缸内压力信号

2024-06-09

缸内压力信号（精选三篇）

缸内压力信号篇1

发动机缸内压力是评价发动机动力性、经济性、零部件机械负荷、热负荷及排放指标的重要参数之一。由于气缸内燃烧环境瞬息万变, 使缸内压力的测量较难控制, 同时压力传感器还具有易积碳、穴蚀、成本高、易损耗等缺点。利用火花塞离子电流法对缸内压力的在线检测具有成本低、方便快捷等优势。然而, 在点火线圈放电过程中离子电流信号会受到点火火花尾的干扰[1,2], 这给离子电流特征参数的提取及后续压力的计算带来极大的困难。目前, 提取离子电流特征参数通常采用改进点火系统、信号处理技术和数学模型分析等方法, 但上述方法都有其局限性, 如:采用电容式点火系统或改进点火线圈, 虽然缩短了点火的持续时间[3,4], 但在高速时会影响发动机性能;采用盲信号分离算法可将实测离子电流信号分解为火花尾信号和离子电流信号的线性组合[5], 但需要2个传感器测量2个相互独立的源信号或者对试验条件进行假设;利用小波去噪方法可以尽量减小火花尾对离子电流的影响[6], 但在低负荷时不易将点火干扰从火焰前锋区去除;从化学反应动力学的角度建立数学模型, 可以计算燃烧时的离子电流[7], 但计算模型过于复杂且只能用于焰后区离子电流计算。由此可见, 如何准确可靠地提取燃烧特征参数是分析计算缸内压力的关键。

本文中采用3个高斯函数对火花塞实测离子电流信号进行拟合, 对点火干扰和离子电流信号进行抽离, 并得到火焰前锋区和焰后区离子电流的特征参数。在此基础上, 利用BP网络给出了离子电流特征参数与缸内压力参数间的回归关系。由于BP神经网络具有模拟多个变量间非线性关系而无需预先给出回归模型的优点[8], 因此通过此方法可以准确得出缸内压力的峰值及其位置。

1 试验装置及方法

1.1 发动机台架

试验用机是由HH368Q汽油机改装的汽油/天然气双燃料发动机, 其燃料为汽油。发动机台架布置如图1所示。发动机主要技术参数见表1。

1.2 离子电流检测原理

火花塞点火放电的时间很短, 仅为10ns左右, 但电压高达10~30kV。由于离子电流信号是从火花塞上取得, 因此点火电路点火时检测电路必须能够有效抵抗高压放电的冲击。离子电流检测原理如图2所示。其中, 电阻用来将离子电流信号转换为电压信号, 方便测量;电容可以滤除电路中的高频干扰;高压硅堆用来阻断点火高压, 保护测量电路。

2 应用高斯拟合法提取离子电流特征参数

2.1 离子电流曲线拟合

实测火花塞离子电流信号是由点火火花尾电流、火焰前锋区电流和焰后区电流三部分组成。由于火焰前锋区离子电流和焰后区离子电流与化学离子化过程及热离子化过程相关, 反映了缸内温度、压力等燃烧信息, 因此准确描述这两部分的离子电流的特征非常必要。文献[9]指出, 离子电流曲线形态与高斯函数形态相似, 可采用2个高斯函数来拟合离子电流曲线。然而, 点火火花尾电流会和火焰前锋区离子电流掺杂在一起, 对火焰前锋区电流产生干扰, 很难只用2个高斯函数来拟合实测电流。基于点火火花尾电流也符合高斯函数特征, 本文中提出利用3个高斯函数分别表示三部分离子电流。通过复合函数来拟合实测离子电流曲线, 可以方便地得出三部分离子电流特征, 并有效去除点火火花尾干扰。

最简形式的高斯函数可表示为

式中, θ为曲轴转角;α为函数极大值, 即峰值;β为函数对称轴, 即极大值对应横坐标;γ为函数的平滑程度, γ值越大函数越平滑。

实测离子电流曲线的3个部分可看作是曲轴转角θ的函数, 若用高斯函数拟合, 则总的电流可表示成3个高斯函数的复合函数形式:

式中, 下标1、2、3分别表示点火火花尾电流、前锋区 (离子电流第1峰) 离子电流和焰后区 (离子电流第2峰) 离子电流。

根据式 (1) 和式 (2) , 可得离子电流的拟合函数:

