性能匹配（共7篇）
性能匹配 篇1
随着计算机技术的迅猛发展, 图像匹配技术己成为近代数字图像信息处理领域中的一项非常重要的技术, 它对于图像定位、图像修复、模式的识别等方面的研究都有很重要的意义。所以对图像匹配技术进一步研究具有重要的理论意义和实用价值.在机器识别事物的过程中, 常常把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对不同景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准, 或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式, 这个过程就是图像匹配。一般情况下, 我们将已知的图像或已知模式的图像称为模板图像, 待检测的图像称为匹配图像, 图像匹配就是在匹配图像上搜索与模板图像相匹配的子图像的过程。由于成像条件的差异、图像预处理引入的误差等, 参与图像匹配的模板图像与匹配图像间通常存在着不同程度的差异。因此根据模板图像在匹配图像中检测出潜在的匹配对象并得出它在匹配图像中的位置是一件复杂的工作。图像模板匹配是计算机图像分析中最基本和最常用的方法。在有些情况下, 图像模板匹配只是针对在空间上相对平移的两幅图像, 但是在大多数的应用中, 存在着如旋转变换、物体遮挡、比例变化、投影变换等使模板图像和匹配图像发生旋转和扭曲等形变, 这使得匹配情况变得十分复杂。有些问题我们可以通过图像预处理就可以解决。本文的研究是基于灰度图像且不考虑这些因素。
1 图像匹配技术的发展
基于图像灰度信息的匹配方法。常见的方法有归一化互相关匹配、模板匹配、投影匹配、快速傅立叶算法、图像不变矩匹配、序贯相似性检测匹配等。传统的视觉定位技术主要采用基于归一化灰度相关 (NGC) 理论的模板匹配技术。这种方法可靠性高、鲁棒性好, 对有噪声的图像影响比较小。如果对相关表面进行插值运算还可以获得亚象素的定位精度, 因而它常应用于工业视觉检测、机器视觉定位等领域中。利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大, 因为使用场合一般都有一定的速度要求, 所以这些方法很少被使用。现在有很多人已经提出了一些相关的快速算法, 如幅度排序相关算法, FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法, 基于投影特征的匹配算法, 基于像素抽样的快速匹配算法。
基于图像特征的匹配方法是提取匹配图像中有关键的几个特征点进行匹配, 计算量少, 有针对性。常使用的特征包括边缘、区域、线的端点、线交叉点、区域中心、角点等, 其中边缘和区域边界最常用。Stefanols提出了一种基于零均值正则化互相关函数的有界部分匹配方法, 通过应用柯西一施瓦兹不等式得到相关函数新的下界, 从而减少了过程中繁琐的计算量。李强提出一种新的基于灰度的图像匹配方法。这种方法将图像分割为一定大小的方块, 计算每个块图像的总灰度值, 并根据它与相邻块灰度值的排序关系进行编码。然后通过各个块编码值的比较, 实现图像与模板的匹配。罗钟铱提出了一种基于灰度的快速图像匹配方法, 这种方法将小波变换与投影特征相结合, 并且在小波变换的每一层设置阂值来减少误匹配, 从而缩短了匹配时间。Corvil用聚类的方法得到了变换模型的平移和旋参数的初始值, 并进一步对特征点用最小距离方法进行匹配。Stockma采用闭域的中心作为控制点, 对具有集合变换关系的图像, 利用线交叉点和线段端点配, 并且用句类方法进行图像匹配。将轮廓检测与灰度局部统计特性结合起来提取特征点, 并队特征点进行初始匹配和精确匹配, 最后得到真实匹配。Danal采用多分辨率边缘检测得到不同分辨率下的图像边缘, 然后采用分层优化得到图像变换参数。
2 基于样本灰度和特征的图像匹配
2.1 图像匹配的定义与分类
在计算机视觉识别过程中, 常常需要把不同的传感器或是同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像, 进行比较找到该组图像中的共有景物, 或是根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式, 这就叫图像匹配。所谓数字图像匹配, 简单的说就是对数字图像, 寻找出将一幅图像到另一幅图像对应点的最佳变换。一般来说, 由于图像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同, 因此即使是对同一物体, 在图像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同, 如果考虑到噪声、干扰等影响会使图像发生很大差异, 图像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。
根据图像的维数可以分为2D/2D、2D/3D和3D/3D匹配;根据匹配过程中是否存在人机交互, 分为半自动和自动匹配。
2.2 图像匹配过程
图像匹配是一个多步骤的过程。总的来说, 大概可分为图像输入、图像预处理、特征提取、图像匹配、输出结果等。由于所采用的方法各异, 不同的匹配算法之间步骤也会有很大的不同, 但它们的大致过程是相同的。
2.3 图像处理
所谓数字图像处理, 就是利用数字计算机或其他数字硬件, 对从图像信息转换而来的电信号进行些数学运算, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的某些预期的结果。用计算机进行数字处可通过编制程序自由地对各种图像处理, 有很高的灵活性和再现性, 适用面宽。图像处理的重要分支“计算机视觉”, 为机器人提供了“视觉”。即通过计算机, 对安装在机器人部的摄像机输入的二维图像进行处理和目标识别, 可以确定物体的位置、方向、属性以及其他状态从而使机器人不但能完成普通的材料搬运、产品组装、部件装配、生产过程自动监测, 还可以在人不进入的环境里进行作业等等。
通常数字图像处理可以划分为以下几个主要部分:图像的采集、量化、存储、预处理、分割、特征提取、图像的分类和表示、图像识别、模型匹配、内性解释和理解等。本系统中涉及到的图像处理主包括预处理、特征提取、模型匹配三部分。
2.4 模板匹配
模板匹配是对图像边缘锐化及检测的方法, 它可以用于图像匹配.设模板图T大小为Mx*My, 匹配图S大小为从Nx*Ny, 匹配时模板图叠放在匹配图上平移, 模板图覆盖下的那块基准图中的搜索子图为Si, j。 (i, j) 为这块子图的左上角像点在匹配图S中的位置, 即搜索子图的特征点, 匹配时通过计算相关函数来找到与模板图尽可能相似的搜索子图以及它的坐标位置。直到模板图T和搜索子图完全一致。
从相似性度量, 我们选择一一映射法, 通过计算对应点的距离来衡量T和Si, j的相似程度:
或
把式 (1) 展开得到:
式 (3) 中, 右边第3项表示模板的总能量, 是一个与 (i, j) 无关的常数;第1项是模板覆盖下子图的能量, 它随 (i, j) 的位置缓慢地改变;第2项表示的是模板和子图的互相关系, 随 (i, j) 改变而改变, 当T和Si, j匹配时这项取值最大, 因此可以定义相关函数为:
当矢量T和Si, j之间的夹角为0时, 即当Si, j=k T时 (k为标量常数) , 有R (i, j) =1, 否则R (i, j) <1.显然R (i, j) 越大, 模板T和子图Si, j就越相似, (i, j) 也就是我们要搜索的匹配点。
2.5 基于投影特征的图像匹配方法
传统的模板匹配算法概念清晰、实现简单, 但是当模板比较大的时候计算量就变得十分庞大, 不能满足图像处理的实时性要求。基于投影特征的匹配算法是把二维的图像灰度值投影变换压缩成一维的数据, 再在一维数据的基础上进行匹配运算, 通过减少数据的维数来达到提高匹配速度的目的。投影的示意图如图1所示, 其中f (x, y) 为图像函数, 投影方向, t为其垂直方向。
则f (x, y) 沿着s的投影定义为:
当θ固定时, p (t, θ) 为t的函数, 是一个一维波形。不断在0~2л之间变换。可以得到在不同方向上的投影, 特别地在x, y轴上的投影为:
3 图像匹配的性能优化
3.1 基于信息冗余计算的图像匹配优化
对灰度图进行匹配最初思想就是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别, 来表示二者的相关性。假设待匹配图像为S (x, y) , 而模板图像为T (x, y) , 并且待匹配图像大小为M*N, 而模板图像大小为P*Q, 则在待匹配图像中共有 (M-P+1) * (N-Q+1) 个可能的匹配点存在, 每一个可能的匹配点对应一个P*Q的搜索窗口。所以匹配也可以看作是大小等于模板图像的搜索窗口在待匹配图像上按照某一顺序滑动, 每滑动一次就进行一次模板图像和搜索窗口之对应象素的相关度计算, 而相关度计算的次数直接影响匹配的效率。
