高原變海拔對柴油機缸壓信號的影響分析

甘慶良，劉震濤，張宇

(浙江大學能源工程學院動力機械及車輛工程研究所，浙江 杭州 310027)

我國幅員遼闊，地形復雜，高原面積占比很大。某設備在高原變海拔環境下行駛時，由于進氣量減少，過量空氣系數下降[1]，發動機燃燒惡化，出現了活塞燒蝕、缸套拉缸及缸蓋有麻點等一系列故障。針對缸蓋火力面出現麻點這一故障現象，損傷部位的檢測結果表明，其表面未發生金屬熔融現象，金相分析發現鋁硅合金中硅成分減少，即產生晶體分離。而對缸壓信號進行分析時，并未發現最高燃燒壓力升高，燃燒壓力波動幅值增大等現象。基于此，針對出現此故障的原因提出了以下假設：隨著海拔上升，缸內燃燒異常，壓力出現急劇波動，即壓力波動頻率劇增，且隨著海拔越來越高，波動越來越劇烈，即高頻成分比例增大。為此，利用可以模擬變海拔條件的單缸機試驗臺架進行單缸機試驗，采集不同海拔下的缸內壓力，并對數據進行分析，判斷該假設是否成立 。

缸壓信號作為反映柴油機燃燒狀況極其重要的信號，包含了大量的信息，可以充分反映內燃機工作過程中的壓縮過程、點火過程及燃燒放熱過程等[2]。然而，從燃燒分析儀采集得到的缸壓信號，在時域上，不論是壓力峰值還是信號不平穩程度，都難以看出其內部波動情況，因此，無法判斷其與海拔的相關性。基于此，對采集到的信號進行分解剝離，分析不同海拔高度下缸壓信號中不同頻次成分的占比。鑒于缸壓信號的非線性、不平穩特點，本研究采用希爾伯特-黃變換(HHT)對缸壓部分信號先進行集平均經驗模態分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)，將每個工況下的缸壓信號按照不同頻率分解出來，針對不同海拔下的分解結果，求出其不同頻率成分下的功率譜密度，再進行比較分析。

1 單缸機試驗方案

1.1 燃燒分析儀

KiBox 燃燒分析儀可以用于發動機臺架標準穩態燃燒分析——燃燒熱力學計算、示功圖、爆震分析、壓力升高率分析、瞬時放熱率和累計放熱率分析，并得到峰值。其部分參數見表1。其中，轉角分辨率是決定采樣頻率的最關鍵參數。

表1 燃燒分析儀參數

1.2 試驗工況

針對某重型柴油機在高原工況下存在的問題，設計并搭建單缸機的試驗臺架，通過改變試驗過程中的進氣壓力，模擬發動機在高原環境下海拔的升降[1]。

主要設備包括缸徑150 mm單缸機、水力測功機、AVL TGS1760油耗儀、流量計、曲軸及凸輪軸轉速傳感器、溫度傳感器及進氣壓力高原模擬試驗臺等。單缸機最大轉速2 200 r/min，熱電偶布置在缸蓋的火力面上以及缸套外側，缸內壓力傳感器通過燃燒分析儀輸出缸內壓力信號。試驗設定6個海拔條件，進行了不同海拔下模擬高原環境的單缸機試驗，得到了不同工況下的缸內壓力。試驗工況見表2。

表2 進氣壓力與海拔對應關系

2 EEMD方法原理

2.1 本征模態函數

本征模態函數(Intrinsic mode functions，IMF)必須滿足兩個條件：1)極值點數與過零點數至多相差一個；2)在任意一點，由局部極大值構造的包絡線與局部極小值構造的包絡線的平均值為0[3]。

2.2 經驗模態分解

經驗模態分解能把非線性、不平穩信號分解成一系列本征模態函數，這是基于EMD的兩個假設：1)任何復雜的數據信號都是由一系列簡單的本征模態函數組成；2)任意兩個本征模態函數之間是互相獨立的，即滿足相互正交[4]。

對于一個復雜信號，其經驗模態分解的步驟如下：

1) 記原始信號為x(t),初始化,令r0(t)=x(t),i=1。

3)ri(t)=-ri-1(t)-IMFi(t)。

4) 若ri(t)極值點數不少于2個，則i=i+1，轉到步驟2，否則，分解結束，ri(t)是殘余量。

2.3 集平均經驗模態分解

集平均經驗模態分解(EEMD)是EMD的改進版，EEMD采用了噪聲輔助分析方法，其分解原理是當附加的白噪聲均勻分布在整個時頻空間時，該時頻空間就由濾波器組分割成的不同尺度成分組成。

當信號加上均勻分布的白噪聲背景時，不同尺度的信號區域將自動映射到與背景白噪聲相關的適當尺度上去。既然在每個獨立的測試中噪聲是不同的，當使用足夠測試的全體均值時，噪聲將會被消除。全體的均值最后將會被認為是真正的結果，隨著測試的增多，附加的噪聲被消除了，唯一持久穩固的部分是信號本身[6]。

