甘慶良，劉震濤，張宇

(浙江大學(xué)能源工程學(xué)院動(dòng)力機(jī)械及車輛工程研究所，浙江 杭州 310027)

我國(guó)幅員遼闊，地形復(fù)雜，高原面積占比很大。某設(shè)備在高原變海拔環(huán)境下行駛時(shí)，由于進(jìn)氣量減少，過(guò)量空氣系數(shù)下降[1]，發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒惡化，出現(xiàn)了活塞燒蝕、缸套拉缸及缸蓋有麻點(diǎn)等一系列故障。針對(duì)缸蓋火力面出現(xiàn)麻點(diǎn)這一故障現(xiàn)象，損傷部位的檢測(cè)結(jié)果表明，其表面未發(fā)生金屬熔融現(xiàn)象，金相分析發(fā)現(xiàn)鋁硅合金中硅成分減少，即產(chǎn)生晶體分離。而對(duì)缸壓信號(hào)進(jìn)行分析時(shí)，并未發(fā)現(xiàn)最高燃燒壓力升高，燃燒壓力波動(dòng)幅值增大等現(xiàn)象。基于此，針對(duì)出現(xiàn)此故障的原因提出了以下假設(shè)：隨著海拔上升，缸內(nèi)燃燒異常，壓力出現(xiàn)急劇波動(dòng)，即壓力波動(dòng)頻率劇增，且隨著海拔越來(lái)越高，波動(dòng)越來(lái)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(jī)試驗(yàn)臺(tái)架進(jìn)行單缸機(jī)試驗(yàn)，采集不同海拔下的缸內(nèi)壓力，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷該假設(shè)是否成立 。

缸壓信號(hào)作為反映柴油機(jī)燃燒狀況極其重要的信號(hào)，包含了大量的信息，可以充分反映內(nèi)燃機(jī)工作過(guò)程中的壓縮過(guò)程、點(diǎn)火過(guò)程及燃燒放熱過(guò)程等[2]。然而，從燃燒分析儀采集得到的缸壓信號(hào)，在時(shí)域上，不論是壓力峰值還是信號(hào)不平穩(wěn)程度，都難以看出其內(nèi)部波動(dòng)情況，因此，無(wú)法判斷其與海拔的相關(guān)性。基于此，對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行分解剝離，分析不同海拔高度下缸壓信號(hào)中不同頻次成分的占比。鑒于缸壓信號(hào)的非線性、不平穩(wěn)特點(diǎn)，本研究采用希爾伯特-黃變換(HHT)對(duì)缸壓部分信號(hào)先進(jìn)行集平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)，將每個(gè)工況下的缸壓信號(hào)按照不同頻率分解出來(lái)，針對(duì)不同海拔下的分解結(jié)果，求出其不同頻率成分下的功率譜密度，再進(jìn)行比較分析。

1 單缸機(jī)試驗(yàn)方案

1.1 燃燒分析儀

KiBox 燃燒分析儀可以用于發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架標(biāo)準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)燃燒分析——燃燒熱力學(xué)計(jì)算、示功圖、爆震分析、壓力升高率分析、瞬時(shí)放熱率和累計(jì)放熱率分析，并得到峰值。其部分參數(shù)見(jiàn)表1。其中，轉(zhuǎn)角分辨率是決定采樣頻率的最關(guān)鍵參數(shù)。

表1 燃燒分析儀參數(shù)

1.2 試驗(yàn)工況

針對(duì)某重型柴油機(jī)在高原工況下存在的問(wèn)題，設(shè)計(jì)并搭建單缸機(jī)的試驗(yàn)臺(tái)架，通過(guò)改變?cè)囼?yàn)過(guò)程中的進(jìn)氣壓力，模擬發(fā)動(dòng)機(jī)在高原環(huán)境下海拔的升降[1]。