式中, α1、α2、α3分别为点火火花尾电流、离子电流第1峰、离子电流第2峰;β1、β2、β3分别为各峰值对应的曲轴转角;γ1、γ2、γ3分别为控制各峰的平滑程度。

由于g1 (θ) 为点火火花尾, 可方便地将点火火花尾信号从实测离子电流信号中剔除, 仅留下无干扰的前锋区离子电流和焰后区离子电流, 即除去干扰离子电流, 其拟合函数为

图3为发动机转速2 000r/min、过量空气系数1.0、节气门全开、废气再循环率 (REGR) 为0%时, 瞬态工况下离子电流实测曲线及利用高斯拟合方法求出的曲线。高斯拟合得到的拟合电流曲线与实测离子电流曲线吻合良好。拟合得到的点火火花尾信号和离子电流第1峰、第2峰的峰值位置分别为4°CA BTDC、2°CA ATDC和19°CA ATDC。在同一转速下的发动机倒拖试验中, 点火放电产生的峰值在5°CA BTDC左右, 与图3中点火火花尾位置基本一致, 因此该峰即为发动机点火所致。然而, 离子电流第1峰和第2峰与火焰发展有关。研究[7,10]表明:发动机在上述工况下离子电流第1峰峰值位置应在0.25~3.25°CA ATDC, 与本文中拟合结果相符;而离子电流第2峰峰值位置与压力峰值位置之间的相关性较大[11,12], 本文中拟合的离子电流第2峰峰值与压力峰值基本一致。由此可见, 离子电流拟合结果能很好地反映离子电流在不同阶段的特征。

2.2 离子电流特征参数的提取

利用离子电流计算燃烧压力时, 为了保证后续计算的准确性, 需要提取出较为完整的燃烧参数。本文中根据燃烧过程定义和离子电流特征选取了9个特征参数进行分析。图4为9个特征参数定义的示意图。其中, I1、I2分别为离子电流第1峰和第2峰的最大值, μA;Θ1、Θ2分别为离子电流第1峰和第2峰最大值所对应的曲轴转角, °CA;Q0为一个循环内去除干扰后离子电流积分值, μC;Θstart、Θend分别为离子电流出现和结束时的曲轴转角, °CA;Θsust为离子电流持续期, °CA;Θp-p为离子电流第1峰和第2峰最大值之间的曲轴转角, °CA。

根据前面高斯拟合结果可方便地提取到离子电流的特征参数, 其中8个参数由拟合函数直接得到, Q0可通过积分计算出来。

3 应用BP神经网络根据离子电流估算压力

BP神经网络的优点是无需对输入变量作复杂的相关假定就可以模拟多变量, 并且使用BP网络无需预先给出模型, 只要合理选择神经元数目, 就可以表示复杂的非线性关系, 而常规的回归分析则要先给出数学模型。

3.1 BP网络的建立

本文中利用MATLAB的神经网络工具箱建立3层BP网络, 其中包含1个输入层、1个隐含层和1个输出层, 以提取到的9个离子电流特征参数作为输入。全部选用S型传递函数, 输入层神经元个数为25, 隐含层为13。

3.2 根据离子电流计算压力峰值与位置

以图3的工况为例, 将100个循环下分别提取出的9个离子电流特征参数作为网络输入, 对应的压力峰值pmax及其位置Θp作为目标输出进行网络训练, 之后便可使用训练好的网络, 根据实测离子电流直接计算出压力参数。表2为上述工况下BP网络的部分训练样本。由此无需模型就可直接计算出压力峰值及峰值位置。

3.3 计算值与实测值的比较

图5为转速2 000r/min、过量空气系数1.0、节气门全开、REGR分别为0%、5%、10%工况下, 任取10个循环离子电流平均值特征参数, 应用BP神经网络计算所得压力峰值及峰值位置与对应的实测压力值对比。由图5可见, 由于2种方法的测量原理不同, 计算值与实测值之间存在一定差别, 随着EGR率增加差别增加, 这是燃烧不稳定对燃烧参数的影响造成的。但两者变化趋势一致, 数值相差不大, 这说明特征参数的选取比较合理。

图6为图5中计算值与实测值之间的误差关系图。由图6可见, 随着EGR率的增加, 误差增大。不同EGR率条件下, 压力峰值的最大平均绝对误差小于0.1MPa, 相对误差小于2%, 最大位置的平均绝对误差小于2°CA, 相对误差小于等于5%, 说明BP网络在计算压力参数时具有较高的精度。在网络计算中, 如增加样本数和训练时间, 精度可进一步提高。

