
图7为本发明发动机具有预喷策略时对声品质粗糙度进行预测图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明，但本发明的保护范围并不限于此。
现在将具体参考本发明的各个实施方案，在附图中和以下的描述中示出了这些实施方案的实例。虽然本发明与示例性实施方案相结合进行描述，但是应当了解，本说明书并非旨在将本发明限制为那些示例性实施方案。而是提供这些实施方式以使得本公开详尽且完整。
本发明通过发动机气缸压力随时间的变化曲线计算燃烧过程中的特征参数，通过特征参数对发动机声品质进行预测。特别的是涉及通过发动机燃烧过程特征参数对怠速工况发动机声品质进行预测，可用于对怠速工况发动机噪声品质进行预测及评估。
图1为根据本发明所述发动机声品质预测方法的流程框图，所述发动机声品质预测方法包括以下步骤：
测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线：运行发动机，通过控制器改变发动机控制参数，待发动机运行稳定，测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线。本实施例中，具体的通过下面方法测量：运行发动机，带发动机水温、油温到达预设值，可认为发动机处于稳定运行状态。通过控制器改变至少一个与发动机运行过程喷油相关的运行参数，待发动机缸内压力变化趋于稳定，采集发动机气缸压力，为确保试验结果准确性，优选的，需要记录不少于40个工作循环。随后再次通过控制器改变至少一个与发动机运行过程进气相关的运行参数，待发动机缸内压力变化趋于稳定，再次记录发动机气缸压力。最后得到发动机气缸压力随时间的变化曲线。
计算发动机高频振荡能量：发动机高频振荡能量是对发动机气缸压力进行高频滤波，并对滤波后气缸压力进行积分。本实施例中，对所记录的多个工作周期的气缸压力进行平均处理，优选的，并进行4000Hz以上高通滤波，得到缸压高频振荡，通过以下公式计算一个完整工作循环的高频振荡能量(Pa2×108)：
Figure BDA0001816839090000041
其中，P为气缸压力滤波后高频振荡部分，θSoC为燃烧始点，θEoC为燃烧终点，Etotal为燃烧过程的高频振荡能量，dθ为曲轴转角。
计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动：计算发动机压力升高率，通过对发动机气缸压力随时间变化进行一阶求导；计算多个发动机工作循环下的压力升高率，若该发动机只具有一次喷射策略，则统计多个循环下由该次喷射引起的最大压力升高率，并计算其循环波动；若该发动机具有预喷策略，则统计多个循环下由预喷和主喷分别引起的最大压力升高率，并将两部分循环波动进行求和。
通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；
通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。
优选的，如图2所示，待发动机运行稳定，记录气缸压力随时间的变化曲线S110，并进行4000Hz以上高频滤波，得到压力高频振荡部分S111，通过放热率曲线S112确定燃烧过程的起始与终止位置，对高频振荡S111进行能量积分，得到高频振荡能量(Pa2×108)。如图3所示，为改变喷油策略后不同高频振荡能量的发动机尖锐度，如表1所示，通过公式
Figure BDA0001816839090000051
可计算发动机声品质尖锐度，其中，yacum为发动机声品质尖锐度，xE为发动机高频振荡能量(Pa2×108)。
表1发动机声品质尖锐度
编号 高频振荡能量(Pa2×108) 声品质尖锐度(acum)
1 15.04711 1.74522
2 15.71353 1.74438
3 15.77827 1.75737
4 15.80059 1.7552
5 15.85915 1.74565
6 15.88983 1.74074
7 16.31943 1.75724
8 16.4749 1.76029
9 16.61313 1.76486
10 16.93044 1.7663
11 17.60605 1.7769
12 17.7549 1.7848
13 17.96947 1.8079
14 18.29895 1.81647
优选的，如图4所示，待发动机运行稳定，通过气缸压力随时间的变化曲线S113计算发动机压力升高率S114，并统计多个循环的最大压力升高率循环波动。如图5所示，若发动机只具有一次喷射，统计由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动S115；若发动机具有预喷策略，则统计由预喷S116和主喷S117引起的最大压力升高率循环波动之和。如图6所示，为只具有一次喷射策略最大压力升高率循环波动与声品质粗糙度。如表2所示，通过公式
Figure BDA0001816839090000061
即可计算无预喷策略下的发动机声品质粗糙度。其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCm为由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动。
表2声品质粗糙度(只有一次喷射策略)
编号 最大压力升高率循环波动(％) 声品质粗糙度(asper)
1 17.98 1.7818
2 15.76 1.72173
3 19.45 1.84259
4 18.45 1.79518
5 20.46 1.86536
6 19.45 1.83643
7 18.46 1.80234
8 16.57 1.75431
9 17.54 1.75298
10 18.56 1.83342
如图7所示，为具有预喷策略下最大压力升高率循环波动与声品质粗糙度。如表3所示，通过
Figure BDA0001816839090000062
即可计算有预喷策略下的发动机声品质粗糙度。其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCt为由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
表3声品质粗糙度(具有预喷策略)
Figure BDA0001816839090000063
Figure BDA0001816839090000071
应当理解，虽然本说明书是按照各个实施例描述的，但并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施例的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施例或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种发动机声品质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；
计算发动机高频振荡能量，所述发动机高频振荡能量Etotal通过下面公式计算：
Figure FDA0002680707740000011
其中，P为气缸压力滤波后高频振荡部分，θSoC为燃烧始点，θEoC为燃烧终点，Etotal为燃烧过程的高频振荡能量，dθ为曲轴转角；
计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动，在计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动中，若发动机只具有一次喷射策略，则计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动COV：
Figure FDA0002680707740000012
Figure FDA0002680707740000013
Figure FDA0002680707740000014
其中，xi为发动机某一工作循环的压力升高率，i为发动机某一工作循环，
Figure FDA0002680707740000015
为n次循
环最大压力升高率的平均值，σx为n次循环最大压力升高率的标准偏差，n为工作循环次数；若发动机具有预喷射策略，则计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和COVtotal：
COVtotal＝COVpilot+COVmain
其中，COVtotal为总压力升高率循环波动；COVpilot为预喷射引起的压力升高率循环波动；COVmain为主喷射引起的压力升高率循环波动；
通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；
通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。
2.根据权利要求1所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，所述通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度通过以下公式计算：
Figure FDA0002680707740000016
其中，yacum为发动机声品质尖锐度，xE为发动机高频振荡能量。
3.根据权利要求1所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，若发动机只有一次喷射策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
Figure FDA0002680707740000021
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCm为由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动。
4.根据权利要求1所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，若发动机具有预喷策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
Figure FDA0002680707740000022
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCt为由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
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