当图片很大的时候, 模板匹配的方法在运行效率上会变得很慢。而基于投影特征的方法是先把模板图像和匹配图像的子图先进行压缩成行或列, 然后再进行行或列的匹配。要是能直接找到一行或一列来进行匹配的话, 就不用去压缩图像了, 也减少了计算量。下面就展开讨论。
在模板图像与待匹配图像的子图进行相关度计算的时候, 我们发现, 存在着大量的信息冗余点之间的计算。有些点的所提供给图像的信息是一致的, 可以不用重复计算。例如:
待匹配图像灰度矩阵S:
模板图像灰度矩阵T:
从上面我们可以看出, 我们只要根据模板矩阵T的第一行就可以精确找到匹配的位置 (2, 2) , 而不需要去计算另外两行的距离。
下面我们用公式理论地讨论下匹配图像与模板图像之间的相对信息:
设m:S中长度为n的序列数
i:a在S中出现的次数
序列子段a= (a1, a2, a3……an) 提供对S的信息量定义:
当i=1时, 信息量为100%, 说明序列是唯一的, 匹配精度100%。
当i=m时, 含量量为0%, 说明序列不唯一, 匹配精度最差。
序列子段对S和T提供的信息定义为:
当imf (a, S, T) =1时, 图像匹配的精度就达到100%。从上面的定义看, 我们容易知道, 要使得图像的匹配精度高点, 不仅要提高序列子段与模板图像的互信息, 也要提高序列子段与待匹配图像之间的互信息。
我们现在的目的是在一定的匹配精度要求下, 找到一个最短长度的序列。而这个序列能够标定出模板的位置。如果把所有的离散点组合的信息都计算过去, 这样难免会影响匹配效率。从现实中的图片中, 我们知道大多数图片不是规则。为了提高计算效率, 我们只提取信息高的一行或一列来进行匹配。它与模板的图像之间的互信息可以达到一个比较理想的值。但按计算公式去算信息量, 也是比较繁的。我们只要能比较出来哪个序列包含的信息大就行, 而没必要具体算出它的大小。
我们可以有选择的寻找能唯一表示模板图像的一些点, 去除冗余点, 这样大提高匹配的效率。我们希望找到的一组点可以唯一的确定模板图像, 而且这组点有一定的空间关系, 这样可以方便后面的搜索。所以这些点的组合要满足条件:
1) 可以反应模板图像的空间信息;
2) 对待匹配图像有一定的独特性。
从前面图像匹配的理论中我们介绍了很多有关特征提取的方法, 目的都是为了去除冗余点之的计算, 来提高效率。但这些特征点不易获得, 要通过一系列计算, 也花费了很多时间。我们希望直接在模板上找到简单的一组点, 一行或是一列。但是每一行或是每一列所提供给模板的信息是不同的。我们希望用所含信息量大的一行或列来对图像进匹配。那么如何度量这些行列所含的信息量的大小, 我们下面来讨论。
3.1.1 序列信息大小的度量
为了找度量两序列的大小的简单方法, 我们进行下一步讨论, 给出两组序列:
直观上看, 我们容易看出第二组序列所给提供的信息量要比第一级序列多。
第一组序列可能是某一区域中的某一序列, 而待匹配图像中这样的序列可能有很多, 所以作为特征序列显然不好。从中我们看出序列中连续的段越多, 信息含量就少。直观上, 信息量多说明它包含的区域多。我们把连续相同的子序列信息计为1。那么上面第一个序列的信息量就为1, 第二个序列的信息量为6。由此我们看到, 如果一个序列跨过的区域越多, 那么它的信息量就比较大。所包含的边缘点也多, 匹配成功的概率也大。为了保证匹配精度的稳定, 下面我们来讨论如何粗略地估计图像冗余信息。
3.1.2 图像冗余信息的粗略估计
当图片很小的时候, 图像匹配的冗余信息就很小。要详细地计算信息的冗余度是很难的, 它取决于图像的特征。下面我们给出一个粗略估计冗余信息的方法。
我们假设匹配图像的任意两个子序列是不同的, 容易知道当模板图像大到一定的程度的时候, 必然会出现图像匹配的信息冗余, 下面给出一个计算这个零界值:
设匹配图像S:sx*sy, 模板图像T:tx*ty
模板在匹配图像中的位置可能性有 (sx-tx+1) * (sy-ty+1) 种, 因此, 定义匹配图像相对模板图像的信息量为:
模板的信息量为:
从公式 (8) , 容易看出, Simf就是模板匹配时的临界值。如果Timf>Simf, 那么就出现信息冗余, 可以删除一些匹配点来进行匹配, 而保证匹配的精度不会发生大的变化。下面我们讨论下可以用提取行特征匹配的条件:
当Simf
当Simf
特别地, 当k=1的时候, 我们只要提取其中的一行来进行匹配。
3.1.3 基于信息冗余的图像匹配算法1) 步骤
检查模板的大小是否超过信息冗余的临界值并检验是否满足冗余条件
根据前面序列信息大小的度量方法提取信息量最大的行号或列号
根据行号和列号进行图像匹配
检验匹配结果中块的精度, 精度最高的作为最后的匹配块
2) 流程图
图2为流程图。
3) 界面设计
图3为设计界面。
3.1.4 结果比较与分析
1) 图4是匹配图像, 图5是在原图中选取的四个子图, 表1、2、3分别是基于信息冗余的匹配方法、传统模板匹配方法、基于投影特征的匹配方法对四个模板图的匹配精度对比。从表1、表2、表3我们看出三种图像的匹配精度都一样的, 这也正应验了前面提到的图像冗余现象。由此看出, 基于去冗余信息的匹配方法, 不仅在时间上有较高的突破, 在精度上也保持相对的稳定性。
2) 下面取不同大小的模板 (图6) , 来匹配分析。表4是三个算法对这三张不同大小的模板图进行匹配的时间计算。由表4我们明显看出对于相同的模块匹配的速度不一样。显然本文提出的算法匹配速度最快。从纵向分析, 由表4我们知道信息匹配的速度呈线性变化, 匹配的效率随模块的大小变化不是很大。而模板匹配在时间上就变化很大。从中我们容易看出, 模板特征匹配算法在遇到大的模板时计算量就变得很大, 效率很差。而投影匹配由于在投影的时候要对图像进行压缩, 所以也花费了很多时间, 它的效率是介在前面二个方法之间。容易知道, 如果模板只有一个象素, 那边这三种方法的匹配效率应该是一样的。但随着模板的不断变大, 本文方法的匹配效率就明显地高于其它两个匹配方法。
3) 三个匹配算法对图7的倒立的模板图像进行匹配。都呈现图7的结果。从理论上分析, 信息匹配方法和行投影匹配方法在遇到上下对称的图像的时候, 也会检测出来, 但结果是没找到, 说明最后进行精度检验的时候, 发现原子图与倒立的模板之时的精度不满足要求, 所以出现图8的结果。而模板匹配方法是找不到任何与倒过来的模板相匹配的子图。由此看来, 信息匹配和投影匹配可以找到与模板对称的子图, 而模板匹配就不能。
4 结论与展望
4.1 结论
通过以上一系列实验结果与分析, 本文提出的基于冗余信息计算的图像匹配方法, 效率确实比传统的模板匹配和投影匹配要好。而且在满足冗余条件下, 去冗余信息的匹配方法在精度上有很好的稳定性。特别是当模板相对匹配图像不断的变大的时候, 图像的冗余信息增多, 本文提出的方法比其它两个匹配方法更有明显优越性。去冗余信息法的行列匹配方法可以检验测出与模板图像对称的子图, 可以根据实际的需要在最后精度检验的时候来判断是否要去除掉。
4.2 展望
该文为了提高算法的效率, 只是给出信息冗余的粗略计算。当然还有其它方法来计算, 对本人提出的方法有兴趣的人都可以往下研究。而且序列的信息度量也可以有很多种办法, 不同的度量方法可能会得到不同的效果。今后的研究可以从这两个方面进行。
性能匹配 篇2
在检测过程中, 可以利用目标航迹的特征来提高系统的检测性能, 即所谓的检测前跟踪 ( TrackBefore Detect, TBD) 方法。常见的TBD方法包括Hough变换[1]、动态规划[2]及最大似然估计[3]等, 这些方法基于多帧数据沿目标的运动方向对信号进行积累, 所需的计算量较大, 且不能以迭代的方式进行处理, 很难处理复杂的目标运动模型。贝叶斯检测前跟踪算法直接对观测数据进行处理, 计算目标在各分辨单元存在的后验概率密度函数, 在这些后验概率密度函数的基础上, 对目标进行检测和跟踪, 能够以迭代的方式进行计算, 且能够处理任意的目标运动模型[4,5]。然而, 在雷达等系统的TBD应用中, 大多数文献考虑目标观测模型的方式同先检测后跟踪系统中目标的观测模型一样, 仅针对单个的分辨单元对目标的观测建立相应的概率模型[6,7], 而没有根据观测信号产生的机理建立目标的观测模型。文献[8]在雷达等系统的TBD应用中考虑了扫描波束对观测数据的影响, 即有限宽度的扫描波束能够在多个波束范围内产生目标回波, 接着应用Viterbi方法对目标进行检测。在实际的雷达等系统中, 观测数据同波束方向图及其扫描方式和匹配滤波器的时频域特性有关[9,10,11]。考虑匹配滤波器的时频域特性, 目标会在多个距离—多普勒单元产生回波, 其回波大小与信号带宽及匹配滤波器的特性有关。即一个点目标可能会分布在多个距离—多普勒分辨单元内, 在这些分辨单元内的回波也都是目标回波能量的一部分, 利用这些回波能量及对应分辨单元位置的关系可以提高系统的检测和跟踪性能, 也使得目标的观测模型与实际的观测数据更加吻合, 从而避免由于模型失配所带来的性能损失。
