[發明專利]一種利用正交信號對柴油機缸壓進行識別的方法

在審

• 申請號: 202110683386.0
• 申請日: 2021-06-21
• 公開（公告）號: CN113378740A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 王雙朋;趙慧敏;梅檢民;常春;沈虹;肖靜
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍陸軍軍事交通學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;F02D45/00
• 代理公司: 天津市三利專利商標代理有限公司 12107
• 代理人: 仝林葉

本發明公開了一種利用正交信號對柴油機缸壓進行識別的方法。本發明對于柴油機缸蓋上側振動信號與缸蓋左側振動信號，按工作循環進行分段、等角度重采樣，組成一組正交信號，將正交信號輸入到優化后的網絡，可以實現缸壓的高精度識別。本發明利用卷積神經網絡特征提取能力強的特點，僅對采集到的數據進行重采樣，根據輸入信號的特點，調整網絡結構、優化參數選取，形成一維卷積神經網絡，選擇正交信號作為輸入，提高了缸壓識別精度。

技術領域

本發明屬于內燃機狀態監測與診斷，尤其涉及一種通過振動信號分析重構內燃機缸內壓力來檢測燃燒質量的方法。

背景技術

柴油發動機的工作原理是化學能轉變為機械能，而能量轉換的核心場所是氣缸。所以通過研究氣缸壓力，實時觀察發動機的工作狀態是十分有價值的。目前大型發動機上裝有壓力傳感器，可對缸壓進行實時觀察與測量，但小型發動機如車輛柴油發動機未安裝壓力傳感器。在小型發動機上安裝壓力傳感器，雖能實現缸壓的高精度測量，但存在安裝困難、成本高和易對發動機造成破壞等問題。為實現不解體地缸壓檢測，可以通過采集缸蓋振動信號來擬合缸壓信號。目前，通過分析振動信號實現缸壓識別的方法主要有逆向濾波和神經網絡兩類。和逆向濾波相比，神經網絡的缸壓識別精度要更高。

很多文獻報道了利用缸蓋信號和神經網絡識別缸壓的例子。其中有利用集成神經網絡能夠準確識別柴油機不同工況下的缸內壓力,并且其泛化性和精度均大幅度提高。有以最大熵譜密度作為振動信號的特征，利用遺傳算法優化后的多隱含層BP神經網絡，識別了缸內壓力。但由于提取特征量較小，缸壓識別精度不高。也有利用LTSA將高維特征集降維，輸入LSSVM模型，實現了缸壓識別，其方法具有泛化能力強、識別精度高等優點。這些方法都能有效地識別缸壓，但都需要做大量的特征提取工作，而且識別精度還有待進一步提高。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術的不足，而提供一種利用正交信號對柴油機缸壓進行識別的方法，實現不解體、高精度地識別缸壓曲線的目的。不僅可以減少大量特征提取工作，而且能夠高精度的識別不同工況的缸壓曲線。

本發明為實現上述目的，采用以下技術方案：首先采集缸蓋上側與左側振動信號，并同步采集缸內壓力信號，將缸蓋上側與左側信號組成一組正交信號連同缸內壓力信號一起作為輸入，對網絡進行訓練并優化網絡，最后輸入測試信號識別缸壓，與真實缸壓進行比較。具體步驟如下：

(1)在缸蓋上側、缸蓋左側安裝振動傳感器，在第6缸前側打孔安裝壓力傳感器；

(2)采集正常工況下不同轉速信號，轉速分別為800s/min、1000s/min、1200s/min、1400s/min、1600s/min、1800s/min；

(3)將采集到的信號按工作循環進行分段，每段包括進氣、壓縮、做功、排氣一個完整的工作循環，將缸蓋上側信號與左側信號組成正交信號；

(4)對信號進行等角度重采樣，對多種采樣點數進行選擇分析，最終選定重采樣點數為120點；

(5)將采集到的600組數據進行分組，550組訓練集、50組為測試集；

(6)將正交信號和缸內壓力信號作為輸入對網絡進行訓練，進而調整網絡算法和不同參數，對網絡進行優化；

(7)將測試集中正交信號輸入優化后的網絡，得到識別后的缸壓曲線，與實際缸內壓力曲線進行比較分析，得出識別缸壓的有效性；

所述振動傳感器為PCB M603C01振動加速度傳感器，安裝于第6缸缸蓋上側與左側，安裝方式為磁吸式安裝；壓力傳感器為Kistler6052型傳感器，安裝于第6缸前側打孔處，安裝方式為固定安裝。

本發明具有如下有益效果：