imep變化的模擬失誤診斷

imep變化的模擬失誤診斷

過去，大火被認(rèn)為是無法在一個(gè)或多個(gè)桶中燃燒的故障，但實(shí)際上，很少有忘記消防模型和銷火器而忽視燃燒的情況。實(shí)際失火的原因是:點(diǎn)火系統(tǒng)(火花塞積炭、點(diǎn)火能量降低)故障、漏氣、混合氣成分的劇烈波動(dòng)等。因此失火其實(shí)是由于循環(huán)波動(dòng)劇烈加劇而造成的一種故障。本文以指示平均有效壓力(IMEP)小于44%的循環(huán)為失火,閥值大小應(yīng)視具體情況而定。失火使碳?xì)浠衔锏炔煌耆紵漠a(chǎn)物增多,動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性下降,排放污染物增加。隨著人們對動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性的追求,法規(guī)對排放日益嚴(yán)格,準(zhǔn)確的進(jìn)行失火診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1曲柄角隨不同轉(zhuǎn)速的特性失火是關(guān)于缸內(nèi)燃燒情況的1種故障,因此缸壓是判斷失火的最直接指標(biāo)。只要證明通過瞬時(shí)轉(zhuǎn)速可求得缸壓,則瞬時(shí)轉(zhuǎn)速診斷失火的可行性得到證明。下面運(yùn)用內(nèi)燃機(jī)動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)的知識(shí)對單缸機(jī)建立瞬時(shí)轉(zhuǎn)速與缸壓之間關(guān)系式。首先設(shè)I為整個(gè)軸系旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)部分的有效集中轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,包括自由端、飛輪、負(fù)載機(jī)構(gòu)和所有各缸曲柄連桿機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)部分的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;R為曲柄半徑;α為曲柄夾角;ω為曲軸轉(zhuǎn)速;s為活塞面積;λ為連桿比;mj為活塞連桿組等效往復(fù)慣性質(zhì)量。由運(yùn)動(dòng)學(xué)知活塞加速度:a=Rωdωdα(cosα+λcos2α)?(1)a=Rωdωdα(cosα+λcos2α)?(1)由動(dòng)力學(xué)知單位活塞面積作用力:p=pg?mj*as?(2)p=pg-mj*as?(2)曲柄銷處切向力PT:PT=p(sinα+λ2sin2α),(3)ΡΤ=p(sinα+λ2sin2α),(3)由式(1)、(2)、(3)得:PT=[pg?mjsRωdωdα(cosα+λcos2α)]?(sinα+λ2sin2α),(4)ΡΤ=[pg-mjsRωdωdα(cosα+λcos2α)]?(sinα+λ2sin2α),(4)曲軸輸出扭矩:M=Iω′=PT?R?(5)Μ=Ιω′=ΡΤ?R?(5)把式(4)代入式(5)得隨曲柄角變化的缸壓pg:pg=Iω′(sinα+λ2sin2α)?R+mjsRωdωdα(cosα+λcos2α)?(6)pg=Ιω′(sinα+λ2sin2α)?R+mjsRωdωdα(cosα+λcos2α)?(6)由于I,λ,R,s,mj,為常量,ω為所測信號(hào)號(hào),所以式(6)表達(dá)了缸壓隨轉(zhuǎn)角的變化規(guī)律。因此從理論上通過曲軸瞬時(shí)轉(zhuǎn)速診斷失火是可行的。2故障特征參數(shù)提取下面分別從角域分析、角頻域分析和角——頻聯(lián)合分析的角度進(jìn)行故障特征參數(shù)提取。由于發(fā)動(dòng)機(jī)工作過程和故障與曲軸位置有巨大關(guān)系,因此在故障特征參數(shù)提取過程中采用曲軸轉(zhuǎn)角為變量進(jìn)行分析。本文特征參數(shù)提取都采用這種分析方法。本文所分析的數(shù)據(jù)均為發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行的數(shù)據(jù),失火循環(huán)為實(shí)際循環(huán)而不是通過模擬得到的。圖1為LXcg125怠速時(shí)不同指示平均有效壓力的缸壓曲線。通過失火定義知1、2、3循環(huán)為失火循環(huán),4、5、6為正常循環(huán)。圖2為其對應(yīng)的曲軸轉(zhuǎn)速。2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng)的確定由于曲軸轉(zhuǎn)速在平均轉(zhuǎn)速附近很小的范圍內(nèi)波動(dòng),為了信號(hào)更好的后續(xù)處理需要對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先通過低通濾波去除噪聲干擾,然后進(jìn)行零均值變換。圖3是對圖2所表示的曲軸轉(zhuǎn)速進(jìn)行預(yù)處理后的曲線。比較圖3和圖2可明顯看到信號(hào)預(yù)處理后所包含的有用信息量更直接明顯了。