CN114722334A - 一种基于stft的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法，在喷射器高压燃气入口处安装夹持式压力传感器采集喷射器喷射过程中燃气的压力信号；将压力信号进行微分处理，再进行短时傅里叶变换，然后进行加权处理，获得瞬态平均频率MIF，实现压力信号的降维处理；基于瞬态平均频率MIF，通过零点识别方法实现喷射过程时间特征的识别；本发明实现了高压天然气喷射过程关键时间特征的在线识别，突破了现有测试技术无法在发动机实际工作过程中实时测试的技术瓶颈，可以为发动机电子控制单元(ECU)提供直接有效的喷气过程反馈信息，为先进的喷气过程闭环控制策略提供技术基础。

Description

一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特 征在线识别方法

技术领域

本发明属于动力能源技术领域，具体地，涉及一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法。

背景技术

天然气作为目前最主要的化石燃料之一，具有储量丰富，可再生的优势被因此被认为是最有潜力的内燃机替代燃料。同时，由于天然气具有高辛烷值、高抗爆性的优势可以允许发动机具有较高的压缩比以提高热效率。相比与传统的汽油、柴油发动机，天然气发动机在相同功率的条件下可以减少20％的二氧化碳排放，因此十分具有研究前景。

传统的预混燃烧天然气发动机由于爆震极限，泵气损失等因素导致其效率明显低于同排量的柴油机。采用微喷柴油引燃的天然气缸内高压直喷技术(HPDI)在缸内采用以扩散燃烧为主的燃烧模式，消除了预混燃烧潜在的爆震现象，可采用与同等柴油机相同的压缩比。柴油着火后在缸内多个位置引燃天然气，克服了天然气火焰传播速度慢的缺点，提高了燃烧速度。另外天然气直接喷入缸内，显著提高了充气效率且避免了由于气门重叠角造成的甲烷逃逸现象。因此HPDI技术使得天然气发动机在保持与柴油机同等动力性的前提下具有良好的经济性和排放性，成为现阶段研究的重点。与所有直喷式发动机相似，HPDI发动机通过调节主燃料天然气的喷射量实现发动机输出功率的调节，同时高压天然气的扩散燃烧过程也很大程度上取决于燃料的喷射过程。

双燃料喷射器作为发动机燃料系统最终的执行器，喷射器的喷射特性直接影响发动机缸内的燃烧做功过程。另外为适应发动机缸盖上紧凑的机械结构并保证缸内燃烧做功的稳定性，目前最先进的喷射器采用同心双轴针结构。这种结构的喷射器通过分层的喷孔实现两种燃料的耦合喷射，避免了在缸盖上布置多只喷射器的问题。同时气孔和油孔同轴交错布置并安装在气缸盖中心，保证了火焰传播的对称性与燃烧做功的稳定性。然而，由于喷射器内部复杂的气动-液压-电气结构导致其工作特性的变化规律十分复杂，其喷射特性的不可知性成为目前限制HPDI技术发展的瓶颈性问题。

燃料喷射器作为燃料系统最终的执行器，其喷射过程的时间特性直接决定了发动机缸内的燃烧相位及燃烧效果。但是目前的测试技术难以实现喷射过程时间特征的精确测试。另外由于在喷射器在实验台环境及发动机实际工作环境下其工作特向将会存在很大区别。因此实现高压燃气喷射过程时间特征的精确识别十分重要。

发明内容

本发明为了解决高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征无法在线识别的问题，提出了一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法，实现了高压天然气喷射过程关键时间特征的在线识别，突破了现有测试技术无法在发动机实际工作过程中实时测试的技术瓶颈。

本发明通过以下技术方案实现：

一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法：

步骤1：在喷射器高压燃气入口处安装夹持式压力传感器；

步骤2：压力传感器采集喷射器喷射过程中燃气的压力信号；

步骤3：将步骤2采集的压力信号进行微分处理，消除喷射器的蓄压装置产生的信号畸变；

步骤4：对步骤3经过微分处理的压力信号进行短时傅里叶变换STFT，通过时频分析进一步突出信号的中的时间特征；

步骤5：将步骤4经过短时傅里叶变换STFT的波谱信息对瞬态平均频率进行加权处理，获得瞬态平均频率MIF，实现压力信号的降维处理；

步骤6：基于瞬态平均频率MIF，通过零点识别方法实现喷射过程时间特征的识别。

进一步地，在步骤4中，

信号能量的密度e定义为:

e(τ,f)＝[F(τ,f)]² (1)