在贝叶斯检测前跟踪算法中, 考虑雷达等系统中匹配滤波器时频域特性对观测数据产生的影响, 并建立相应的模型, 以使目标的观测模型更符合实际观测数据, 避免由于模型失配所带来的性能损失;利用目标在多个距离—多普勒分辨单元扩散的能量及对应位置的相互关系能够提高系统的检测和跟踪性能。下面首先对贝叶斯检测前跟踪算法进行描述, 之后建立目标的状态转移方程及目标的观测模型, 其中对目标的观测模型进行详细叙述, 最后进行仿真验证。
1 贝叶斯检测前跟踪算法
利用贝叶斯理论对目标进行检测和跟踪, 其主要过程是基于观测到的每一帧数据、目标的运动模型、噪声和目标的统计特性计算每一分辨单元存在目标的后验概率密度函数, 在这些后验概率密度函数的基础上对目标检测和跟踪。贝叶斯检测前跟踪算法能够在帧数据间以概率的形式对信号进行积累, 从而可以对低信噪比的目标进行检测和跟踪[4]。
1. 1 系统模型
首先定义目标的状态矢量xk, 下标k表示采样时刻, 目标的状态转移方程可以表示为:
式中, fk - 1 ( ·) 表示相邻时刻目标状态转移的函数关系; vk表示k时刻目标动态模型的噪声, 用来衡量在两相邻时刻目标状态转移的不确定性。
在雷达等系统中, 目标回波大小是未知的, 在检测和跟踪过程中需要将目标回波的幅度Ik作为目标状态的一个分量。为了实现跟踪和检测过程的一体化处理, 需要在状态中引入一个分量Ek用来表示目标是否存在的情况 ( Ek= H1表示目标存在的情况; Ek= H0表示目标不存在的情况; H1表示目标存在的假设; H0表示目标不存在的假设) 。由此, 目标的状态矢量可以表示为xk= [mTk, Ik, Ek]T, 其中mk表示k时刻目标状态的运动分量 ( 在直角坐标系中, 当不考虑加速度时, mk=[xk, yk, zk, x·k, y·k, z·k]T, 其中mk中前3项表示目标在空间中的位置, 后3项表示目标对应的速度分量; 考虑加速度时, mk中还需加入对应的加速度分量) , 上标T表示向量或矩阵的转置。
在雷达等系统中, 针对贝叶斯检测前跟踪算法, 由于直接对原始观测数据进行处理, 处理的观测量为整个观测空域的一个多维观测数据矩阵, 下面对距离维和多普勒维进行考虑, 观测数据zk= { zrk, d} ( r, d分别为距离分辨单元和多普勒分辨单元的索引) 。由此, 对于某一分辨单元, 目标的观测模型为:
式中, wrk, d表示分辨单元的观测噪声; hk (·) 表示目标状态同观测值之间的关系。
1. 2 预测和滤波
为了以一种迭代的方式计算目标状态的后验概率密度函数, 可以分预测和滤波来进行。
预测是根据目标现在的状态, 以及目标状态的转移方程预测目标下一时刻的状态, 其计算过程为[4]:
目标状态的转移模型设定为一阶马尔可夫模型, 即目标在下一时刻的状态只与目标当前时刻的状态有关。设定系统噪声和观测噪声相互独立, 式 ( 3) 可以变为:
式 ( 3) 和式 ( 4) 中, p (xk- 1Zk- 1) 为上一时刻目标状态的后验概率密度函数; Zk - 1= ( zk - 1, …, z1) 表示直到k -1时刻所有的观测数据; p ( xk| xk - 1) 为目标状态转移概率密度函数, 根据式 ( 1) 进行求解。
滤波主要是根据系统当前时刻的观测值, 对预测值进行修正。其计算过程为[8]:
从式 ( 2) 可以看出, 目标当前时刻的观测只与目标当前时刻的状态有关。因此, 式 ( 5) 可以写为:
1. 3 检测和跟踪
在得到目标状态的后验概率密度函数之后, 就可以利用它来对目标进行检测和跟踪。在贝叶斯理论下, 检测不是必需的, 检测只是人为地设定阈值对目标是否存在进行判断。其过程可以描述为[5]:
在雷达等系统中, 检测常采用Neyman-Pearson准则, 即在系统满足一定虚警概率的情况下, 使得系统的检测概率最大。由此, 检测阈值γk要根据系统要求的虚警概率进行设定。
在检测到目标的情况下, 就需要对目标的状态进行估计, 在贝叶斯理论中, 常见的估计方法有2种: ①按照最大后验概率方法进行估计; ②按照贝叶斯最小均方误差方法进行估计。方法①对目标的状态进行估计, 即选择使得目标状态后验概率最大的目标状态作为估计值, 可以表示为:
按照方法②对目标状态进行估计, 即选择使得贝叶斯均方误差最小的目标状态作为目标状态的估计值, 可以表示为:
按照式 ( 9) 对目标状态进行估计需要进行积分或求和运算, 按照式 ( 8) 对目标状态进行估计则只需要确定目标状态后验概率密度函数最大值所对应的位置。
2 目标观测模型
从式 ( 4) 和式 ( 6) 中可以看出, 为了迭代计算目标状态的后验概率密度函数, 首先需要根据目标的动态方程对目标的状态进行预测, 接着需要根据目标的观测模型及实际观测值对预测进行修正。由此可见, 目标动态模型和观测模型直接影响着系统的性能。目标的动态方程常建立在直角坐标系下, 根据目标的机动能力按照匀速运动模型或匀加速运动模型建立动态方程[11,12]。为了使观测数据与目标的观测模型相吻合, 需要针对观测数据产生的机理建立目标的观测模型, 以避免由于目标观测模型失配所带来的损失。下面具体分析匹配滤波器的时频域特性对目标回波信号的影响。
在雷达等系统中, 为了充分利用时域信号的能量, 使输出某时刻的瞬时信噪比最大, 需要采用匹配滤波器[11]。信号通过匹配滤波器的输出不为冲激函数, 因此目标通过匹配滤波器的输出也会扩展到多个距离—多普勒单元, 利用目标在这些距离—多普勒单元上的观测, 以及它们位置的相关信息, 可以改善系统的检测和跟踪性能, 避免由于观测数据与观测模型不匹配所带到的性能损失。模糊函数表示匹配滤波器的输出, 对于带宽为5 MHz, 时宽为20μs的线性调频信号, 时延为0时的模糊函数如图1所示, 频延为0时的模糊函数如图2所示。
从图1和图2中可以看出, 目标经匹配滤波器后会分布在不同的距离—多普勒单元, 充分考虑它们之间的关系可以使系统的观测模型与实际观测数据更加吻合, 从而充分利用目标的散射能量, 提高系统的检测性能。
下面以目标在时域或距离维的扩展为例进行说明, 与目标在频域维的扩展情况类似。为了较充分利用目标在时域上分布的散射能量, 同时不显著增加系统的计算复杂度, 考虑到匹配滤波器的时域特性, 仅需考虑匹配滤波器输出主瓣的范围。考虑到信号的分辨能力, 在时域上常按照距离分辨力对匹配滤波后的信号进行采样。由此, 仅需考虑与目标位置最近的2个时域采样单元。在这2个时域采样单元上, 目标回波幅度受匹配滤波器的输出特性决定。设定匹配滤波器的时域输出归一化波形为so ( t) , 其对应的等效距离维输出波形为so ( R) , 目标位置为RT, 离目标位置最近的2个时域采样单元对应的距离分别为R1和R2, 有R1≤RT≤R2, 则目标在采样单元R1和R2对应的幅度调制因子分别为so ( RT- R1) 和so ( R2- RT) 。匹配滤波器输出为sinc函数时, 按照距离分辨力进行采样示意图如图3所示。
3 处理流程
匹配滤波器对波形相同而幅值不同的时延信号具有自适应性, 而对频移信号不具有自适应性[11]。结合匹配滤波器的上述性质及信号的模糊函数, 为了使得观测数据与目标的观测模型相吻合, 目标状态中的速度分量有2种处理方式。
第1种处理方式是直接结合匹配滤波器的时频域特性计算式 ( 6) 中的似然函数值p (zkx k) , 处理方式如图4所示。
图4中, 系统处理的对象为脉冲压缩后的信号, 针对匹配滤波器的时频域特性, 在不同的目标状态下计算观测似然函数。利用匹配滤波器的时频域特性和扫描方向图建立观测模型, 能够使观测数据与观测模型更吻合, 从而减小由于模型失配所带来的性能损失。
第2种处理方式利用目标状态中的速度分量调整匹配滤波器的冲激响应, 避免由于目标运动所带来的失配损失; 之后利用匹配滤波器的时域特性在不同的目标状态下计算似然函数, 如图5所示。
图5中, 系统处理的对象为脉冲压缩前的信号, 在不同的目标状态下, 利用目标状态的速度分量调制匹配滤波器的冲激响应, 使匹配滤波器与目标回波信号匹配, 从而避免由于匹配滤波器失配所带来的损失。脉冲压缩之后, 针对匹配滤波器的时域特性计算观测似然函数。
第1种处理方式直接处理脉冲压缩后的数据, 根据匹配滤波器的时频域特性建立目标的观测模型, 使观测数据能够与观测模型很好地吻合, 减小系统性能的损失。
第2种处理方式需要处理脉冲压缩前的数据, 根据目标的状态设置匹配滤波器的参数, 使匹配滤波器能够与回波信号匹配, 减小由于回波信号频移所带来的失配损失, 提高回波信号的信噪比; 另外, 对于时域频域耦合的信号 ( 如线性调频信号) , 能够在脉冲压缩阶段除去时域和频域之间的耦合性, 使距离测量更加准确。
