CN112668419A

CN112668419A - 一种基于振动信号的发动机排放物预测方法

Info

Publication number: CN112668419A
Application number: CN202011498104.1A
Authority: CN
Inventors: 李国兴; 胡桂诚; 王冲; 贠星辰; 王铁; 杨甜甜
Original assignee: Taiyuan University of Technology
Current assignee: Taiyuan University of Technology
Priority date: 2020-12-17
Filing date: 2020-12-17
Publication date: 2021-04-16
Anticipated expiration: 2040-12-17
Also published as: CN112668419B

Abstract

本发明提供一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其发动机排放物预测模型的构建包括以下步骤：对结构振动信号和缸内压力信号进行滤波预处理；对振动信号和缸压二阶导信号进行时频转换得到相应的时频图谱；对缸盖振动时频图谱，和缸压二阶导时频图谱进行相似性分析，获得相似性评价结果；对缸盖振动时频图谱进行区域划分，根据相似性评价结果对不同区域进行权重分配，从中提取特征值。对特征值与排放结果进行线性回归分析，构建发动机排放物预测模型。基于振动信号的排放物预测通过如下方式实现：将采集的发动机结构振动信息进行预处理、时频转换和特征值提取处理，然后输入构建好的发动机排放物预测模型，对发动机的排放水平进行实时预测。

Description

一种基于振动信号的发动机排放物预测方法

技术领域

本发明涉及一种车辆尾气排放预测方法，具体涉及一种基于振动信号的发动机排放物预测方法。

背景技术

近年来，空气污染问题日益严峻，而机动车辆尾气排放污染是其主要原因之一。车辆行驶过程中实时排放的全方位测试技术也是满足日益严格的环境要求的关键要素。然而，目前针对汽车尾气排放主要采用欧洲的NEDC循环进行监测，而这一方法未能对尾气的瞬态排放进行实时记录与监测，因此后来又发展出实时驾驶排放（RDE）监测方法。由于RDE监测的排放设备体积较大且价格昂贵，只能在小部分专业用途的汽车上使用，无法推广到量产汽车，因此寻找一种低成本轻便可靠的排放监测方法是极其重要的。

目前已有研究表明，缸内燃烧压力与压缩点火（CI）发动机排放物密切相关。基于缸内燃烧压力信号可实现对内燃机排放状态的间接检测。但是，在实际应用过程中，安装缸压传感器会破坏柴油机缸盖的结构，降低其可靠性及使用寿命，此外，缸压传感器的成本较高，从而限制了其在柴油机排放监测领域的应用。

缸内燃烧事件是发动机振动和噪声排放最重要的激发源，基于振动响应可以反映缸内燃烧状态。因此基于振动信号分析可以进行排放状态的实时监测。

发明内容

本发明目的在于克服上述现有技术的不足而提供一种基于振动信号的发动机排放物预测方法。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，包括发动机排放物预测模型的构建和基于振动信号的排放物预测两部分内容；

其中发动机排放物预测模型的构建具体包括以下步骤：

1）同步采集各种运行工况下的样本数据，所述样本数据包括结构振动数据、缸压数据和发动机排放物数据；

2）对结构振动数据、缸压数据进行滤波预处理；

3）对预处理后的结构振动数据、缸压数据进行由时域到时频域的转换，得到结构振动时频图谱与缸压二阶导时频图谱；

4）对结构振动时频图谱与缸压二阶导时频图谱进行相似性分析，获取两者之间的二维相似性评价结果；

5）对结构振动时频图谱进行区域划分，根据相似性评价结果对不同区域进行权重分配，从经过权重分配的时频图谱每个区域内提取特征值；

6）根据各种运行工况选定的特征值与发动机排放物数据对应关系，进行发动机排放物预测模型的构建；

基于振动信号的排放物预测通过如下方式实现：将采集的发动机结构振动信息进行预处理、时频转换和特征值提取处理，然后将特征值输入已经构建好的发动机排放物预测模型，可以实时预测发动机的排放水平。

上述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，所述步骤1）中，采集的结构振动数据为缸盖振动数据、缸体振动数据或缸套振动数据。

上述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，所述步骤2）中，设置滤波器对结构振动数据、缸压数据进行滤波预处理，消除对信号分析造成干扰的高频噪声成分，选用的滤波器类型为FIR滤波器、巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器或贝塞尔滤波器。

上述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，所述步骤3）中，使用时频转换算法对预处理后的数据进行由时域到时频域的转换；选用的时频转换算法类型为短时傅里叶变换、连续小波变换、离散小波变换、Gabor变换或S变换。

上述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，所述步骤4）中,使用矩阵相似性算法对结构振动时频图谱与缸压二阶导时频图谱进行矩阵相似性分析，获取两者之间的二维相似性评价结果，选用的矩阵相似性算法类型为矩阵相关性、尺度不变特征转换或结构相似性。

上述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，所述步骤5）中，选用的特征值类型有均值、有效值或峰值。

上述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，所述步骤6）中，对选取的特征值与排放结果进行线性回归分析，构建发动机排放物预测模型；构建预测模型的算法有多项式回归、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归或神经网络。