其中τ为离散信号的时间步长，f为频率；

信号能量E为：

为避免在原始时域信号中引入额外能量，需要对窗函数w₀的信号能量进行归一化处理；所述归一化处理使用的窗函数w₀的表达式如下：

其中，N为窗函数长度内包含的采样点数，n为离散数据的采样周期；

则窗函数w₀的能量归一化w(n)表达式如下：

最终得出的短时傅里叶变换计算公式为：

其中P(t)为传感器实测压力信号，t为实际测试过程中的时间维度，

即压力信号的短时傅里叶变换F₀计算公式为：

对时频信号进行加权处理，提取某一时刻特征频率用于特征值识别，将最终用于特征值识别的信号降维成二维信号。

进一步地，在步骤5中，

基于信号能量对时频信号的瞬态频率加权来获得瞬态平均频率MIF，如公式(7)所示；

进一步地，在步骤6中，

所述零点识别方法具体为；

因瞬态平均频率MIF曲线的两个极大值出现在针阀上升和针阀落座过程中，则以第一个极大值点t_a为起点向前检索MIF信号至第一个零点为t₀，向后检索第一个零点为t₁；同理以第二个极大值点t_b为起点向前检索MIF曲线至第一个零点为t₂，向后检索第一个零点为t₃。

一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

本发明有益效果

本发明实现了高压天然气喷射过程关键时间特征的在线识别，突破了现有测试技术无法在发动机实际工作过程中实时测试的技术瓶颈，可以为发动机电子控制单元(ECU)提供直接有效的喷气过程反馈信息，为先进的喷气过程闭环控制策略提供技术基础；

相比于理论估算的方式，本发明是基于实测信号通过信号处理算法实现的关键时间特征识别，测试结果更可靠；

相比于现有的线下测量实验装置，本发明不需要破坏发动机喷油器及燃烧室的整体结构，只需在喷射器的燃气入口处加装压力监测点，设备简单，且可以实现缸外测量。

附图说明

图1为本发明通过微分处理后的压力信号与喷射过程对应的时间特征；

图2为本发明通过STFT变换后的信号波谱形式；

图3为本发明利用MIF信号将时间特征呈现在零点并对其进行识别；

图4为仅需要在喷射器燃气入口处添加压力检测点的装置示意图；

图5为本发明算法实施流程。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。

结合图1至图5。

一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法：

步骤1：在喷射器高压燃气入口处安装夹持式压力传感器；夹持式压力传感器可以在不改变燃气管路形状的前提下实现燃气压力波动的精确测试；

步骤2：压力传感器采集喷射器喷射过程中燃气的压力信号；

步骤3：将步骤2采集的压力信号进行微分处理，消除喷射器的蓄压装置产生的信号畸变；

步骤4：对步骤3经过微分处理的压力信号进行短时傅里叶变换STFT，通过时频分析进一步突出信号的中的时间特征；如图1所示，此时压力信号中关于时间特征的信息已经被突出，但是无法通过算法识别；

步骤5：为适应实际发动机控制单元的计算能力，将步骤4经过短时傅里叶变换STFT的波谱信息对瞬态平均频率进行加权处理，获得瞬态平均频率MIF，实现压力信号的降维处理；提高算法的时效性；同时信号经过MIF处理后时间特征已经被突出在时域信号曲线的零点位置；

步骤6：基于瞬态平均频率MIF，通过零点识别方法实现喷射过程时间特征的识别。

在步骤3中，由于HPDI喷射器的喷气量较大，在喷气过程中会引起剧烈的燃气压力波动，影响气轨压力稳定性，各缸喷射器之间会相互影响，给喷气量的精确控制增加难度；为此喷射器内部的蓄压廊道结构体积是额定喷气量的十几倍；因此信号形式类似于定容放气过程；将信号进行微分处理使得信号形式贴近喷气过程，实现原始信号的初步调理，处理效果如提图1所示。