两种处理方式都针对回波信号的模型建立目标的观测模型, 使观测数据能够与目标的观测模型较好地吻合, 减小由于模型失配所带来的损失。第2种处理方式相对于第1种处理方式, 能够减小由于回波信号频移所带来的匹配损失, 进一步提高脉冲压缩后的信噪比。另外, 第2种处理方式在脉压阶段也解决了回波信号时域和频域耦合的问题; 而对于第1种处理方式, 则需要在计算观测似然函数阶段考虑回波信号时域频域的耦合。然而, 第2种处理方式需要在目标所有的状态情况下对原始观测数据进行脉冲压缩处理, 计算量较大。
4 数值仿真及分析
下面对上述模型进行仿真分析, 以验证系统的跟踪性能。在贝叶斯检测前跟踪算法中, 从式 ( 2) 中可以看出, 观测与目标状态之间呈现高度非线性关系, 由此很难用一般的跟踪滤波方法进行处理。对于贝叶斯检测前跟踪算法, 为了求解式 ( 4) 和式 ( 6) , 通常有两种近似方法: 第1种方法是采用网格近似方法, 即将目标的状态离散化, 由此式 ( 4) 所示的积分运算就可以转变为求和运算; 第2种方法是采用粒子滤波方法, 用大量粒子的随机运动来近似目标状态的后验概率密度[4]。
下面采用粒子滤波的方法对目标状态的后验概率密度进行近似, 在SIR滤波器的基础上, 采用MCMC方法解决SIR粒子滤波器中粒子的多样性, 采用Auxiliary SIR滤波器的方法使得粒子更集中在目标可能出现的位置附近[4]。
考虑距离维和多普勒维, 目标在雷达的射线范围做直线运动, 速度分量受到一个随机扰动, 目标在连续时间状态下的状态方程可以表示为:
式中, 表示距离和多普勒;w ( t) 为零均值的高斯系统噪声。设定目标的初始状态为[100 km, 250 m/s]', w ( t) 的功率谱密度设为5。
发射带宽为5 MHz, 时宽为20μs的线性调频信号, 脉冲压缩前按照2倍信号带宽进行采样, 脉冲压缩后按照1倍带宽进行重采样, 由此可知, 距离分辨率为30 m。
脉冲压缩后的信噪比设定为SNR =9 dB, 考虑匹配滤波器时频域特性前后, 贝叶斯检测前跟踪算法目标位置的均方根误差如图6所示, 其中实线表示考虑匹配滤波器时频域特性时目标位置的均方根误差, 虚线表示不考虑匹配滤波器时频域特性时目标位置的均方根误差。
从图6中可以看出, 考虑匹配滤波器时频域特性时目标位置的均方根误差要小于不考虑匹配滤波器时频域特性时目标位置的均方根误差, 这主要是因为考虑匹配滤波器时频域特性时, 目标的观测模型与处理的数据更加吻合, 减小了由于目标观测模型失配引起的性能损失, 改善了贝叶斯检测前跟踪算法的性能。
5 结束语
目标通过匹配滤波器的输出会扩展到多个距离—多普勒单元, 利用目标在这些距离—多普勒单元上的观测以及它们位置的相关信息, 可以改善贝叶斯检测前跟踪算法的性能。本文详细分析了观测信号的产生机理, 根据匹配滤波器时频域特性建立合适的观测模型, 给出了利用匹配滤波器时频域特性的贝叶斯检测前跟踪算法的处理流程, 从而避免由于观测数据与观测模型不匹配所带来的性能损失, 改善了贝叶斯检测前跟踪算法的性能。本文的结论对贝叶斯检测前跟踪算法在实际工程中的应用有一定的指导意义。
参考文献
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性能匹配 篇3
随着我国经济和旅游业的飞速发展, 我国观光车行业得到了巨大的发展。在观光车行业迅速发展的过程中, 也暴露出了许多问题, 企业的规模较小, 研发设计团队不足, 导致企业的生命周期比较短暂, 产品多以模仿为主, 造成了市场上同质化的竞争, 企业多以价值战打压对手, 占领市场, 部分企业的产品蒙混过关, 对客户的人身安全造成了巨大的隐患。
目前, 国内电动观光车典型成熟的产品结构多为玻璃钢车身覆盖件, 载客人数为14座, 前轮转向, 后轮直流电机驱动, 弹簧减震和独立悬挂, 前轮碟刹、后轮鼓刹制动方式, 行车制动为四轮制动方式。车辆从结构功能角度主要可以分为两个部分:电气系统和机械系统, 其中机械系统中动力总成是电动观光车的心脏, 电动机是唯一动力元件, 电动机的选择将直接影响电动汽车的最高车速、加速性能和爬坡性能, 因此在电动观光车的设计初期, 电动机的选择至关重要。
2 电动观光车设计实例的主要参数和设计要求
3 动力系统参数匹配实例
3.1 驱动电机的选配
电动机的动力性能匹配是至关重要的, 将直接影响到日后的使用性能。电动机的性能参数比较多, 文章认为对于电动观光车驱动电机的选择, 最重要的参数为额定功率、额定转速、最大转速、最大扭矩。在电动机的动力性匹配上, 参数确定应该遵循以下几个原则。
(1) 电动观光车的常规车速应落在电机的基频上。
(2) 用电动机的短时工作性能曲线计算车辆的最大爬坡度。
(3) 电动车的最大爬坡的短时工作电流应不超过电机5min工作电流。
(4) 电动观光车最高车速功率平衡点应落在电机连续工作性能曲线的的等功率段上。
3.1.1 驱动电机的功率
以最高车速确定电机的额定功率:
式中:PN:电机额定功率, kwηT:传动系效率
m:最大车重, kg f:滚动摩擦系数
CD:风阻系数A:车辆迎风面积, m2
umax:最高运行车速, km/h
求得:PN≥3.8kw, 考虑爬坡要求, 过载系数取1.2, 因此PN实≥4.6kw。
3.1.2 驱动电机的额定转速
以常规车速确定车辆的额定转速:最大转矩应该满足电动观光车设计的最大爬坡度:
公式中:nN:为电机额定转速, r/min ig:变速箱传动比
i0:主减速比uN:常规车速为20km/h r:滚动半径, m
求得:nN≥2454 (r/min)
3.1.3驱动电机的最大转矩
最大转矩应该满足电动观光车设计的最大爬坡度:
公式中:ɑm为设计的最大爬坡度, ui为爬坡时的车速。
求得:Tmax≥63.08 (N·m)
3.1.4 车辆行驶的最大速度对应驱动电机的转速
公式中:np:最大速度对应转速;umax为最高转速。
求得:np=3436 (r/min) 。
3.2 确定电机的参数
根据以上的计算结果初步选择电机的基本参数:额定转速/最高转速 (r/min) :2500/5000, 额定功率 (kw) :5, 最大扭矩 (N·m) :65。
4 动力系统的仿真
图1为在matlab/simulink环境下建立的数学模型。动力性数学模型为:
建模过程中对电动机扭矩 (T) 和转速 (n) 进行拟合, 通过公式 (5) 进行simulink仿真建模, 如图1, 由图2显示仿真后的车速为28.89km/h。
5等速工况下续驶里程的计算
续驶里程的提高文章认为主要有三个影响因素, 见表2续驶里程影响因素对比表。
目前, 行业内电动观光车所用电池多为铅酸蓄电池, 针对14座电动观光车行业内通常的配置为72v/210Ah, 每节电池为6V/210Ah, 12节串联, 主流提高续驶里程的措施仅限于提高电池的容量, 少许企业采用锂电池或者太阳能辅助充电, 但是由于成本的提高, 行业的推广效果甚微。文章认为最重要的措施就是电动机的选择和匹配尤为重要的。直流电机在额定工况下的电机效率和其他工况下的效率差别很大, 因此电动观光车常规行驶速度应限定在电机的额定工况范围内, 这样才能充分利用有限的能量, 这样工作电流小, 能量传递效率高。
电动观光车续驶里程依据标准GB/T 21268, 以最大安全匀速行驶在水泥路面上行驶。考虑到安全文章设定安全速度为20km/h, 驱动电机输出功率为Pm。
公式求得Pm=2.61 (kw)
式中:ncell:动力蓄电池数S:续驶里程, km Cbat:电池容量, Ah
Ucell:单体电池工作电压, 6.7ηdis:动力电池允许的放电深度, 0.8
计算求得:S=103.5 (km)
此时的续驶里程S为仅考虑电机保持匀速行驶的情况, 如果在实际运行使用, 考虑直流电机的高效率区间短, 使用中灯光和仪表的使用, 续驶里程会大幅度的减小, 建议行业中将续驶里程的设计值为70km较为合理。
6 结束语
电动观光车所用电机要求大扭矩、低转速, 这一方面是区别与电动汽车的, 殊途同归两者都面临一个共同的问题:续驶里程的提高, 相比较电动汽车措施更强, 可以选用更加高性能的锂电池, 电池管理系统优化管理提高车辆的续驶里程, 电动观光车的方式也更单一, 因此本文推荐, 电机的选择除了应该遵循文章3.1的电机选原则的同时, 电机和后桥采用直连的方式可以减轻整车重量, 车辆的常用速度应在电机高效率区间运行, 可以帮助车辆提高性能。
参考文献
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[2]李国良.电动汽车续驶里程的影响因素[J].吉林工业大学自然科学学报, 2000, 30 (3) :20-24.