4 结论

(1) 采用3个高斯函数分别表示三部分离子电流, 得到的拟合电流曲线与实测离子电流曲线吻合良好。

(2) 利用高斯拟合法简化了离子电流信号特征参数的提取过程, 且可以进行离子电流信号的去噪, 便于对后续离子电流信号的处理与压力计算。

(3) 应用BP神经网络可以根据离子电流的9个特征参数计算得出压力的峰值及其位置, 且具有较高的精度。

摘要：采用高斯拟合法对实测离子电流进行拟合, 并从中提取出离子电流峰值及峰值位置等9个特征参数, 应用BP神经网络算法根据离子电流特征参数计算得出缸内压力参数。研究结果表明:应用高斯拟合法得到的拟合电流曲线与实测离子电流曲线吻合良好;利用高斯拟合法简化了离子电流信号特征参数的提取过程, 且可以进行离子电流信号的去噪, 方便对后续离子电流信号的处理与压力计算;应用BP神经网络可以根据离子电流的9个特征参数计算得出压力的峰值及峰值位置, 压力峰值的平均绝对误差小于0.1MPa, 平均相对误差小于2%, 位置的平均绝对误差小于2°CA, 平均相对误差小于等于5%。

关键词：内燃机,离子电流,高斯拟合,BP神经网络,缸内压力

参考文献

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宝宝有压力的8种信号篇2

宝贝产生心理压力的9个原因

1．和父母分开睡，或者换了一张新的床，进入新的睡眠环境。

2．父母或者其他家人之间发生矛盾，或者父母离异。

3．因为做错事情或者做不好某些事情而受到父母的呵斥或责备，因为总也达不到父母的要求而感觉自己很无能为力。

4．最要好的小朋友突然不跟自己玩耍了，宝贝感觉自己很无助。

5．和小伙伴一起玩耍时，某些方面不如别人，或者受到小伙伴的嘲笑、冷落、欺负等。

6．看到别的小朋友在幼儿园受到老师表扬，而自己得不到老师的表扬。

7．在幼儿园、家里或者外面玩耍时因为某种原因被老师、小朋友或者家长冤枉。

8．家里有人生病，宝贝担心家人会因为疾病离开自己。或者家人遭遇其他不幸，宝贝害怕同样的厄运降临到自己或者其他家人的头上。

9．宝贝的小宠物死亡或者受伤，让宝贝感觉很难过，加上当时的情景给予宝贝刺激，让他担心自己或者家人或者其他小宠物也会遭遇同样的景况。

宝贝遭遇心理压力的8种信号

1．睡眠出现问题

如果宝贝一向睡眠很好，但是突然之间难以入睡、经常半夜醒来哭闹或者超乎寻常地嗜睡等等，可能昭示着他正承受难以排解的心理压力。

2．食欲减退

长期的食欲减退可能会导致孩子不爱吃饭甚至拒绝吃饭，如果出现厌食而又找不到肠胃或消化方面的问题，最可能的问题就是宝贝的情绪出现了偏差。

3．变得异常敏感

如果宝贝原本性格随和，但是突然之间变得异常敏感，可能预示着他正承受难以排解的心理压力。比如宝贝正在玩电动汽车，但是电动汽车突然搁浅在某个位置，他会大声哭闹，甚至敲打自己的头来发泄自己失望的情绪。