在步骤4中，

信号能量的密度e定义为:

e(τ,f)＝[F(τ,f)]² (1)

其中τ为离散信号的时间步长，f为频率，

信号能量E为：

为避免在原始时域信号中引入额外能量，需要对窗函数w₀的信号能量进行归一化处理；所述归一化处理使用的Hanning窗函数w₀的表达式如下：

其中，N为窗函数长度内包含的采样点数，n为离散数据的采样周期；

则窗函数w₀的能量归一化w(n)表达式如下：

最终得出的短时傅里叶变换计算公式为：

其中P(t)为传感器实测压力信号，t为实际测试过程中的时间维度，

短时傅里叶变换后的压力微分信号形式如图2所示；

即压力信号的短时傅里叶变换F₀计算公式为：

本发明采用的是升余弦窗，该窗函数旁瓣低，可以有效抑制频率泄漏；

对时频信号进行加权处理，提取某一时刻最有代表性的特征频率用于特征值识别，将最终用于特征值识别的信号降维成二维信号。以适应发动机电子控制单元的计算能力；

在步骤5中，

基于信号能量对时频信号的瞬态频率加权来获得瞬态平均频率MIF，如公式(7)所示；该参数可以认为是该瞬间信号中最具有代表性的频率；MIF处理后的信号如图4所示；

在步骤6中，

所述零点识别方法具体为；

由于在喷射过程中，引起压力信号频率变化的直接原因是针阀运动状态的突变进而导致喷射器喷孔有效流通面积的变化；因瞬态平均频率MIF曲线的两个极大值出现在针阀上升和针阀落座过程中，则以第一个极大值点t_a为起点向前检索MIF信号至第一个零点为t₀(喷气起始时刻)，向后检索第一个零点为t₁(针阀达到最大限位时刻)；同理以第二个极大值点t_b为起点向前检索MIF曲线至第一个零点为t₂(针阀开始落座时刻)，向后检索第一个零点为t₃(喷气结束时刻)。

一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

以上对本发明所提出的一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法，进行了详细介绍，对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种基于STFT的高压天然气缸内直喷发动机燃气喷射时间特征在线识别方法，其特征在于：

步骤1：在喷射器高压燃气入口处安装夹持式压力传感器；

步骤2：压力传感器采集喷射器喷射过程中燃气的压力信号；

步骤3：将步骤2采集的压力信号进行微分处理，消除喷射器的蓄压装置产生的信号畸变；

步骤4：对步骤3经过微分处理的压力信号进行短时傅里叶变换，通过时频分析进一步突出信号的中的时间特征；

步骤5：将步骤4经过短时傅里叶变换得到的时频信号进行加权处理，获得瞬态平均频率MIF，实现压力信号的降维处理；

步骤6：基于瞬态平均频率MIF，通过零点识别方法实现喷射过程时间特征的识别。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：在步骤4中，

信号能量的密度e定义为:

e(τ,f)＝[F(τ,f)]² (1)

其中τ为离散信号的时间步长，f为频率，

信号能量E为：

为避免在原始时域信号中引入额外能量，需要对窗函数w₀的信号能量进行归一化处理；所述归一化处理使用的窗函数w₀的表达式如下：

其中，N为窗函数长度内包含的采样点数，n为离散数据的采样周期；

则窗函数w₀的能量归一化w(n)表达式如下：

最终得出的短时傅里叶变换计算公式为：

其中P(t)为传感器实测压力信号，t为实际测试过程中的时间维度，

即压力信号的短时傅里叶变换F₀计算公式为：

对时频信号进行加权处理，提取某一时刻特征频率用于特征值识别，将最终用于特征值识别的信号降维成二维信号。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于：在步骤5中，

基于信号能量对时频信号的瞬态频率加权来获得瞬态平均频率MIF，如公式(7)所示；

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于：在步骤6中，

所述零点识别方法具体为；

因瞬态平均频率MIF曲线的两个极大值出现在针阀上升和针阀落座过程中，则以第一个极大值点t_a为起点向前检索MIF信号至第一个零点为t₀，向后检索第一个零点为t₁；同理以第二个极大值点t_b为起点向前检索MIF曲线至第一个零点为t₂，向后检索第一个零点为t₃。

5.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

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