性能匹配 篇4
液压挖掘机是一种功能典型、工况复杂、用途非常广泛的工程机械。随着近年来液压挖掘机技术的飞速发展, 市场对挖掘机产品的操作舒适度、可靠度及排放标准要求不断提高, 节能型挖掘机已成为发展方向和趋势, 国内外挖掘机生产企业都投入大量人力、物力对挖掘机在作业过程中的能量消耗进行研究[1,2]。
液压挖掘机的传统负载敏感 (load-sensing, LS) 系统采用变量泵压力闭环控制, 具有良好的复合操作性能、微调性能等, 其节能性优于其他阀控系统, 己成为目前应用最广泛的工程机械液压系统之一。然而, 由于负载敏感系统的压力反馈系长管道传输, 且需预设泵出口压力与最高负载压力之间的压力裕度来进行闭环控制, 其节能性、稳定性和动态特性相互制约[3,4], 导致时常出现系统振荡和响应滞后。近年来, 国内外针对传统负载敏感系统节能水平不高的问题, 提出了电液流量匹配控制 (electro-hydraulic flow matching control, EFMC) 系统。与传统负载敏感系统相比, EFMC系统采用电比例阀和电比例泵同步控制的方式, 能够基本消除传统负载敏感系统中泵控滞后阀控的现象, 同时不需要预设泵出口压力与最高负载压力之间的压力裕度, 不需要设置压力闭环反馈控制, 因此能够提高系统的动态性能和节能水平。
近年来部分研究者已初步开始了对电液流量匹配系统的研究工作, 但是系统的一些关键技术还有待进一步发展, 相关技术还处于起步阶段[5,6]。
目前, 工作装置或液压系统的性能研究主要采用实验的手段进行, 随着计算机及虚拟样机仿真技术的发展, 国内外已普遍采用对工作装置或液压系统进行仿真的方法来研究挖掘机电液流量匹配系统的动态特性及能耗。
本文采用联合仿真的方法建立液压挖掘机基于与负载压力无关流量分配 (lastdruck unabhngige durch-fluss verteilung, LUDV) 多路阀的EFMC系统的虚拟样机仿真模型, 并将仿真结果与现有LUDV负载敏感系统进行对比, 验证虚拟样机模型的正确性, 基于建立的虚拟样机模型对液压挖掘机EFMC系统的动态响应性能和节能特性进行研究。
1 EFMC系统结构及控制原理
目前液压挖掘机普遍采用的机液负载敏感压力补偿液压系统在一定程度上实现了节能的效果, 而且操纵性好, 但是引入了压力补偿阀和变量泵的负载敏感阀, 增加了成本和系统的实现难度, 在这些阀上不可避免地要出现能量损失, 尤其是在多个缸同时动作的时候。
EFMC系统的控制方式与正流量控制系统[7]类似, 均利用多路阀的控制信号同步控制液压泵, 提供系统所需流量。图1所示为一种采用液压控制新技术的液压挖掘机EFMC系统, 其多路阀与负载敏感系统类似, 采用电比例先导控制方式, 通过控制器同步控制电比例泵、阀, 实现两者之间的流量匹配。液压挖掘机EFMC系统的流量控制原理如图2所示。由于该系统采用了带压力补偿功能的多路阀组, 流量匹配控制时可根据操作信号计算液压系统负载所需的流量来控制电比例泵的斜盘摆角, 电比例泵根据摆角的大小供给负载所需流量, 以满足系统流量和压力要求, 因此提高了系统的节能性和动态性能。
1.电液比例多路阀 (虚线框部分) 2.阀后补偿阀3.斗杆油缸4.位移速度传感器5.回转马达6.铲斗油缸7.动臂油缸8.电控变排量泵9.电动机10.溢流阀11.过滤器12.压力传感器13.流量计
液压挖掘机采用基于LUDV多路阀的EFMC系统, 其流量分配原理如下:
主阀阀口压差为
式中, F0为压力补偿器弹簧预压力;AC0为压力补偿器阀芯端面油压受压面积;ps为泵出口压力;pi为执行机构i (i=1, 2, …, n) 对应补偿器进口压力;pLS为泵负载敏感口压力。
各执行机构需求流量和总流量需求分别为
式中, Cq为流量系数;ρ为油液密度;qVLi (i=1, 2, …, n) 为第i个执行机构的需求流量;Wi、XVi分别为第i个执行机构对应阀的过流面积梯度和开度;qVs为执行机构流量总需求, 即泵出口流量。
由此得各分支机构流量匹配关系:
式 (4) 表明, 流量匹配系统中单个执行机构负载的流量与该执行机构的控制阀主阀阀芯过流面积及各执行机构控制阀总过流面积有关[8,9]。由式 (4) 可得
因此, 求得泵的出口压力和系统压力裕度分别为
EFMC系统中泵的出口压力是最高负载压力和阀芯开度的函数[10,11]。当负载和阀口开度一定时, 泵出口压力能够自动适应系统的流量变化。如果流量和负载一定, 则增大阀芯开度可以减小系统泵压, 提高节能效果。
现比较基于LUDV的负载敏感系统和EFMC系统的执行器流量关系。根据上述分析, LS系统执行器流量方程为
EFMC系统执行器流量方程为
其中, 两系统执行机构的操控信号分别为U1、U2 (阀的实际控制信号也为U1、U2) , f (U1) 、f (U2) 分别为对应阀的过流面积, ΔpLS1、ΔpLS2分别为两系统出口与最高负载之间的压力差值。
为保证执行机构的操控性以及各执行机构的流量大小及相互之间的流量比例关系不变, 与LS系统相比必然增大EMFC系统主阀口的过流面积, 即f (U1)
EFMC系统中泵的传递函数[12]为
容腔的传递函数为
可变节流孔的传递函数为
负载的传递函数为
负载敏感反馈油路的传递函数为
电液流量匹配系统传递函数为
式中, G0 (s) 为除泵外执行机构系统的传递函数;GM (s) 、Hs (s) 、GL (s) 、ZL (s) 、Gf (s) 分别为泵、容腔、可变节流孔、负载和负载敏感反馈油路的传递函数;qVL为负载流量;pL为负载压力;Δpsref为负载敏感泵流量阀设定压力。
该系统为一开环系统。
EFMC系统若采用阀前压力补偿控制, 则由于主阀的流量方程同式 (2) , 其流量与阀的开度、压力补偿器弹簧预压力大小均有关, 而阀的开度与电比例控制信号成正比, 当出现非线性因素或者系统瞬间切换操作冲击时, 将导致流量匹配过多, 过多的流量将不能通过主阀流向执行器。所以, 泵控系统流量大于阀口开度大小所对应的通流流量, 导致泵和控制阀管道之间的压力增大, 直至达到溢流阀设定压力。过多的流量将产生溢流能量损失, 同时由于负载压力不变, 为维持主阀进出口压差恒定, 补偿器过流面积将随着泵压增大而减小, 结果使补偿器上产生不必要的能量损失。为此, 本文的EFMC系统采用阀后补偿阀多路阀EFMC系统。另外, 上述基于压力特性的开环补偿方法能够使系统具有一定的流量控制精度, 但对执行器油缸泄漏、温度和非线性因素引起的流量误差等难以精确计算补偿, 因此对于高精度系统, 如高精度智能挖掘机、要求精细的平整作业等功能的液压挖掘机, 则通过在EFMC系统增加流量补偿环节来提高系统的控制精度, 其控制原理如图3所示。图中, qVref为手柄操控信号计算流量;qVact为液压缸速度信号的计算流量;Up为泵控信号;Ue为闭环控制输出信号;UV为EFMC系统输出信号;Cs、CL为流量系数;Kq、KV为比例系数。
2 EFMC系统虚拟样机模型
液压挖掘机工作装置EFMC系统完整的仿真需要建立机械动力学模型与液压系统模型的接口模型, 本文通过ADAMS建立多体动力学模型, 通过AMEsim建立液压系统模型, 将两种模型进行耦合以实现完整的系统仿真, 两者的接口模型如图4所示。将多路控制阀开度处的过流面积作为最终控制量。本文的机械模型主要是通过AD-AMS设置的传感器向液压模型传递控制阀的开度状态参数信息;液压模型则通过AMEsim设置的传感器向机械模型传递各液压缸的速度及加速度参数信息。通过二者接口模型实时传送仿真结果从而得到EFMC系统机液耦合的完整的仿真模型结构。
2.1 液压挖掘机挖掘过程机械系统动力学仿真模型
液压挖掘机在挖掘过程中主要承受土壤的抗切力、铲斗和土壤作用时的摩擦力、土在铲斗里运动的阻力即切向挖掘阻力Ft。而法向力Fn约为切向力Ft的0.1~0.45倍, 且其值随Ft而变化, 故液压挖掘机挖掘过程的负载模拟只需考虑切向挖掘力Ft[13,14]。根据液压挖掘机的挖掘过程运动和电液流量匹配控制规律, 可确定各部件的运动副关系和约束关系。图5所示为ADAMS中建立的液压挖掘机虚拟样机模型。利用UG建立柱塞泵的三维模型, 将其导入多体动力学仿真软件AD-AMS中, 在各部件中添加运动约束关系, 并定义负载驱动:切向挖掘力Ft和土的重力GE。Ft的表达式为
GE的表达式为
2.2 EFMC系统液压系统仿真模型
液压挖掘机采用基于LUDV多路阀的EFMC系统, 根据多路阀的原理和结构在AMEsim软件中建立仿真模型。图6所示为单联的AMEsim仿真模型, 由先导控制部分、主阀芯、压力补偿器和液压缸等部分组成。
根据补偿原理, 本系统多路阀为阀后压力补偿, 高压油先节流再减压, 并随时将各联中的最高压力自动选择为负载敏感压力, 同时作用在各联的补偿器端面上。由于主阀芯阀口为非规则的非全周阀口, 故在AMEsim中选择异形阀口建模, 并在仿真时调用过流面积同阀口开度的关系数据文件, 通过插值计算各阀口开度处的过流面积。在AMEsim中建立液压泵、变量调节机构及其他辅助机构模型构成完整的液压系统模型。
2.3 EFMC系统虚拟样机联合仿真模型
在ADAMS机械模型中设置代表机械模型输出的3个状态变量, 即动臂、铲斗、斗杆液压缸的受力状态参数 (F1, F2, F3) , 设置代表流体模型输入的3个状态变量, 即动臂、铲斗、斗杆液压缸的速度参数, 在AMEsim流体模型中建立相应的3个输出变量及3个输入变量的数据传递接口, 构建液压挖掘机电液流量匹配机械-液压系统联合仿真模型, 如图7所示。
3 动态性能的仿真与实验对比分析
在AMEsim运行模式下, 设置仿真时间为8 s, 通信间隔为0.1 s, 采用变步长积分。具体仿真的挖掘过程如下:动臂液压缸收缩, 工作臂下降直到铲斗接触到挖掘工作面;斗杆液压缸和铲斗液压缸同时收缩, 直到铲斗能伸到将要挖掘的工作点;斗杆液压缸和铲斗液压缸同时伸出进行挖掘, 直到铲斗装满土;动臂液压缸伸出, 工作臂上升, 将装满土的铲斗提升到卸载高度。仿真时, 首先在ADAMS_model子模块中设置机械模型与液压模型发生联系的相关状态参数, 通过其与AMEsim仿真软件实时传递仿真参数进行联合仿真分析。
