發動機連桿恒定機械拉壓損傷自適應檢測方法

楊 治，彭 蕾，涂起龍

（井岡山大學電子信息工程學院，江西 吉安 343009）

1 引言

隨著科學技術的快速發展，機械設備已成為人類生活不可或缺的重要工具。發動機作為便捷人類生活、減少能源損耗的供電類機械設備，已被廣泛應用于多種領域的開發研究之中。連桿［1］作為發動機的重要零部件，在發動機運行過程中可起到傳遞曲軸力和活塞間力、驅使發動機曲柄持續旋轉的作用。連桿故障意味著發動機力傳遞載體的缺失，其無法通過傳遞曲軸力和活塞間力的方式驅使曲柄運動，將導致整個發動機長期處于運行停滯狀態。為了提高各領域發動機的工作效率，避免由于連桿損傷、失效而導致的發動機運行停滯，國內外研究人員紛紛展開對發電機連桿機械拉壓損傷的研究。

如文獻［2］中通過Gleeble熱模擬試驗機監測發動機內部相變溫度值，并根據相變溫度值繪制CCT圖，通過觀察圖中臨界轉變溫度值和冷卻速率，判斷機械拉壓強度對連桿的影響，實現發動機連桿機械拉壓疲勞壽命預測，該方法存在預測準確度低的問題。文獻［3］中針對現有方法檢測效率低、穩定差的問題，提出了一種基于機器視覺的連桿損傷檢測方法。該方法先搭建了一個連桿表面損傷檢測實驗平臺，然后基于HALCON 軟件平臺完成其軟件的開發，通過CCD相機采集損傷圖像，對圖像進行降噪、邊緣提取、損傷定位等處理，最后提取連桿損傷面積特征，實現對連桿的損傷檢測。文獻［4］中在獲取機械連桿的損傷圖像后，采用圖像濾波去噪、Otsu算法二值化以及圖像形態學分析等提高圖像的對比度，對目標檢測區域進行有效提取后采用CANNY算法識別圖像邊緣輪廓，并采用快速傅里葉變換方法和R-FCN算法完成其損傷特征的檢測和分類.上述兩種方法均存在檢測準確率低、檢測效率低的問題。

為了解決上述方法中存在的問題，提出發動機連桿恒定機械拉壓損傷自適應檢測方法，希望通過本次研究，可提高發動機連桿機械拉壓損傷的檢測準確率和檢測效率，為相關發動機機械設備的研究提供文獻參考。

2 發動機連桿機械性能參數分析

2.1 發動機連桿機械運動分析

在發動機運行過程中，曲柄連桿結構發揮重要作用。發動機工作過程中，活塞組件會受到氣體燃燒膨脹力的影響進行往復運動，而曲柄連桿結構的作用就是將活塞往復的慣性力矩轉化為曲軸旋轉慣性力矩。在發動機能量轉化的過程中，連桿所做運動最為復雜，其不僅得跟隨活塞進行平動，還得跟隨曲軸進行旋轉運動。曲柄連桿在長期往復運動過程中會受到周期性往復力、慣性力等影響出現振動現象，這會加劇連桿的磨損，如不對其損傷進行檢測，容易導致連桿結構失效，進而導致發動機受損。發動機連桿機械結構，如圖1所示。

圖1 發動機連桿機械結構圖Fig.1 Mechanical Structure of Engine Connecting Rod

如圖1所示，發動機連桿主要由連桿大頭、連桿小頭和連桿桿身組成，機械結構較為簡單。連桿大頭用來連接曲軸，連桿小頭用于連接活塞銷，而連接大頭與小頭的部分就是桿身。連桿小頭因為要與活塞銷連接，為減少磨損，往往會在其孔內壓入薄壁青銅襯套。

連桿桿身是一個長桿件，由于在工作中往往需要承受較大的應力，為避免其彎曲形變，其往往具備較強的剛度［5］。為避免應力集中，連桿桿身與小頭、大頭連接處均采用大圓弧光滑過渡［6］。依據上述機械結構，研究曲柄連桿結構的運動過程，隨著活塞運動，連桿質心的運動分析原理圖，如圖2所示。