主要設(shè)備包括缸徑150 mm單缸機(jī)、水力測(cè)功機(jī)、AVL TGS1760油耗儀、流量計(jì)、曲軸及凸輪軸轉(zhuǎn)速傳感器、溫度傳感器及進(jìn)氣壓力高原模擬試驗(yàn)臺(tái)等。單缸機(jī)最大轉(zhuǎn)速2 200 r/min，熱電偶布置在缸蓋的火力面上以及缸套外側(cè)，缸內(nèi)壓力傳感器通過(guò)燃燒分析儀輸出缸內(nèi)壓力信號(hào)。試驗(yàn)設(shè)定6個(gè)海拔條件，進(jìn)行了不同海拔下模擬高原環(huán)境的單缸機(jī)試驗(yàn)，得到了不同工況下的缸內(nèi)壓力。試驗(yàn)工況見(jiàn)表2。

表2 進(jìn)氣壓力與海拔對(duì)應(yīng)關(guān)系

2 EEMD方法原理

2.1 本征模態(tài)函數(shù)

本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic mode functions，IMF)必須滿足兩個(gè)條件：1)極值點(diǎn)數(shù)與過(guò)零點(diǎn)數(shù)至多相差一個(gè)；2)在任意一點(diǎn)，由局部極大值構(gòu)造的包絡(luò)線與局部極小值構(gòu)造的包絡(luò)線的平均值為0[3]。

2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能把非線性、不平穩(wěn)信號(hào)分解成一系列本征模態(tài)函數(shù)，這是基于EMD的兩個(gè)假設(shè)：1)任何復(fù)雜的數(shù)據(jù)信號(hào)都是由一系列簡(jiǎn)單的本征模態(tài)函數(shù)組成；2)任意兩個(gè)本征模態(tài)函數(shù)之間是互相獨(dú)立的，即滿足相互正交[4]。

對(duì)于一個(gè)復(fù)雜信號(hào)，其經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的步驟如下：

1) 記原始信號(hào)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(diǎn)數(shù)不少于2個(gè)，則i=i+1，轉(zhuǎn)到步驟2，否則，分解結(jié)束，ri(t)是殘余量。

2.3 集平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

集平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)是EMD的改進(jìn)版，EEMD采用了噪聲輔助分析方法，其分解原理是當(dāng)附加的白噪聲均勻分布在整個(gè)時(shí)頻空間時(shí)，該時(shí)頻空間就由濾波器組分割成的不同尺度成分組成。

當(dāng)信號(hào)加上均勻分布的白噪聲背景時(shí)，不同尺度的信號(hào)區(qū)域?qū)⒆詣?dòng)映射到與背景白噪聲相關(guān)的適當(dāng)尺度上去。既然在每個(gè)獨(dú)立的測(cè)試中噪聲是不同的，當(dāng)使用足夠測(cè)試的全體均值時(shí)，噪聲將會(huì)被消除。全體的均值最后將會(huì)被認(rèn)為是真正的結(jié)果，隨著測(cè)試的增多，附加的噪聲被消除了，唯一持久穩(wěn)固的部分是信號(hào)本身[6]。

3 分解結(jié)果分析

3.1 1 500 r/min，160 kPa工況

以1 500 r/min，進(jìn)氣壓力160 kPa工況為例。原始信號(hào)見(jiàn)圖1，其中，橫坐標(biāo)為時(shí)間，原始信號(hào)為101個(gè)循環(huán)，需要8.08 s，縱坐標(biāo)是缸內(nèi)壓力，燃燒分析儀每0.1°采集一個(gè)壓力數(shù)據(jù)，發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸轉(zhuǎn)2 r(720°)完成一個(gè)循環(huán)，因此每個(gè)循環(huán)有7 200個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，101個(gè)循環(huán)一共727 200個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。由于采集循環(huán)數(shù)量較多，信號(hào)疊加在一起比較密集，圖片難以繪制清晰，考慮到缸壓信號(hào)的循環(huán)特性，故本節(jié)圖片均展示前10個(gè)循環(huán)一共72 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，即0～0.808 s時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。

圖1 1 500 r/min，160 kPa工況原始缸壓數(shù)據(jù)