3.1 动态响应特性仿真与实验对比
图8所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时动臂阶跃响应仿真结果与实验结果对比, 图9所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时斗杆阶跃响应仿真结果与实验结果对比。基于LUDV的EFMC系统的仿真结果与试验结果吻合较好, 说明虚拟样机模型建模方法和过程正确;与基于LUDV的负载敏感系统相比, EFMC系统稳定性明显增强, 在动臂上升过程中, EFMC系统振荡幅值较小, 超调量减小40%~50%;基于LUDV的EFMC系统比基于LUDV的负载敏感系统响应速度大约快0.5 s。其主要原因是:在负载敏感系统中, 手柄控制产生先导控制压力推动主阀工作, 最高负载压力通过负载敏感反馈油路传递到泵的变量机构使泵输出流量, 泵阀之间的压力在管道和压力补偿器中增大。这一过程的泵控信号滞后于阀控信号和负载敏感压力反馈信号, 为时序响应过程。而EFMC系统中泵阀并行控制, 泵控无须负载敏感反馈压力, 改善了执行机构的响应性能。
1.基于LUDV的负载敏感系统实验曲线2.基于LUDV的EFMC系统实验曲线3.基于LUDV的EFMC系统仿真曲线
1.基于LUDV的负载敏感系统实验曲线2.基于LUDV的EFMC系统仿真曲线3.基于LUDV的EFMC系统实验曲线
图10所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时阶跃响应不同流量匹配下动臂液压缸速度特性仿真曲线, 仿真参数下良好的系统匹配流量为qVs=13.60 L/min。随着EFMC系统泵匹配供给流量的增大, 系统响应速度略微提高。
1.qVs=10.74 L/min 2.qVs=11.20 L/min3.qVs=13.48 L/min
图11所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时铲斗液压缸速度突变阶跃响应铲斗液压缸流量匹配特性仿真曲线。与开环控制相比, 闭环控制实现了突变过程中的流量补偿, 能够较好地跟随控制信号。
3.2 能耗特性仿真与实验对比
图12所示为动臂和铲斗液压缸阶跃响应工况下, 负载敏感系统泵出口压力裕度实验曲线和EFMC系统出口压力裕度仿真曲线, 可看出, 基于LUDV的负载敏感系统中压力有较大幅度的振荡, 稳定性能差, 压力裕度维持在1.1 MPa左右振荡。而EFMC系统在响应阶段有较小的超调, 压力能较快稳定, 系统的稳定性能好。基于LUDV的EFMC系统在良好流量匹配情况下压力裕度为0.3~0.4 MPa, 与负载敏感系统相比 (负载系统压力裕度为1.1 MPa) , 降低0.7~0.8 MPa, 整体系统节能达12%, 系统节能特性有较大的提高。主要原因是:负载敏感系统基于负载敏感泵的流量阀预设泵的压力裕度进行控制, 由于压力裕度不随工况变化, 因此大部分工况下负载敏感系统中一部分不必要的能量就会损耗在管道和压力补偿器上。而EFMC系统不用预设泵的压力裕度, 其压力裕度随着泵阀之间的流量匹配而变化, 损耗在管道和压力补偿器上的能量随流量进行调整, 因此减少了不必要的能量损失。
图13所示为EFMC系统功率实验曲线和仿真曲线。在1~2 s阶段, 动臂液压缸下降, 只有动臂液压缸动作, EFMC系统因采用了流量匹配机构而节省了负载敏感阀的能量损失;在2~4.5 s阶段, 斗杆和铲斗复合动作, 空载收缩, 此时泵的出口压力和负载最高压力相匹配, 而在压力低的回路, 压力被补偿阀损耗掉了, 产生能量损失, 此时EFMC系统的负载压力和流量比较小, 能量损失小, 但其功率也小, 故节能效果不太明显;在4.5~8 s阶段, 斗杆和铲斗复合动作, 完成挖掘工作, 此时EFMC系统节省了补偿阀上的能量损失, 且由于负载的压力和流量比较大, 消耗功率多, 因此流量匹配系统的节能效果显得非常明显;在8~10 s阶段, 铲斗满载, 动臂液压缸提升, 泵流量逐渐增大, 多余的流量将通过带旁路开中心补偿阀溢流, 节能效果明显。
图14所示为动臂提升阶段EFMC系统和负载敏感系统不同流量匹配情况下的能耗功率比仿真曲线, Ppump、Pnet、Pbypass分别表示泵输出功率、系统有效功率、旁路卸荷损耗功率。可以看出, EFMC系统与负载敏感系统相比, 不同工况下的节能效果提高了8%~10%。EFMC系统中随着泵流量的增加, 过多的流量将通过带旁路开中心补偿阀卸荷到油箱, 系统的有效功率比减小, 随着系统过流量进一步增大, 多余流量将通过带旁路开中心补偿阀溢流, 有效功率比将低于负载敏感系统。
4 结语
性能匹配 篇5
轮胎是影响整车性能的关键零部件,不同的轮胎特性,其性能表现也不尽相同。尤其是轮胎花纹,直接影响轮胎在降噪、排水性、制动性、牵引力等方面的表现。因此,如何更好的匹配轮胎花纹对整车的设计匹配意义重大。
本文旨在如何根据不同轮位的功能特性匹配不同类型花纹的轮胎,从而发挥各类型花纹轮胎的性能优点,避开缺点。在保证驱动力,制动力,牵引力,转向稳定性的基础上,尽可能的降低滚动阻力系数,降低能耗。
1、不同花纹轮胎的性能
轮胎花纹是提高车辆性能,确保行驶安全的重要环节。胎面花纹是轮胎的主要参数之一。轮胎花纹的作用是增加胎面与路面间的摩擦系数,以防止车轮打滑,保证汽车的制动,驱动,侧偏等力学特性。同时,它对轮胎的耐磨性,耐发热性,耐切割性及振动噪声等也有很大的关系。胎面花纹是影响轮胎使用性能和寿命的重要因素之一。
载货汽车轮胎花纹大体分为横沟花纹,直沟花纹,综合花纹及块状花纹。
横沟花纹如图(1)所示,它以与轮胎转动方向近似成直角的横沟为主体,驱动力、制动力、牵引力优,且耐磨性佳,胎肩散热性好。但滚动阻力大,高速行驶时易发热,好路上行驶噪声大。适用于重载车驱动轮位。
直沟花纹如图(2)所示,它是由几条沿轮胎周向的直沟组成,这种花纹滚动阻力小,防侧滑能力好,噪声小,散热性能好。但驱动力、制动力、牵引力差,防纵滑性能差,容易夹石子及产生裂口。适用于在良好路面上行驶的载重汽车的导向轮位。
综合花纹如图(3)所示,它介于横沟花纹和直沟花纹之间,在胎面中部具有纵向的曲折形窄沟槽,在接近肩部的两侧则有横向宽沟槽。因直横均有花纹,综合花纹既有横沟花纹的良好驱动力和耐磨性,胎肩散热性能好,又有直沟花纹的滚动阻力小,防侧滑能力好,散热性能好等优点。胎面柔软性好,行驶时不易脱空。且中心道胎肩的沟槽的增大使塞进去的石子容易甩出,故不宜夹石子。但越野性能差,胎肩部易产生,磨损不均。这种花纹适于载货汽车的全轮位。
块状花纹如图(4)所示,花纹沟槽深,突出面积小,与路面附着力大。它具有超强的驱动性,和制动性,优异的耐刺扎,耐切割性;但滚动阻力大,行驶噪音大。适合恶劣工况的自卸车的全轮位。
2、轮胎性能对整车行驶性能的影响
轮胎的附着性能、滚动阻力、侧偏特性、垂直刚度、包络性和振动性等都影响汽车的行驶性能。轮胎的动态力学性能对汽车行驶性能影响:
1)轮胎的附着性能,压力分布和轮胎的滚动阻力等影响汽车的动力性能;
2)轮胎的滚动阻力越大,汽车的燃料经济性能越差;
3)轮胎与路面的摩擦因数,尤其是最大静摩擦因数影响汽车的制动性能,最大静摩擦越大,制动性能越好。
4)轮胎的侧偏特性,轮胎与路面的压力分布及轮胎的垂直刚度影响汽车的操作稳定性能;
5)轮胎的均匀性,振动性和垂直特性影响汽车的行驶平顺性,高速行驶时,轮胎的驻波特性对汽车行驶平顺性也有较大的影响;
6)轮胎的均匀性,花纹导向影响汽车的加速跑偏性。
3、分轮位配置轮胎花纹的优势
根据前期对国外标杆车型的分析研究及整车搭载试验验证结果表明,在进行整车轮胎花纹类型的匹配设计时,采用分轮位匹配轮胎花纹的方式与以往整车采用全轮位综合花纹的方式相比,其在整车行驶平顺性、操纵稳定性、驱动性及燃油经济性等方面均有明显的优势。下面以普通重型4×2牵引车为例进行分析:
4×2牵引车整车分为前、后两轴,对应两个轮位。前轮位对于整车主要起导向作用,且载荷较小;后轮位对于整车主要起驱动作用,且载荷较大。全轮位匹配轮胎花纹与分轮位匹配轮胎花纹具体形式如下:
分轮位匹配轮胎花纹与全轮位匹配轮胎花纹对比分析:导向轮位采用直沟花纹与综合花纹对比,考虑其主要功能为导向功能,直沟花纹与综合花纹相比滚动阻力小,燃油经济性好,转向时防侧滑能力较好,转向稳定性好等优势将更加明显;驱动轮位采用横沟花纹与综合花纹对比,考虑其主要功能为驱动功能,且载荷较大,横沟花纹与综合花纹相比,其驱动力、制动力、牵引力优,耐磨性佳,胎肩散热性好等优势将更加明显。
在整车匹配轮胎方面,燃油经济性和动力性,驱动性,制动性是成反比的。要保证燃油驱动性,就要牺牲一定的动力性、驱动性、制动性;要保证动力性、驱动性、制动性就会提高轮胎的滚动阻力系数。此时,分轮位配置轮胎花纹就显出优势。在转向轮位配置直沟花纹,获得良好的直线稳定性,操作安全性,行驶舒适性,燃油经济性,噪声小。在驱动力配置横沟花纹,以保证整车行驶所需要的制动和驱动性能,优异的抓着性能,耐磨性能。
4、结束语
分轮位匹配轮胎胎面花纹,发挥各种胎面花纹轮胎的优势,避开缺点,以保证整车更经济,安全,可靠。在分轮位匹配轮胎胎面花纹是,尽可能选取动平衡较好且一致的轮胎,每个轮胎之间的气压一致(选用与负荷一致的标准气压),双轮驱动和单轮驱动,轮胎对地面摩擦力的区别对试验的影响,导向轮轮胎,抗偏磨,滚阻系数大,不同的产品的节油的效果不同。
摘要：汽车轮胎是汽车的行驶系统的重要组成部分,除了承载着全车重量,传递驱动转矩外,车轮还起着减震、缓冲、转向及制动的作用。轮胎对汽车的驾驶性、舒适性、燃油经济性及安全性等各方面都有着直接的影响。本文从不同花纹轮胎的性能,轮胎性能对整车性能的影响和分轮位匹配轮胎花纹的优势等方面分析,为整车提供更经济、安全、可靠的轮胎花纹的匹配方法。
关键词：轮胎花纹,分轮位,匹配
参考文献
[1]庄继德.汽车轮胎学。北京理工大学出版社,1996.02.