圖2 連桿質心運動原理圖Fig.2 Schematic Diagram of Centroid Momtion of Connecting Rod

圖2中，點A與點C分別代表活塞運動的上止點和下止點，x代表活塞運動所處的位置區間；α代表曲柄轉角，D代表曲軸轉過α角度時連桿大頭所處的位置；l代表連桿大頭到小頭之間的中心距。l1代表小頭圓心與質心的距離，Lc代表連桿質心；w代表曲軸旋轉的角速度；r代表曲軸半徑。如上圖所示，連桿質心主要進行三方向的運動，分別向x、y方向的運用以及連桿繞質心的平面轉動，其可用下式進行表示。

式中：β—活塞從點C移動到B點連桿所做運動的中心與x軸之間的夾角。

利用正弦定理可知，在三角形OBD之中rsinα=lsinβ，故連桿繞質心轉動的角度位移可用下式表示：

連桿在任意時刻的角速度如下表示：

連桿在任意時刻的角加速度如下所示：

由此，完成發動機曲軸連桿運動性能分析。

2.2 發動機連桿恒定機械拉壓強度分析

連桿在傳遞發動機恒定驅動力時，連桿體和連桿蓋根據當前機械拉壓強度產生相應單元、相應節點的對抗位移。

正常情況下，這種位移變化被局限在四面體單元劃分網格中，在不考慮連桿一階往復慣性力矩［7］的前提下，利用雨流計數法［8］獲取連桿固定機械拉壓強度，并將該強度對應的對抗位移集中映射在四面體單元劃分網格中，觀察網格的約束效果。雨流計數法的表達式如下：

式中：cosβ—發動機驅動應力時間；γ—機械拉壓強度的等效變幅載荷，單位為kN/m2；sin 2β—發動機恒定驅動力。四面體單元劃分網格的數學表達式如下：

式中：xo—彈性模量，單位為Pa；x—抗拉強度，單位為MPa；υ—網格尺寸；q2—單元的分布直方圖；α—節點的分布直方圖。

若機械拉壓強度對應的對抗位移明顯超出四面體單元劃分網格的邊緣界限，則可驅動發動機的恒定預緊力。在連桿處于最大拉伸工況和最大壓縮工況時賦予連桿的拉力和壓力會對連桿造成損傷，如連桿處于長期高負荷的極限工況狀態，會造成發動機連桿疲勞，進而容易出現失效現象。

以長期高負荷的極限工況狀態為基礎，獲取與發動機連桿相關的相對損傷分布數據，即連桿的氣腔壓力、曲柄角速度、發動機轉速和曲柄表面粗糙程度。相對損傷分布數據的計算公式如下：

式中：Δσ—曲柄的彈性應變幅度；?2—曲柄表面膨脹做功，單位為t；d—氣腔斷面厚度，單位為mm；gi—氣腔截面寬度，單位為mm；ρr—發動機循環載荷譜；k—發動機離心力，單位為g；—連桿頭和連桿桿身結合過渡處的剪應力，單位為MPa；j—曲柄磨損程度。

3 連桿恒定機械拉壓損傷自適應檢測

在成功獲取恒定機械拉壓強度極限工況狀態下的相對損傷分布數據后，建立連桿拉壓損傷自適應檢測模型［9］。在各項相對損傷分布數據中，氣腔壓力、曲柄表面粗糙程度與連桿損傷程度呈正相關關系，即二者的值越高，連桿損傷程度越高；曲柄角速度、發動機轉速與連桿損傷程度呈負相關關系，即二者的值越低，連桿損傷程度越高。依次獲取各項相對損傷分布數據所對應的連桿損傷程度，為連桿恒定機械拉壓損傷自適應檢測的奠定堅實的數據基礎。