按照EEMD理論方法，對(duì)原始信號(hào)添加幅值為0.2的白噪聲，并進(jìn)行400次疊加運(yùn)算，分解以后得到了包括白噪聲在內(nèi)的19個(gè)組分。首先，需要判斷這19個(gè)組分在時(shí)域內(nèi)是否相互獨(dú)立，即是否滿足正交性，是否需要過(guò)濾掉增加的白噪聲成分。之后，略去分解剩下的余項(xiàng)，最終得到了滿足IMF條件的6個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(見(jiàn)圖2)[8]。

圖2 IMF信號(hào)圖

對(duì)得到的6個(gè)IMF分別計(jì)算出相應(yīng)的瞬時(shí)頻率和振幅，結(jié)果見(jiàn)圖3和圖4。由圖4可知，IMF1，IMF2，IMF3這3個(gè)IMF屬于高頻成分，IMF4，IMF5，IMF6這3個(gè)IMF屬于低頻成分。從圖5可以看到，與圖4相對(duì)應(yīng)，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(shí)頻圖

3.2 1 500 r/min，不同海拔工況

經(jīng)過(guò)EEMD分解，可以看到缸壓信號(hào)的高頻和低頻成分被很好地分割開(kāi)，觀察振幅圖可以看到，低頻成分的能量曲線非常規(guī)則平穩(wěn)，且幅值波動(dòng)不太大。反觀高頻成分，頻率和幅值的波動(dòng)都異常劇烈，而這部分能量極有可能是造成缸壓波動(dòng)劇烈的原因[9]。因此，針對(duì)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(jìn)行對(duì)比分析[10]。在單缸機(jī)試驗(yàn)過(guò)程中，進(jìn)氣壓力下降到91 kPa，排氣溫度超過(guò)700 ℃的工況，不符合試驗(yàn)安全要求，且與前5個(gè)海拔工況相比，此工況對(duì)比意義不大，因此在對(duì)比分析的過(guò)程中不考慮此工況。結(jié)果見(jiàn)圖6。

圖6 1 500 r/min，不同工況功率譜密度對(duì)比

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

觀察這兩部分低頻能量，可以看到，隨著進(jìn)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(hào)的能量在逐漸降低。

圖7 低頻成分功率譜密度峰值對(duì)比

高頻成分峰值頻段的對(duì)比見(jiàn)圖8。由圖8可以看到，IMF1和IMF2的高頻能量并沒(méi)有嚴(yán)格按照海拔排列，但是，進(jìn)氣壓力119 kPa和105 kPa(對(duì)應(yīng)的海拔為3 000 m和3 700 m)條件下，對(duì)應(yīng)的功率譜密度始終高于其他3個(gè)工況。

圖8 高頻成分功率譜密度峰值對(duì)比

由圖8可知，海拔超過(guò)3 000 m以后，高頻率段的能量反而高于平原工況。結(jié)合低頻率段的功率譜密度對(duì)比分析，可以得出以下結(jié)論：隨著海拔上升，對(duì)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(méi)有明顯規(guī)律，然而，當(dāng)海拔超過(guò)3 000 m以后，高頻信號(hào)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(duì)2 200 r/min及1 900 r/min轉(zhuǎn)速下采集到的缸壓信號(hào)進(jìn)行分解，結(jié)果見(jiàn)圖9和圖10。

圖9 2 200 r/min，IMF1和IMF2功率譜密度對(duì)比

圖10 1 900 r/min，IMF1和IMF2功率譜密度對(duì)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(qū)，說(shuō)明隨著海拔上升，高頻成分的能量在逐漸增強(qiáng)。

4 結(jié)論

a) 缸壓信號(hào)的頻域分析相對(duì)于時(shí)域分析，可得到更加有效的信息；

b) 缸壓信號(hào)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(xiàn)明顯的上升；

c) 當(dāng)海拔超過(guò)3 000 m，發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)壓力信號(hào)高頻成分越來(lái)越多，對(duì)火力面的沖擊也越來(lái)越頻繁，當(dāng)達(dá)到一定頻率值時(shí)，極有可能對(duì)活塞和缸蓋造成損傷。

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