性能匹配 篇6
增压、降排量是主流车用汽油机的发展方向,增压能够提高发动机的升功率和平均有效压力,在保持汽车动力性不受影响的前提下可以改善燃油经济性和排放[1,2,3,4]。在全球石油资源逐渐枯竭及汽车排放法规日趋严格的大背景下,发动机增压技术在节能减排方面的潜力愈加受到重视[5,6]。车用发动机通常采用废气涡轮增压和机械增压两种基本增压方式[7],但两者都存在一些缺点,如:涡轮增压的低速扭矩特性和动态响应特性较差,高转速时排气背压较大,增加了泵气损失[8];机械增压损耗发动机本身动力,增压器效率也较低,当增压比较高时,消耗的驱动功率很大,可超过指示功率的10%,使整机的机械效率下降,比油耗增加[9]。而复合增压系统结合了涡轮增压和机械增压的优点,在国外中高端车用汽油机上已是标配;汽油机两级涡轮增压系统由一小一大两个涡轮增压器组成,许多乘用车发动机制造企业及科研机构均在开展该系统的研究。这两种增压系统对发动机性能有重大影响[10,11],因此对复合增压和两级涡轮增压的研究有着重大意义。基于以上考虑,本文中开展了对两级增压汽油机增压匹配方法及发动机低速特性、动态响应特性及燃油经济性等性能的研究,并与传统增压汽油机进行对比分析,为改善增压汽油机的低速、动态响应和经济性能提供新的技术路线。
1 研究对象与工具
1.1 发动机基本参数
试验用机的具体参数见表1,并建立了其GT-Power仿真模型。
1.2 仿真模拟计算软件介绍
本文中采用了GT-Power软件来进行发动机仿真计算。该软件是一款用于描述发动机内部的流动、燃烧、传热、热功转换过程的多功能仿真分析软件,它基于管内控制容积内的一维流动理论,由许多有特定功能的零部件单元组成(如气缸、曲轴箱、控制单元、增压器和气门等),包括流动、传热、燃烧、喷油等热力学、流体力学、化学反应动力学模型,并且通过采用模块结构的方式建立内燃机工作过程计算模型。该软件采用有限体积法进行流体的计算,计算步长自动可调,能真实模拟发动机的实际运行工况,能省时省力地进行优化设计,降低设计与试验成本。
2 增压系统匹配与模型建立
本文中分析的两级增压系统包含复合增压系统和两级涡轮增压系统这两种常见的增压方式。两级涡轮增压系统是在复合增压系统的基础上改进的,选取一台合适涡轮增压器代替原机械式增压器,其工作范围既要涵盖机械增压器的工作范围,又要与发动机完成匹配,满足发动机的中低速性能要求。
2.1 增压系统的匹配策略
在复合增压系统中,发动机结构原理如图1 所示。通过发动机台架试验实测并分析机械增压器产生的压比及实测的机械增压器调节阀位置,获得机械增压器的运行范围及调节阀调节策略,本文中仅截取外特性下调节阀开度曲线图,如图2所示。
该机械增压器由曲轴通过皮带传动,中间由一台电磁离合器来控制它的工作状态,机械增压器在发动机0~3 500r/min范围内运行,增压压力可以通过旁通进气回路中的电控调节阀的开度来调节,能够在机械增压器和废气涡轮增压器之间进行无级变换,从需要的最小扭矩起一直持续运转到2 400r/min。此期间将废气涡轮增压器设计在高效率区运行,并处于较低的转速状态而无法提供足够的增压压力。机械增压器最迟到3 500r/min时就脱开,不再起增压作用,涡轮增压器开始从助力运转状态逐渐动态过渡到全负荷运转,并单独产生所需要的增压压力,确保扭矩特性曲线圆滑平稳。
两级涡轮增压系统的原理如图3所示。该增压系统由两个大小不同的废气涡轮增压器串联组成。当发动机在低速工况(0~2 400r/min)运行时,废气旁通阀关闭,废气由高压级流向低压级,两个增压器同时做功。低速时废气能量较小,低压级做功能力较弱,进气压力主要由高压级提供,提高发动机低速响应性和扭矩。当发动机在中高速工况(2 400~3 500r/min)运转时,废气旁通阀逐渐开启,一部分废气不经过高压级涡轮直接流向低压级涡轮做功,以降低高压级的涡轮功和进气压比,使进气压力不至于超过设定的最高极限值。当发动机在高速工况(3 500~6 500r/min)运行时,废气旁通阀大部分或完全打开,此时废气能量较大,已超过高压级涡轮的流通极限,而低压级涡轮的做功效率较高,故废气主要在低压级涡轮内膨胀做功。通过控制废气旁通阀可使两级涡轮增压器工作在各自的最佳区域内,满足发动机高、低负荷运行的要求。
本文中两种增压系统的调节阀(旁通阀)都是动作的。复合增压系统是根据发动机不同工况下所需的进气压力、流量和预先标定好的两级压气机各自的压比分配,确定进气调节阀的开度;两级涡轮增压系统则是根据进气参数及压比分配计算得出所需的压气机功率,然后根据增压器功率平衡的原则,得到所需的涡轮功率。在此基础上,结合排气状态参数计算得出所需的流经涡轮的废气质量流量,并以此确定废气旁通阀的开度,从而使发动机的进气压力达到目标增压压力。
2.2 发动机性能仿真模型的建立与校核
为了对增压发动机的低速扭矩特性、动态响应特性和燃油经济性进行研究,分别对单级涡轮增压与复合增压汽油机稳定工况下的外特性进行了全面而详细的测量。测量的关键参数包括发动机扭矩、功率、平均有效压力、油耗率,以及两级涡轮前后、压气机前后、中冷前后的温度与压力等,并通过动态压力传感器对两台发动机的缸压曲线进行测量。
基于发动机几何参数及实测数据,分别建立了单级涡轮增压与复合增压发动机的GT-Power仿真模型,并以外特性下两台发动机的性能实测数据对相应的GT-Power仿真模型进行详细校核。将试验与仿真结果进行对比,如图4和图5所示。
试验结果表明:建立的两台发动机模型的仿真结果与试验数据吻合良好,最大误差小于5%,在允许的误差范围之内,说明了建立的GT-Power数模对发动机稳态过程进行模拟仿真具有较高的精度与可信度。
图6为单级涡轮增压发动机与复合增压发动机外特性下的平均有效压力及有效燃油消耗率的对比。由图6可见,虽然在低速时复合增压发动机的平均有效压力比单级涡轮增压发动机要大,但是其低速有效燃油消耗率相对较高,主要是复合增压发动机在低速工作时,由机械增压器提供压力,而机械增压器损耗发动机本身动力且效率相对较低的原因所致。为了解决机械增压器的缺点,在提高发动机低速扭矩特性的同时降低发动机的有效燃油消耗率,本文中在复合增压发动机的模型基础上建立了两级涡轮增压仿真模型,即选取一台合适的小涡轮增压器取代机械增压器。由于市场上尚无两级涡轮增压式汽油机,因而没有试验数据与仿真结果进行对比。依据GT-Power的高精确性与可信性特点,可以对两级涡轮增压系统进行预研究分析。
3 模拟结果与分析
3.1 发动机低速扭矩特性
通过建立的GT-Power仿真模型,对发动机稳态工况下的性能进行对比分析。由于单级涡轮增压发动机转速运行范围相对较窄,因此只对0~5 000r/min工况点进行研究。图7为三台发动机外特性下扭矩随着发动机转速的变化关系。
由图7可见,在发动机结构尺寸(排量、行程、气门大小等)不变的情况下,同一转速下复合增压与两级涡轮增压的扭矩均比单级增压的要大,尤其低速与高速工况点比中速工况点的扭矩差距更大;在低速工况范围内,工况点为1 000r/min时,与单级增压相比,两款两级增压发动机的扭矩分别增加了62.80%和54.35%,扭矩增加量达到最大,而复合增压与两级涡轮增压发动机的扭矩相差不大,主要原因在于汽油机量调节的工作方式。由于汽油机外特性的过量空气系数通常小于1并彼此接近,则扭矩特性完全取决于循环喷油量,而发动机进气流量越大,喷油量就越多,因此发动机输出扭矩就越大。各款发动机在不同工况下的空气流量如图8所示。图9为三款发动机外特性下的运行工况点在各自增压器上的匹配关系。单级涡轮增压发动机的增压匹配点一般选在标定工况,只能在一定工作范围内具有最佳的匹配特性,在低转速工作时压气机增压压力低,发动机进气量减少,发动机扭矩降低,而高速时通过压气机的流量又接近压气机的阻塞线,如图9(a)所示,不得不降低增压压力,导致扭矩下降。而复合增压系统在低速时,由发动机直接驱动的机械增压器提供大部分增压压力,当发动机转速升高时,通过机械式增压器的调节阀旁通而逐渐降低机械式增压器的增压度,如图9(b)所示。两级涡轮增压系统则是通过在低速工况点匹配一个合适的当量面积较小的高压级涡轮,如图9(c)所示。该涡轮可在低废气流量状态下迅速建立起增压压力,实现低速大扭矩。两级增压系统以此来解决发动机在低速时增压度不足的问题,提高了发动机进气空气流量,也提升了发动机低速扭矩。
3.2 发动机的燃油经济性
有效燃油消耗率是衡量发动机经济性能的重要指标。图10为三款发动机外特性下有效燃油消耗率随着发动机转速的变化情况。与单级涡轮增压发动机相比,复合增压和两级涡轮增压发动机的比油耗在大部分工况点都比较低,在高转速区域时差距更大,特别在4 000r/min时比油耗差距达到最大,分别降低了23.45% 和22.71%。 而在1 000~1 800r/min范围内,复合增压发动机的比油耗稍高于其他两款发动机。在转速高于1 800r/min,两款两级增压发动机的比油耗相差不大。 这是因为:(1)单级涡轮增压器与发动机匹配时,不能完全兼顾发动机所有工况,因此发动机某些工况点不能落在压气机最高效率区域里,匹配不恰当,导致泵气损失增大。(2)两级增压系统中,合理分配的两压气机具有广泛的高效率区域,可以涵盖发动机不同工况点,使发动机在各个转速均有良好的增压效果,泵气损失低,并且由于发动机的扭矩大,机械效率相对较高。(3)在1 000~1 800r/min低速范围内,复合增压发动机的比油耗高于其他两款发动机,主要由于机械增压器本身效率低,且消耗发动机本身动力,发动机平均摩擦有效压力大。