3.1 氣腔壓力所對應的連桿損傷程度

連桿氣腔位于連桿小頭的兩個油孔中間，與曲柄銷呈垂直關系，其主要作為拉伸載荷的活塞空間，起到保證連桿機械拉壓強度一致的作用。當發動機連桿處于長期高負荷或隨機高負荷的極限工況狀態時，連桿氣腔受到急劇增高的機械拉壓的影響，其內部平均氣壓以每單位機械拉壓8.2Pa的比例高速上升［10］。連桿氣腔平均氣壓的升高不僅導致了連桿力傳遞效應的不對稱性，還使連桿的疲勞程度升高。連桿氣腔所對應的連桿損傷程度的計算公式如下：

式中：v—氣腔直徑，單位為mm；n—氣腔外部發動機內壓，單位為MPa；pi—氣腔燃燒爆發壓力，單位為MPa。

3.2 曲柄表面粗糙程度所對應的連桿損傷程度

受到工業化進程的影響，發動機連桿表層工藝采用拉伸強度較為優越的光滑試樣材料。當發動機連桿處于長期高負荷或隨機高負荷的極限工況狀態時，連桿表面受到急劇增高的機械拉壓的影響，出現表層工藝磨損現象，造成連桿的疲勞損傷。曲柄表面粗糙程度所對應的連桿損傷程度計算公式如下：

式中：g—曲柄表層微動磨損；e—連桿材料磨損允許范圍，單位為mm2；tnm—連桿磨損深度，單位為mm。

3.3 發動機轉速和曲柄角速度所對應的連桿損傷程度

不同于氣腔壓力和曲柄表面粗糙程度對連桿疲勞的直接影響，發動機轉速和曲柄角速度對連桿損傷程度的影響主要通過間接方式。當發動機連桿處于長期高負荷或隨機高負荷的極限工況狀態時，理想條件下的連桿力傳遞次數與實際連桿力傳遞次數存在不可忽視的差距，導致這種差距的原因，是機械拉壓造成的連桿疲勞，因此發動機轉速和曲柄角速度降低的幅值能夠間接反映連桿損傷程度。實際連桿力傳遞次數的計算式如下：

式中：wpmax—曲柄綜合變形；π—曲柄線性偏移系數；Δc—曲柄上端半圓孔間距，單位為mm。發動機轉速降低幅值所對應的連桿損傷程度的計算公式如下：

式中：—發動機熱結構耦合強度—發動機剛度，單位為N/m。曲柄角速度降低幅值所對應的連桿損傷程度的計算式如下：

式中：φ-a—曲柄最低轉速，單位為r/min；siny—曲柄上下端半圓孔中心距，單位為mm；u—表示曲柄最大主應力，單位為MPa。

3.4 自適應概率神經網絡模型

獲取連桿連桿損傷程度數據后，將其代入自適應概率神經網絡模型之中，完成其損傷程度的識別。傳統概率神經網絡進行損傷模式識別時會將具有Parzen窗口估計量的貝葉斯決策放進人工神經網絡框架中，基于發動機的損傷數據集θ與P維矢量X的測量集進行判斷。在模式識別的過程中，利用Parzen窗口估計核密度估計量的概率密度函數，其表達式為：

