[发明专利]一种利用正交信号对柴油机缸压进行识别的方法

说明书

本发明公开了一种利用正交信号对柴油机缸压进行识别的方法。本发明对于柴油机缸盖上侧振动信号与缸盖左侧振动信号，按工作循环进行分段、等角度重采样，组成一组正交信号，将正交信号输入到优化后的网络，可以实现缸压的高精度识别。本发明利用卷积神经网络特征提取能力强的特点，仅对采集到的数据进行重采样，根据输入信号的特点，调整网络结构、优化参数选取，形成一维卷积神经网络，选择正交信号作为输入，提高了缸压识别精度。

技术领域

本发明属于内燃机状态监测与诊断，尤其涉及一种通过振动信号分析重构内燃机缸内压力来检测燃烧质量的方法。

背景技术

柴油发动机的工作原理是化学能转变为机械能，而能量转换的核心场所是气缸。所以通过研究气缸压力，实时观察发动机的工作状态是十分有价值的。目前大型发动机上装有压力传感器，可对缸压进行实时观察与测量，但小型发动机如车辆柴油发动机未安装压力传感器。在小型发动机上安装压力传感器，虽能实现缸压的高精度测量，但存在安装困难、成本高和易对发动机造成破坏等问题。为实现不解体地缸压检测，可以通过采集缸盖振动信号来拟合缸压信号。目前，通过分析振动信号实现缸压识别的方法主要有逆向滤波和神经网络两类。和逆向滤波相比，神经网络的缸压识别精度要更高。

很多文献报道了利用缸盖信号和神经网络识别缸压的例子。其中有利用集成神经网络能够准确识别柴油机不同工况下的缸内压力,并且其泛化性和精度均大幅度提高。有以最大熵谱密度作为振动信号的特征，利用遗传算法优化后的多隐含层BP神经网络，识别了缸内压力。但由于提取特征量较小，缸压识别精度不高。也有利用LTSA将高维特征集降维，输入LSSVM模型，实现了缸压识别，其方法具有泛化能力强、识别精度高等优点。这些方法都能有效地识别缸压，但都需要做大量的特征提取工作，而且识别精度还有待进一步提高。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供一种利用正交信号对柴油机缸压进行识别的方法，实现不解体、高精度地识别缸压曲线的目的。不仅可以减少大量特征提取工作，而且能够高精度的识别不同工况的缸压曲线。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：首先采集缸盖上侧与左侧振动信号，并同步采集缸内压力信号，将缸盖上侧与左侧信号组成一组正交信号连同缸内压力信号一起作为输入，对网络进行训练并优化网络，最后输入测试信号识别缸压，与真实缸压进行比较。具体步骤如下：

(1)在缸盖上侧、缸盖左侧安装振动传感器，在第6缸前侧打孔安装压力传感器；

(2)采集正常工况下不同转速信号，转速分别为800s/min、1000s/min、1200s/min、1400s/min、1600s/min、1800s/min；

(3)将采集到的信号按工作循环进行分段，每段包括进气、压缩、做功、排气一个完整的工作循环，将缸盖上侧信号与左侧信号组成正交信号；

(4)对信号进行等角度重采样，对多种采样点数进行选择分析，最终选定重采样点数为120点；

(5)将采集到的600组数据进行分组，550组训练集、50组为测试集；

(6)将正交信号和缸内压力信号作为输入对网络进行训练，进而调整网络算法和不同参数，对网络进行优化；

(7)将测试集中正交信号输入优化后的网络，得到识别后的缸压曲线，与实际缸内压力曲线进行比较分析，得出识别缸压的有效性；

所述振动传感器为PCB M603C01振动加速度传感器，安装于第6缸缸盖上侧与左侧，安装方式为磁吸式安装；压力传感器为Kistler6052型传感器，安装于第6缸前侧打孔处，安装方式为固定安装。

本发明具有如下有益效果：