2.2軸類沖程平均加速之比a由于在做功沖程氣體作用力通過活塞做功使曲軸有一段加速過程,而在壓縮行程曲軸系通過活塞對氣體做功使曲軸有一段負(fù)加速過程。定義故障特征參數(shù)A1為A1=∣∣N(145?45)∣∣∣∣N[45?(?55)]∣∣?(7)A1=|Ν(145-45)||Ν[45-(-55)]|?(7)式中:∣∣N(145?45)∣∣|Ν(145-45)|為曲軸轉(zhuǎn)角145°與45°時(shí)的轉(zhuǎn)速差的絕對值;∣∣N[45?(?55)]∣∣|Ν[45-(-55)]|為曲軸轉(zhuǎn)角45°與-55°時(shí)的轉(zhuǎn)速差的絕對值。由于曲軸系的慣性和燃燒滯后,因此在在定義A1時(shí)壓縮和做功沖程都后移了45°,后移幅度應(yīng)視具體情況定。A1代表做功與壓縮沖程的平均加速之比,在完全失火的情況下在1附近,A1越小失火趨勢越大。用A1對圖3所示循環(huán)診斷的結(jié)果見圖7,可以看到A1與IMEP近似呈遞增關(guān)系,因此A1判斷失火。2.3單缸機(jī)2、3諧波能量分析對于單缸機(jī)正常一個(gè)循環(huán)只有一次點(diǎn)火并且只有一個(gè)做功沖程,因此在頻譜分析中一次諧波占有能量最大。同樣對n缸機(jī)正常工作時(shí)n次諧波能量最大。在失火時(shí)做功沖程影響衰弱,頻譜分析能量會(huì)進(jìn)入其它低次諧波中,如單缸機(jī)2、3諧波能量相應(yīng)增大,1次諧波能量降低。圖4、圖5分別為圖3所示循環(huán)進(jìn)行頻譜分析的功率譜曲線和幅值譜曲線。定義故障特征參數(shù)A2和A3為:A2=X1X2+X3+X4,(8)A3=Y1Y2+Y3+Y4,(9)A2=X1X2+X3+X4,(8)A3=Y1Y2+Y3+Y4,(9)式中Xn、Yn(n=1,2,3,4)分別為功率譜和幅值譜中n次諧波的分量。用A2、A3對圖3所示循環(huán)診斷的結(jié)果見圖7,可以看到A2、A3均與IMEP近似呈遞增關(guān)系,因此A2、A3作為失火特征參數(shù)合理。2.4故障特征參數(shù)由于發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸轉(zhuǎn)速為非穩(wěn)態(tài)信號(hào),因此采用角——頻聯(lián)合分析具有很大優(yōu)勢。圖6(a)、(b)分別為對2和5循環(huán)的角——頻聯(lián)合分析的圖表。正常循環(huán)時(shí)能量主要集中在360°～540°區(qū)間的低頻區(qū),而在失火時(shí)能量會(huì)相對分散。定義故障特征參數(shù)A4:A4=Amax(360?540)Amax(360?540ˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉˉ),(10)A4=Amax(360-540)Amax(360-540ˉ),(10)式中Amax(360-540)和Amax(360-540)分別為360°～540°和剩余曲軸區(qū)間的能量最大幅值。A4越小失火趨勢越大。用A4對圖3所示循環(huán)診斷的結(jié)果見圖7,可以看到A4、均與IMEP近似呈遞增關(guān)系。3故障特征模糊關(guān)系矩陣的建立由于現(xiàn)實(shí)中大多失火是由于劇烈循環(huán)波動(dòng)、點(diǎn)火能量不足等引起的,失火并不像模擬失火那樣切斷供油或使火花塞不點(diǎn)火而產(chǎn)生。判斷失火的直接指標(biāo)是平均指示有效壓力(IMEP)大小,但是沒有具體明確的閥值表明IMEP低于平均值多大為失火,這個(gè)閥值應(yīng)根據(jù)具體情況來定如法規(guī)等。由此可見,失火故障診斷中模糊性是客觀存在的,因此采用模糊數(shù)學(xué)方法進(jìn)行失火診斷是科學(xué)的。對于故障癥狀的模糊性,采用隸屬度來確定各個(gè)癥狀出現(xiàn)的可能性,即故障特征向量,并通過模糊邏輯運(yùn)算得出各種故障的隸屬度即故障原因向量,由此用來表示各種故障的可能性。模糊關(guān)系方程為Y=R?X,(11)Y=R?X,(11)式中:X、Y分別為故障特征向量和故障原因向量;R為體現(xiàn)診斷專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的模糊關(guān)系矩陣,由故障機(jī)理分析和經(jīng)驗(yàn)確定。R=(rij)mn,rij表示故障特征Xi與與故障yj的關(guān)系強(qiáng)度。rij越大表明故障特征Xi越有可能由故障yj引起的;反之亦成立。這里以失火為故障,前面的四種故障特征參數(shù)為故障特征,采用多值模糊法對于故障特征參數(shù)進(jìn)行模糊化,即以故障特征參數(shù)的本身為該故障特征的隸屬度。最后通過模糊邏輯運(yùn)算得到失火故障的隸屬度,由此可判斷失火與否,隸屬度越大表明失火趨勢越明顯。這里取模糊關(guān)系矩陣和故障特征向量分別為:R=[0.30.50.50.5]?X=[A1A2A3A4]′。R=[0.30.50.50.5]?X=[A1A2A3A4]′。從圖7中可看到Y(jié)與IMEP遞增關(guān)系比其它方法更明顯了。此方法充分利用了多種特征參數(shù)的信息互補(bǔ)性,提高了診斷效率和識(shí)別正確率。4確定火災(zāi)故障特征參數(shù)1)由于以上所有分析方法都只關(guān)心低頻,所以采樣頻率很低即可。完全能滿足工程應(yīng)用要求。2)分別從角域分析