基于分形的汽油机爆震边缘检测

汽油机爆震边缘检测是汽油机点火闭环控制的前提,也是爆震检测的难点。提出了一种利用分形几何检测汽油机爆震边缘的方法。研究表明,分形维数在爆震边缘附近变化明显,可以作为爆震强度指标判别爆震边缘。利用分形维数不仅能够自缸压信号巾有效检测出爆震边缘,而且能够自振动信号中有效检测出爆震边缘。由于分形维数本身可以作为爆震强度指标,因此分形维数兼具爆震检测和爆震强度判别两种功能。     

基于小波和模糊C-均值聚类算法的汽油机爆震诊断研究

提出了一种小波变换和模糊C-均值聚类相结合的汽油机爆震诊断方法,并对某汽油机进行了爆震试验,利用小波变换方法从汽油机振动信号中提取了轻微爆震特征。以振动信号小波变换后的特征子带信号为样本信号,以特征子带信号的4个时域参数作为燃烧模式特征值,利用模糊C-均值聚类方法对燃烧模式进行分类,用贴近度方法进行爆震诊断。结果表明:小波结合模糊C-均值聚类方法能够利用振动信号有效地分类燃烧模式,并能诊断出轻微爆震。     

基于DWT的汽油机爆震特征提取及爆震强度的判定

研究了利用离散小波变换提取爆震特征的方法。利用离散小波变换不但能够有效地从汽油机缸内压力信号中提取爆震特征，而且能够有效地从缸盖上的结构振动信号中提取爆震特征。在此基础上，提出了一种基于离散小波变换的爆震强度表征方法，即利用信号经离散小波变换后在特征域上的频谱值大于参考信号在相应域上频谱值的数量作为爆震强度指标。应用和分析结果表明，对于压力信号和振动信号，这种方法均能有效地表征其爆震强度。     

基于时频分析的汽油机爆震特征的提取

分析了短时傅立叶变换(STFT)、维格纳—瑞利分布(WVD)及小波变换(WT)等时频分析方法各自的特点。研究了利用三种方法分别从汽油机缸内压力信号和缸盖上的振动信号中提取爆震特征的可行性和有效性。提出了相应的提取爆震特征的方法。分析和应用结果表明，STFT和WVD直接提取爆震特征效果差，但能够有效地从滤波后的信号中提取爆震特征。离散小波变换(DWT)具有明显的优势，能够直接从压力信号和振动信号中有效地提取爆震特征。     

基于缸内压力波检测的汽油机爆震控制系统

在一台单缸汽油机上对基于缸内压力波检测的爆震控制系统进行了实验研究。试验表明该系统能准确地检测到爆震信号,使发动机工作在轻微爆震状态,与通过机体振动频率检测的爆震控制系统相比,在不同的试验压缩比下,该控制系统均能较好地改善发动机的动力性能和经济性能。     

基于小波变换和Hilbert变换的汽油机爆震边缘诊断

基于振动信号检测是目前爆震诊断的主要应用形式和研究方向,而小波变换具有从信噪比较差的振动信号中有效提取出爆震边缘特征的显著优越性.利用具有瞬态冲击特性的爆震边缘特征实现发动机的自动爆震控制,是一个尚需解决的重要课题.提出了一种利用Hilbert变换将爆震瞬态冲击信号进行包络及拟合的方法,在此基础上定义了一种爆震边缘判定指标,并给出了该指标的计算公式.将所提出的爆震边缘诊断方法应用于试验数据,结果表明:爆震边缘指标的数值在爆震边缘燃烧和正常燃烧状态下存在明显的差异,即该指标能够有效准确地诊断出爆震边缘状态,而且实现了基于振动信号检测爆震边缘的自动化诊断.     