本发明的优势在于：相比于现有技术中发动机排放物传感器，本发明通过相对便宜的振动传感器，解决了缸压传感器作为虚拟传感器的输入信号来源的高成本问题，并且能够实现实时发动机排放物的预测。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为发动机排放物实测值与预测值相关性对比图。

图3为主成分的累计方差贡献率图。

图4为MSEP曲线图。

具体实施方式

现结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，本发明基于振动信号的发动机排放物预测方法具体包括以下步骤：

（1）缸盖振动数据滤波预处理

采集各种运行工况下的缸盖振动数据、缸压数据和发动机排放物数据，不同工况包括转速分别为 1200、 1400、 1600、 1800 rpm，负荷工况分别为 10、 30、 50 N·m；每个转速对应3种负荷工况，共有12种工况；

为了消除对信号分析造成干扰的高频噪声成分，首先要对信号进行滤波预处理。本发明采用FIR滤波器进行信号预处理。

在 1200 r/min时具有最低的时间采样频率，为72kHz。根据采样定理，分析频率可以达到36kHz，但由于与振动传感器安装方式对频率测量的限制，设定 30 kHz 以上的为噪声信号。本发明设计的FIR低通滤波器，阶数为30，其截止频率为30kHz。

（2）对预处理后的数据进行时频图谱的转换

使用连续小波变换算法将预处理后的数据转化为时频图谱。

采用Bump小波函数作为连续小波变换的基函数，其优点在于能够获得的振动时频分布在高频范围具有较高的时频分辨率，可以清楚地分辨高频范围内响应分布。

（3）对缸盖振动时频图谱与缸压二阶导时频图谱进行相似性分析。

将缸盖振动信号时频矩阵进行消除色相及饱和度信息保留亮度信息的处理，将RGB图像转换为灰度图。

对时频矩阵的数值进行灰度化转换的过程中，由于显示模式的原因，造成图像显示事件不明显，色彩层次不分明。为了使更多细节信息得以凸显，使用伽玛校正方法对其进行优化处理。对经过伽马校正后的缸盖振动和压力二阶导的灰度图进行结构相似性（SSIM）分析，得到相似性评价结果。

（4）构建发动机排放物预测模型

在各个工况缸盖振动时频图谱上选择燃烧TDC（上止点）附近340~440°CA，1KHZ-15KHZ进行区域划分。

划分区域为横坐标340~360°CA、360~380°CA、380~400°CA、400~420°CA和420~440°CA，纵坐标按分辨率分为五段，共计25区域。CA代表曲轴转角。

根据相似性评价结果对划分的25区域进行权重分配。选取经过权重分配的时频图谱每个区域内的有效值作为特征值，共计25个。选取12种不同工况下的25个缸盖时频图谱特征值与排放结果进行主成分分析。基于主成分分析获得的主成分，利用主成分回归方法构建发动机排放物预测模型。

由图2所示，由2个主成分和5个主成分构建的回归模型所得预测值和实测值均具有较好的相关性，预测点紧密分布在趋势线附近。

由图3，前2个主成分的累计方差贡献率达到98.53%，前5个主成分为99.98%。

仅需2个主成分就可以较完整地反映不同转速与负荷工况下11种排放特征信息。

由图4所示，PCR中的第2-4个成分会相对增加模型的预测误差，5-7个主成分预测误差逐渐降低。使用五个主成分进行构建回归模型可更为精准的预测NOx的排放。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求的保护范围。

Claims

1.一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其特征在于，包括发动机排放物预测模型的构建和基于振动信号的排放物预测两部分内容；

其中发动机排放物预测模型的构建具体包括以下步骤：

2）对结构振动数据、缸压数据进行滤波预处理；

2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其特征在于，所述步骤1）中，采集的结构振动数据为缸盖振动数据、缸体振动数据或缸套振动数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其特征在于，所述步骤2）中，设置滤波器对结构振动数据、缸压数据进行滤波预处理，消除对信号分析造成干扰的高频噪声成分，选用的滤波器类型为FIR滤波器、巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器或贝塞尔滤波器。

4.根据权利要求3所述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其特征在于，所述步骤3）中，使用时频转换算法对预处理后的数据进行由时域到时频域的转换；选用的时频转换算法类型为短时傅里叶变换、连续小波变换、离散小波变换、Gabor变换或S变换。

5.根据权利要求4所述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其特征在于，所述步骤4）中,使用矩阵相似性算法对结构振动时频图谱与缸压二阶导时频图谱进行矩阵相似性分析，获取两者之间的二维相似性评价结果，选用的矩阵相似性算法类型为矩阵相关性、尺度不变特征转换或结构相似性。

6.根据权利要求5所述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其特征在于，所述步骤5）中，选用的特征值类型有均值、有效值或峰值。

7.根据权利要求6所述的一种基于振动信号的发动机排放物预测方法，其特征在于，所述步骤6）中，对选取的特征值与排放物数据进行线性回归分析，构建发动机排放物预测模型；构建预测模型的算法有多项式回归、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归或神经网络。