4．攻击行为

宝贝突然变得充满了暴力倾向，一不高兴就咬人、打人、推人，仿佛对周围的小伙伴或者父母充满了仇恨，显得很没有耐心。

5．不肯上幼儿园

一向喜欢上幼儿园的宝贝突然赖床不起，总是找各种各样的借口比如“肚子痛”“头痛”等逃避上幼儿园，或者突然不再理睬他在幼儿园的好朋友。

6．突然变得十分胆小

宝贝突然害怕自己一个人睡，害怕接触陌生人，也不敢参与小朋友之间的任何游戏，对任何事情都充满了恐惧。

7．突然谎话连篇

原本不撒谎的宝贝突然谎话连篇，比如假装自己生病了，谎称别的小伙伴有了什么新玩具，要求父母也给他买同样的玩具等等。

8．莫名其妙地哭泣

如果一个本来不怎么爱哭的宝贝并非因为饥饿、疼痛、疲劳或其他类型的不适而莫明地哭泣，很可能他正在下意识地以这种方式释放来自内心的压力。

缓释宝贝心理压力的技巧

1．反射情感安抚宝贝

当宝贝感受到来自内心的压力时，父母应设身处地地理解宝贝的心情，通过复述他的原话表示你对他的理解，这就是心理学所说的反射情感。这会帮助宝贝宣泄来自内心的压力，使他的情绪变得比较平稳。比如，宝贝在幼儿园被老师批评了，父母可以这样说：“老师批评你了，你很难过。”如果不停地向宝贝追问事情真相甚至责备宝贝，就可能让宝贝的负性情绪成倍地增长，不仅不能帮助宝贝化解心理压力，相反会给他带来更多的委屈情绪，给宝贝造成更大的心理压力。

2．给宝贝机会自然流露情绪

宝贝的情绪都是毫无掩饰的，敢爱敢恨敢说敢笑，这是惟有孩子才具有的心理优势，正是这种心理优势使得他们的各种情绪得到及时宣泄，所以他们才能以他们独有的方式化解内心的压力。因此，当宝贝因为遭遇心理压力而发脾气、哭闹、大声喊叫的时候，只要不因此扰乱别人，就应该给予他们自然流露情绪的机会。如果不允许宝贝流露他们的这种情绪，甚至用体罚或者变相体罚的方式压抑宝贝流露这种情绪，最终就会让宝贝不堪负重，导致心理失衡，产生强迫性行为、攻击性行为、破坏性行为等等。

3．认真倾听宝贝的心声

抽出一些时间，耐心地听宝贝诉说。如果宝贝语言表达能力有限，父母可以通过提问来引导宝贝诉说自己内心的一些想法。比如：“然后呢?”“然后你怎么办呢?”“如果……又会怎样呢?”类似的一些提问，可以帮助宝宝更好地表达自己。

4．帮助宝贝转移注意力

当宝贝承受心理压力时，可以通过一些活动转移他的注意力，帮助他摆脱压力。比如，和宝贝一起到户外踢踢球，扔扔沙包等。

缸内压力信号篇3

缸内压力是柴油机工作过程的重要表征参数,在热力性能分析、故障诊断、硬件在环系统实现等方面意义重大。常见缸内压力测量的方法有等时间采集和等角度采集等。等时间采集方法随着板卡采样分辨率的提升,目前可以实现相当高采样频率的即时采集,但是这样方法采集的缸压,受柴油机瞬时转速影响。如果能将缸压的采样点数与曲轴的转角相对应起来,实现等角度采集,则可解决以上问题。实现等角度采集缸内压力的关键是等角度触发信号的发生,通常采用传统的角度编码盘来发送角度信号,受加工精度影响,编码盘的齿数有限,所得角度分辨率较低。而采用精密光电编码器,与曲轴自由端相连接,每转可发送所需的等角度信号,以此来硬件触发缸压采集,实现小角度缸内压力采集。

2 光电旋转编码器原理

光电旋转编码器可以用来测量轴的旋转运动,通过光电转换、可将输出轴的角位移、角速度等机械量转换成相应的电脉冲以数字量输出[1]。其基本组成包括一个发光二极管(LED)、一个码盘,以及码盘背面的一个光传感器。码盘安置在旋转轴上,上面按一定编码形式排列着不透光和透光的扇形区域。当码盘转动时,不透光扇区能够遮挡光线,而透光扇区则允许光线透过。这样就产生了方波脉冲,可以编译成相应的位置或运动信息。编码器每转通常分为100到6000个扇区。6000个扇区的编码器可以提供0.06度的精度。通常编码器有三路脉冲输出,其中A、B两路相位差为90度,通过监控脉冲的数目和信号A、B之间的相对相位信息,就可以同时获得旋转的位置和方向信息。而第三路脉冲输出则为零信号或者参考信号,该通道每旋转一圈输出一个单脉冲,可用来精确计算对应某个参考位置,通常称为Z轴或者索引。编码器通常有5根线需要连接,两根供电,其他为A、B和Z信号输出端子[2]。

要使用编码器进行测量,必须有一个基本的电子设备即计数器。基本的计数器是通过其几个输入通道,产生一个数值,来表示检测到的边沿(即波形中从低到高或从高到低的变化)数目。大多数计数器都有三个相互关联的输入——门限、源和升降选择。计数器记录源输入中的事件数目,并且根据升降选择线的状态进行加计数或者减计数。