式中：f(X)—q類在X點的概率密度函數值；n—訓練矢量中q類的數量；Xi—q類中第i個訓練矢量；γ—高斯核的標準偏差。

鑒于傳統模型中所有參數均具有相同的γ參數值，不能真實地反應各輸入變量對正確分類結果的實際作用，故采用遺傳算法對其參數進行優化，其具體步驟如下所示。

（1）對參數估計區間形成初始種群，設種群規模為100；

（2）對種群進行二進制編碼

（3）復制、交叉、變異并編碼。本次研究選用非線性選擇機制，同時采用保留策略，設定變異概率和變異率，準備訓練；

（4）采用hold-one-out訓練策略完成訓練，如連續遺傳20代其識別精度IA不變即可跳轉到步驟（5），反之跳轉到步驟（2）；

（5）計算各維γ的敏感因子，其計算式為：

綜上所述，完成發動機連桿恒定拉壓損傷檢測模型的建立。

4 實驗與結果

為驗證發動機連桿恒定機械拉壓損傷自適應檢測方法的整體有效性，需要對其進行測試。

4.1 實驗環境設置

這里實驗在一臺操作系統為Windows server 2010的筆記本電腦中進行，其具體實驗環境設置，如表1所示。

表1 實驗環境設置Tab.1 Exper Imental Environment Settings

選擇獵豹CT7和獵豹D9兩種型號的發動機作為試驗對象，試驗對象相關參數設置，如表2所示。

表2 試驗對象相關參數Tab.2 Test Object Related Parameters

采集數據后，利用MATLAB 中的Simulink 模塊搭建測試的仿真平臺，其建立的試驗對象仿真模型，如圖3所示。

圖3 試驗對象Fig.3 Test Object

選取200件獵豹CT7和獵豹D9型號發動機的連桿作為研究對象，其中存在100件含有大量拉壓損傷，其損傷類型包括連桿彎曲、大小頭磨損、出現裂紋等。在設備運轉過程中利用傳感器標定連桿，以獲取連桿在工作過程中的載荷數據，試驗中的實測圖，如圖4所示。

圖4 實測現場圖Fig.4 Measured Field Map

以連桿的載荷數據為測試樣本輸入到仿真模型之中，開展機械拉壓損傷檢測試驗。為進一步驗證所提方法的先進性，選取文獻［3］方法和文獻［4］方法作為對比方法，開展對比實驗。

4.2 檢測準確率對比

將測試樣本均分為5 個樣本集，利用三種方法分別展開連桿機械拉壓損傷檢測，獲得連桿機械拉壓損傷檢測結果，如圖5所示。

圖5 檢測準確率對比Fig.5 Comparison of Detection Accuracy

如圖5所示，所提方法在對多個樣本集進行測試的過程中，其準確率高于88%，而兩種文獻方法在多次測試中，其準確率均低于80%，由此可證所提方法優于對比方法，具有更優的檢測效果。對三種方法面對不同損傷類型的準確率進行分析，得其對比結果，如表3所示。

表3 不同損傷類型的檢測準確率對比Tab.3 Comparison of Detection Accuracy of Different Damage Types

如表3所示，所提方法在面對多種損傷類型時的檢測準確率仍然較高。

三種方法面對大小頭磨損時的檢測準確率最低，文獻［4］方法的檢測準確率僅為37%，文獻［3］方法的檢測準確率優于文獻［4］方法，但也僅為45%。

與此相比，所提方法的檢測準確率達到83%，具有較好的檢測準確率，檢測效果較好。

4.3 檢測效率對比

選取樣本一作為測試集，采用三種方法對其展開機械拉壓損傷檢測，對比其檢測效率，獲得對比結果，如圖6所示。

如圖6所示，采用所提方法進行發動機連桿機械拉壓損傷檢測時，其檢測時間均不超過0.4s，說明所提方法的檢測效率較高。采用文獻［3］方法和文獻［4］方法檢測時間與所提方法存在較大差距，均超過1.2s，說明文獻［3］方法和文獻［4］方法的檢測效率較低。經上述對比可知，所提方法的檢測效率明顯優于對比方法。

5 結束語

近年來，發動機憑借自身強化性能被廣泛應用于醫療器械、交通運輸、航空航天等多種領域。連桿作為與發動機機械運動綁定的重要零部件，對其機械拉壓損傷進行及時檢測便于制定維護計劃，避免發動機永久性損壞的作用。

實驗結果表明，在對多個樣本集進行測試的過程中，其準確率高于88%，面對多種損傷類型時的檢測準確率高于83%，且其檢測時間不超過0.4s，均優于對比方法，具有較好的檢測效果。雖然所提方法具有較好的應用性能，但其仍然存在不足之處，接下來，如何進一步提升拉壓損傷的檢測準確性是研究人員下一步工作的重點。