3 分解結果分析

3.1 1 500 r/min，160 kPa工況

以1 500 r/min，進氣壓力160 kPa工況為例。原始信號見圖1，其中，橫坐標為時間，原始信號為101個循環，需要8.08 s，縱坐標是缸內壓力，燃燒分析儀每0.1°采集一個壓力數據，發動機曲軸轉2 r(720°)完成一個循環，因此每個循環有7 200個數據點，101個循環一共727 200個數據點。由于采集循環數量較多，信號疊加在一起比較密集，圖片難以繪制清晰，考慮到缸壓信號的循環特性，故本節圖片均展示前10個循環一共72 000個數據點，即0～0.808 s時間內的數據。

圖1 1 500 r/min，160 kPa工況原始缸壓數據

按照EEMD理論方法，對原始信號添加幅值為0.2的白噪聲，并進行400次疊加運算，分解以后得到了包括白噪聲在內的19個組分。首先，需要判斷這19個組分在時域內是否相互獨立，即是否滿足正交性，是否需要過濾掉增加的白噪聲成分。之后，略去分解剩下的余項，最終得到了滿足IMF條件的6個本征模態函數(見圖2)[8]。

圖2 IMF信號圖

對得到的6個IMF分別計算出相應的瞬時頻率和振幅，結果見圖3和圖4。由圖4可知，IMF1，IMF2，IMF3這3個IMF屬于高頻成分，IMF4，IMF5，IMF6這3個IMF屬于低頻成分。從圖5可以看到，與圖4相對應，能量(圖上的顏色明亮程度代表能量高低。)基本集中在IMF4和IMF5這兩條頻率曲線中，其中以12.5 Hz這條頻率線最為突出。

圖3 IMF頻率圖

圖4 IMF振幅圖

圖5 時頻圖

3.2 1 500 r/min，不同海拔工況

經過EEMD分解，可以看到缸壓信號的高頻和低頻成分被很好地分割開，觀察振幅圖可以看到，低頻成分的能量曲線非常規則平穩，且幅值波動不太大。反觀高頻成分，頻率和幅值的波動都異常劇烈，而這部分能量極有可能是造成缸壓波動劇烈的原因[9]。因此，針對不同工況下分解得到的IMF高頻低頻成分，求取功率譜密度，并進行對比分析[10]。在單缸機試驗過程中，進氣壓力下降到91 kPa，排氣溫度超過700 ℃的工況，不符合試驗安全要求，且與前5個海拔工況相比，此工況對比意義不大，因此在對比分析的過程中不考慮此工況。結果見圖6。

圖6 1 500 r/min，不同工況功率譜密度對比

從以上各圖的變化來看，功率譜密度的峰值所對應的頻率在不斷左移，即頻率不斷降低，且所對應頻率與之前求得的IMF頻率圖中的頻率相對應。同樣，先從能量高的低頻成分開始分析,將圖6d與圖6e放大，其峰值頻段的對比見圖7。

觀察這兩部分低頻能量，可以看到，隨著進氣壓力的下降，即海拔的上升，低頻段的功率譜密度逐漸減小，這表明，隨著海拔上升IMF的低頻段的能量在逐漸減小，缸壓信號的能量在逐漸降低。

圖7 低頻成分功率譜密度峰值對比

高頻成分峰值頻段的對比見圖8。由圖8可以看到，IMF1和IMF2的高頻能量并沒有嚴格按照海拔排列，但是，進氣壓力119 kPa和105 kPa(對應的海拔為3 000 m和3 700 m)條件下，對應的功率譜密度始終高于其他3個工況。

圖8 高頻成分功率譜密度峰值對比

由圖8可知，海拔超過3 000 m以后，高頻率段的能量反而高于平原工況。結合低頻率段的功率譜密度對比分析，可以得出以下結論：隨著海拔上升，對于分解得到的IMF，其低頻段的能量在逐漸降低，高頻段的能量變化沒有明顯規律，然而，當海拔超過3 000 m以后，高頻信號能量均高于低海拔工況。

3.3 2 200 r/min和1 900 r/min工況

同樣地，對2 200 r/min及1 900 r/min轉速下采集到的缸壓信號進行分解，結果見圖9和圖10。

圖9 2 200 r/min，IMF1和IMF2功率譜密度對比

圖10 1 900 r/min，IMF1和IMF2功率譜密度對比

與1 500 r/min工況相似，在2 200 r/min和1 900 r/min工況下，分解得到的高頻成分在海拔3 000 m的能量大于平原地區，說明隨著海拔上升，高頻成分的能量在逐漸增強。

4 結論

a) 缸壓信號的頻域分析相對于時域分析，可得到更加有效的信息；

b) 缸壓信號的能量隨著海拔上升逐漸降低，然而，高頻段部分的能量在海拔3 000 m以上卻出現明顯的上升；

c) 當海拔超過3 000 m，發動機缸內壓力信號高頻成分越來越多，對火力面的沖擊也越來越頻繁，當達到一定頻率值時，極有可能對活塞和缸蓋造成損傷。

參考文獻：

[1] 于寶金,王增全,丁技峰,等.某6V150柴油機變海拔熱平衡試驗研究[J].車用發動機,2014(5)：71-75.

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[3] Huang N E,Shen Z,Long S R,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedings Mathematical Physical & Engineering Sciences,1998,454(1971):903-995.

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[8] 鐘佑明,秦樹人,湯寶平.一種振動信號新變換法的研究[J].振動工程學報,2002,15(2):233-238.

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[10] 關曉磊,顏景龍.爆破振動信號的HHT時頻能量譜分析[J].爆炸與沖擊,2012,32(5):535-541.