3 缸内压力测试系统组成

图1为缸内压力测量系统的原理图。缸内压力的测量,选用高精度压电传感器安装于缸头一侧,内有气道直通燃烧室。输出信号经由电荷放大器处理后,接入NI多功能板卡PXI 6250的模拟输入AI端口。

编码器与曲轴自由端采取弹性联轴安装,通过微调,测出Z端子旋转一周发生脉冲的时刻与曲轴上止点之间的相对角度。编码器的A、Z端子分别接于该板载计数器CRT1的PFI4(Gate端口)和PFI0。工作过程中,缸内压力采取有限点采集,采集由PFI0的上升沿触发开始,确保每次采得缸内压力的初始相位角一致,而PFI4脉冲上升沿则用来触发每次缸压的采集,从而实现等曲轴转角测量,角度分辨率取决于编码器AB端子每转发生的脉冲数。

4 采集程序

缸内压力采集程序采用采用LabView程序编写,美国NI公司的LabView是目前世界上应用最广的虚拟仪器开发环境之一,它采用强大的图形化语言(G语言)编程,提供了一个交互式的图形化开发环境,并具有数据可视化分析和仪器控制能力等特点[3]。程序主要由数据采集模块、数据存储模块、数据实时显示模块、数据回放模块等组成[4]。图2为程序后面板的截图。

在不同的工况下,测量A3缸缸内压力。使用光电旋转编码器与柴油机曲轴自由端相连接,编码器跟随曲轴转动,等角度发送脉冲信号。由代表上止点未知的脉冲信号来触发有限点缸内压力采集的开始,而采集的频率则由上述等角度脉冲信号的上升沿硬触发实现。

5 测量设置

缸内压力传感器输出信号经由电荷放大器调理后,接入板卡PXI6250的模拟输入端口AI01。采用编码器输出的等角度信号来硬件触发缸内压力的采集,编码器的A端子随曲轴每转平均发出720个周期的占空比为50%的矩形波,接入到板卡PXI6250的计数器CRT1的GATE端口,作为硬件触发缸内压力模拟输入点采集的触发源,触发采用信号上升沿rising;编码器的Z端子随曲轴每转平均发出1个周期的占空比为50%的矩形波,接入到板卡PXI6250的计数器CRT1的PFI0端口,作为硬件触发缸内压力模拟输入采集开始执行的触发源,触发采用信号上升沿rising,从而使得所采的缸内压力信号具有统一的相位初始角,以便信号分析。

6 数据分析及结果

缸内压力的采集是由与上止点位置信号相关的脉冲上升沿信号来触发采集的。由表1和表2可以看出,不同工况的缸压峰值对应的相位点数基本一致,而随着转速和负荷的上升,最大爆压的相位有所滞后,工况11与工况3相比较,滞后了约6度。

注:两相位点数差为720点,相位角为缸压峰值所对应的采集点数。

图3为采用有限点硬触发采集的72000点(即50循环)的叠加缸内压力曲线,X轴点数为1440,对应柴油机工作过程一个循环720度。由图3可见50循环峰值缸内压力相位一致。图4为该50循环的平均缸内压力曲线,对应峰值MAX为2.062,MIN为-0.20207。

所得缸内压力为未标定值,可采用TBD234V6原厂资料中的额定工况下的示功图,进行参照对比,峰值MAX对应该工况的爆发压力,峰值MIN对应该工况下的增压器后的进气背压。据此可得额定工况下的示功图,如图5所示。

7 结论

1.采用光电编码器和NI公司的板载计数器可以实现缸内压力的等角度采集,文中角度分辨率为0.5度,所采缸内压力不受柴油机转速波动的影响,这为实现缸内压力的高精度测量提供了一种有效的方法。

2.基于Labview编写的缸内压力采集程序,具有人机交互界面友好,简单实用,集成度高等特点,能够实现数据的自动存储、自动显示等功能,并且有很好的兼容性和扩展性。

摘要：介绍了运用光电编码器和NI公司软硬件开发的缸内压力测量系统,系统实现了缸内压力的等角度采集,采集的缸内压力值不受转速波动影响。基于Labview编写的测试程序具有人机交互界面友好,简单实用,集成度高等特点。试验结果表明,该系统简单可靠,为测量缸内压力提供了一种新的方法。

关键词：柴油机,缸内压力测量,光电编码器

参考文献

[1]刘文魁,石建玲.光电旋转编码器在角度测量中的应用[J].现代制造工程,2006(11):90-91.