小波结合模糊聚类和神经网络的汽油机爆震诊断方法

为提高爆震诊断的精度,提出一种小波结合模糊聚类和神经网络的爆震诊断方法:以小波变换作为神经网络的前处理器以提取爆震特征;特征参数经模糊处理后,利用神经网络进行爆震诊断。对某汽油机进行了爆震试验,并对小波结合模糊聚类和神经网络的爆震诊断方法的有效性进行了检验。结果表明,相对能量、三次原点矩、峭度和方差4个特征参数,能够将小波子带信号的特征刻画出来,小波结合模糊神经网络方法能诊断出爆震边缘,应用于点火控制以提高汽油机的性能。     

离子电流法爆震强度信号的评价分析

提供了一种无需使用传感器即可实现汽油发动机爆震测量的离子电流法。通过在火花塞电极两端加偏置电压的方法,在DA462－A型4缸汽油机的台架试验中,成功地检测出汽油机在不同爆震强度时的离子电汉信号,并根据离子电汉信号的特征选用了4种爆震强度评价指标,经分析计算表明各工况爆震强度的合理递进顺序,由此证明了火花塞离子电流爆震信号可以用于爆震强度的评价分析,作为汽油机爆震电控的反馈信号。     

基于非线性小波变换的汽油机爆震强度识别

为提高利用振动信号检测汽油机爆震强度的精度,提出了一种基于非线性小波变换的爆震强度识别方法.首先,采用非线性小波变换对振动信号进行分解,提取出爆震特征.然后,在包含爆震特征的小波细节分量上计算一组能够表征爆震强度的时域统计特征参数.最后,将这些统计特征参数输入到人工智能分类器进行爆震强度识别.对某汽油机进行了爆震台架试验,并对提出的方法进行了验证.结果表明:非线性小波变换可以清晰地从缸盖振动信号中检测出微弱的爆震冲击特征;同时,采用支持向量机能够获得更优的爆震强度识别精度和泛化性能.     

基于振动的汽油机爆震始点识别与强度评价研究

研究了利用振动信号进行汽油机爆震检测和强度评价的方法。通过滤波对机体振动信号进行降噪处理,利用功率谱密度估计确定了爆震特征频率。将集总经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)应用到机体振动信号处理中,结合连续小波变换(continues wavelet transform,CWT)对EEMD分解得到的各本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量进行时频分析,确定包含爆震特征频率成分的IMF分量,研究了利用振动信号判别爆震始点的方法,并结合缸压信号对结果进行了验证。在确定了准确的爆震窗口后,提出了爆震强度评价参数K。试验用汽油机的计算结果表明:当K值超过20,可以判断有轻微爆震的发生;当K值超过80,则代表爆震强度较强,发生明显爆震。     

时域缸压信号爆震识别及强度评价的动态窗口域方法

针对时基缸压信号的爆震检测,引入爆震能量相对标识参数ΔE_I表征高通爆震信号在爆震窗口和参考窗口内的累积积分能量之差.随机选取若干爆震事件和非爆震事件,计算各事件的ΔE_I和爆震因子K_F随窗口宽度的变化.计算结果表明:爆震事件的ΔE_I随窗口宽度的增加而逐渐增大,但当窗口宽度增加到一定程度时,ΔE_I会达到最大并基本保持恒定;据此现象进行爆震窗口域的动态判定,可准确识别爆震发生和合理评价不同工况下的爆震强度.分别采用西门子VDO角基算法和时基动态窗口域方法对表征各种爆震倾向的154FMI、156FMI和171FMI小型高速汽油机进行了爆震检测.测试结果表明:基于两种方法的爆震识别和强度评价具有良好的一致性.     

Comparisons of hydrogen and gasoline combustion knock in a spark ignition engine

Combustion knock is one of the primary constraints limiting the performance of spark-ignition hydrogen fuelled internal combustion engines (H2-ICE) as it limits the torque output and efficiency, particularly as the equivalence ratio nears stoichiometric operation. Understanding the characteristic of combustion knock in a H2-ICE will provide better techniques for its detection, prevention and control while enabling operation at conditions of improved efficiency.

Engine studies examining combustion knock characteristics were conducted with hydrogen and gasoline fuels in a port-injected, spark-ignited, single cylinder cooperative fuel research (CFR) engine. Characterization of the signals at varying levels of combustion knock from cylinder pressure and a block mounted piezoelectric accelerometer were conducted including frequency, signal intensity, and statistical attributes. Further, through the comparisons with gasoline combustion knock, it was found that knock detection techniques used for gasoline engines, can be applied to a H2-ICE with appropriate modifications. This work provides insight for further development in real time knock detection. This would help in improving reliability of hydrogen engines while allowing the engine to be operated closer to combustion knock limits to increase engine performance and reducing possibility of engine damage due to knock.     

基于爆震因子统计特性的爆震燃烧识别方法

汽油机燃烧诊断广泛采用Siemens VDO算法识别非正常爆震燃烧,爆震识别及强度评价严重依赖主观性经验所确定的爆震阈值.所进行的试验测试分析认为,爆震因子具有随机性特征,其值在很大程度上仅具有相对意义而非绝对性地指征爆震事件.基于爆震因子统计特性的分析,采用D检验、Lilliefors检验等正态检验手段进行爆震事件的...     

稀薄燃烧汽油机爆震特性

研究目的是确定稀薄燃烧对于汽油机爆震倾向的影响,为稀燃发动机中增压的应用提供参考依据.试验在一台模拟增压的汽油机上进行,试验时通过改变燃料的辛烷值,直到出现轻微爆震的方法来确定发动机的爆震特性.结果表明,稀薄燃烧对于汽油机爆震的影响,根据关注目标的不同而有所差异:保持进气量不变,汽油机的爆震倾向会随着空燃比的增加而减小;输出功率保持不变,发动机的爆震倾向会随着空燃比的增加而略有增大.因此,为保证稀燃汽油机的动力输出而采用增压进气会使得发动机的爆震倾向增加,应用中需要同时采用其他技术措施抑制爆震的发生.     

甲醇-汽油双燃料火花点火发动机试验研究

基于一台由缸内直喷汽油机改装而成的高压缩比双燃料汽油机,研究了甲醇-汽油双燃料喷射方式(M-G,是指进气道喷射甲醇,缸内直喷汽油)和汽油-甲醇双燃料喷射方式(G-M,是指进气道喷汽油,缸内直接喷甲醇)两种双燃料双喷方式对火花点火发动机燃烧排放特性、热效率和爆震抑制的影响。在试验过程中甲醇的喷射比例范围为0~100%。试验结果表明:相比于汽油单燃料发动机,两种双燃料喷射方式(M-G和G-M)都能够显著提高经济性、抑制爆震同时降低微粒排放;G-M双燃料喷射方式相比M-G双燃料喷射方式在抑制爆震、降低微粒排放上效果更加显著。     

用光纤信号对火花点火发动机爆震燃烧的测试研究

利用光纤传感器火花点火发动机爆震燃烧进行探测研究，并与以往常规压力传感器的测量结果比较，探索光纤传感技术在燃烧及其爆震测控中的应用的可行性，研究结果表明，对于爆震始点的判断，光纤传感器获得明显的提前，得以实现爆震预测和临界爆震状态识别，而且灵敏度和准确度均较高。它不但实现爆震燃烧的探测，而且有利于实现其它多项燃烧特征及其多变性的测试。光纤传感器可成为电控技术中燃烧过程测控信号的重要手段。     

基于小波包分析提取汽油机爆震特征

研究了小波包变换提取爆震特征的方法,利用加速度传感器信号进行处理分析.由参数化功率谱密度估计,确定由爆震引起的共振频率,截取爆震能量集中区间较短的数据段,建立AR模型,然后利用Burg算法估计爆震的特征频率范围,确定小波包变换的分解级数,保留与爆震特征频率相对应的小波包变换子空间信息,合理取舍其它子带系数,使重构后的信号能有效地表征爆震特征.实测信号分析表明,在轻微爆震检测方面,该方法优于传统的滤波方法和基础小波分析方法.