3.3 发动机动态响应特性对比
车用发动机的动态响应特性对驾驶乐趣具有决定性的影响,而增压器延迟是小排量增压车用发动机备受诟病的问题之一。汽油机采用两级增压系统的主要目的是降低增压器延迟,提高发动机的动态响应特性。本文中选取了低速、中速、高速几个区域段的转速(1 500、2 000、3 500、5 000r/min),模拟发动机在不同转速下的动态响应特性(load-step)。模拟借助GT-Power自带的X-Y-Z三维表,本文中仅截取了单级涡轮增压发动机动态过程模拟方法的三维表,如图11所示。其中,X坐标为发动机转速;Y坐标为模拟信息循环数;Z坐标为节气门开度。三款发动机在上述四种转速下,从同一低扭矩水平(5~6N· m)下开始模拟计算,达到稳定后(预设100个循环),假定节气门在第100~ 第101个循环中全开,然后逐一记录发动机的扭矩变化情况,以此为依据分析对比各发动机的扭矩动态特性。
图12为采用不同增压方式时的发动机扭矩动态特性的GT-Power仿真计算结果。三种增压方式分别从这四种转速的同一低负荷状态运行至90%负荷状态所需时间见表2。
从图12和表2可知:(1)复合增压发动机的动态响应特性最好,其次是两级涡轮增压发动机,最后是单级涡轮增压发动机,并且在1 500r/min(低速区域)时三者的差距最为明显。这是因为机械增压器由机械直接驱动,增压器可瞬间运行获得增压压力,而不像涡轮增压器由发动机废气驱动存在着涡轮迟滞效应,因此机械增压器动态响应较好。两级涡轮增压器针对发动机不同工况匹配了大小不同的涡轮增压器,在低速低负荷工况匹配的是高压级涡轮,该涡轮因当量面积和转动惯量较小而反应迅速;在高速高负荷工况匹配低压级涡轮,使该区域的工况点落在增压器的高效率区域,缩短反应时间:因此两级涡轮增压系统的动态效应又优于单级涡轮增压系统。(2)发动机在低速区域内运转时,复合增压系统的动态特性明显优于两级涡轮增压系统,中速区域内复合动态特性与两级涡轮增压系统差距减小,当到达高速区域时,其与两级涡轮增压系统的动态特性基本相同,即随着发动机转速的增加,复合增压系统和两级涡轮增压系统的动态特性差距越来越小。这是因为复合增压与两级涡轮增压发动机低速运转时,分别依靠机械增压器与高压级涡轮增压器增压,随着转速增加,发动机增压方式都逐渐地切换成同一低压级涡轮增压器,动态响应特性也因此趋于一致。(3)从图12所示各发动机扭矩动态曲线的斜率梯度可知不同增压系统发动机的动态响应特性,而表2中发动机由低负荷至90%负荷的过渡时间,从另一角度具体地阐述了不同发动机的动态响应特性,其结果与上述两点内容相符合。由于单级涡轮增压发动机与两级增压发动机在相同转速下有着不同的外特性扭矩,因此在低速时单级涡轮增压发动机与两级涡轮增压发动机的过渡时间差距不大,但随着转速的增加差距越来越大。
4 结论
(1)建立了单级涡轮增压发动机、复合增压发动机及两级涡轮增压发动机的GT-Power仿真模型,利用试验数据对其进行详细校正,结果表明稳态工况下GT-Power仿真数模具有高精确度与可信度。
(2)复合增压与两级涡轮增压发动机的低速扭矩比单级涡轮增压发动机的要大,差距在1 000r/min时达到最大,扭矩分别增加了62.80%和54.35%,而两款两级增压系统之间的低速扭矩相差不大。
(3)复合增压与两级涡轮增压发动机的有效性油消耗率大部分工况下均低于单级涡轮增压发动机,在4 000r/min时降低幅度达到最大,分别减少了23.45%和22.71%。复合增压发动机在低速工况的有效性油耗率高于其他两款发动机,其他工况下与两级涡轮增压发动机相差不大。
(4)在发动机全部转速工况下,复合增压发动机的动态特性最好,两级涡轮增压发动机次之,单级涡轮增压发动机最差。在1 500r/min(低速区域)时三者差距最明显,且随着发动机转速的增加,复合增压系统和两级涡轮增压系统的动态特性差距越来越小。
参考文献
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性能匹配 篇7
汽车动力传动系是一个多自由度扭转振动系
统, 其扭振及其噪声是影响汽车行驶平顺性、乘坐舒适性及动力传动系零部件工作寿命的主要原因之一。目前, 控制传动系的扭振及其噪声的办法, 是在离合器从动盘中安置扭振减振器, 但由于其自身结构的局限性, 难以满足人们对汽车动力传动系扭振及扭振噪声控制的较高要求。20世纪80年代中期, 在欧、美、日出现了一种新型扭振减振器, 即双质量飞轮扭振减振器。它能够克服传统离合器从动盘式扭振减振器的缺点和不足, 发挥出优良的减振性能[1]。在国外, 已经出现大量的专利产品和相关研究论文[2,3]。目前, 多种乘用车和商用车都装备了双质量飞轮扭振减振器。到目前为止, 我国还没有具有自主知识产权的双质量飞轮产品。本文以某车型的动力传动系为研究对象, 对双质量飞轮扭振减振器的结构性能及其参数的设计匹配进行了仿真分析与研究。
1 双质量飞轮扭振减振器结构原理
双质量飞轮扭振减振器的结构特点就是将离合器从动盘中的减振器取出, 布置于发动机飞轮中, 将原飞轮分成两部分。本文介绍的是短轻直弹簧圆周分布双质量飞轮扭振减振器, 其结构与简化力学模型如图1所示。
(a) 双质量飞轮结构图 (b) 简化力学模型 1.弹簧腔 2.启动齿圈 3.滑块及减振弹簧 4.驱动盘 5.弹簧腔盖板 6.摩擦盘 7.离合器从动盘 8.离合器压盘
双质量飞轮式扭转减振器本身可简化为一个二自由度的扭振系统, 其力学模型如图1b所示, 图中, I1为第一质量, 由弹簧腔、弹簧腔盖板及启动齿圈组成, 通过激光焊接在一起, 并通过螺栓与曲轴输出端的法兰盘相连;I2为第二质量, 由驱动盘、摩擦盘以及与其相连的离合器组成, 通过铆钉连接在一起, 并通过滑动轴承支撑在第一质量上, 使两质量之间可进行相对扭转运动, 其中驱动盘布置于弹簧腔中;K为减振器扭转刚度, 由短直弹簧通过滑块和弹簧帽串联而成, 沿圆周分布于弹簧腔中;T为发动机的激励;c为减振器阻尼;θ1、θ2为相对转角。
双质量飞轮扭振减振器工作时的动力传递过程是, 发动机的动力通过曲轴上的法兰盘传递给第一质量, 当第一质量与第二质量之间发生相对扭转运动时, 减振器中的弹簧受压变形, 产生扭转力矩, 从而驱动驱动盘, 将动力传递给第二质量。
根据机械振动隔振原理, 对于汽车动力传动系, 要想隔离发动机的扭振激励, 就必须引入一个低刚度环节, 对传动系的扭振固有特性进行调谐, 来避免传动系在怠速及行驶工况下发生共振。双质量飞轮正是通过降低动力传动系的扭转刚度、改变转动惯量的分配来实现这一功能的。当共振转速门限值低于发动机怠速转速时, 发动机在工作转速范围内不发生扭转共振。
2 传动系扭转振动的激励力矩
汽车传动系的扭振激励是十分复杂的, 激励的来源也是多方面的, 但发动机曲轴的输出扭矩波动始终是传动系扭振的主要激励源, 它主要来源于:①气缸内燃气爆发压力产生的干扰力矩;②发动机曲柄连杆机构的不平衡质量及惯性力产生的干扰力矩。在实际的传动系扭振分析中, 一般只考虑燃气压力产生的干扰力矩[4]。
燃气爆发压力产生的力矩MG是曲柄转角的周期函数, 因此可以利用傅里叶级数将其展开为一均值和一系列具有不同振幅、不同频率、不同初相位的简谐力矩之和:
MG=M0+∑Mγsin (γ ωet+ψγ) (1)
式中, M0为平均扭矩, N·m;Mγ为γ阶简谐力矩的幅值, N·m;ωe为发动机角速度, rad/s;ψγ为γ阶简谐力矩的初相位, rad。
在振动分析中, 任何一阶谐量随时间的变化均可用一旋转矢量表示, 因此可画出直列四缸四冲程发动机中每一气缸对于不同谐量 (0.5ωe、1.0ωe、1.5ωe、2.0ωe、2.5ωe、…) 时在发动机一个工作循环中的各阶相位图 (图2) [5]。
从图2中可以看出, 当γ=2.0, 4.0, 6.0, …时各缸旋转矢量同相位地作用于曲轴, 使得激励在这一方向上得到加强, 因此, 对于四缸四冲程发动机其主谐量是2.0ωe。在进行传动系受迫振动响应分析时可根据发动机转速和谐次确定出仿真分析模型中的扭振激励, 当γ分别为2.0、4.0、6.0时扭振激励的表达式为
M=M2sin[2π (2n/60) t]+M4sin[2π (4n/60) t]+
M6sin[2π (6n/60) t] (2)
式中, n为发动机转速, r/min;t为时间, s。
3 传动系扭振固有振动特性分析
汽车动力传动系统实际上是一复杂的弹性体系, 很难进行直接计算, 因此要对实际系统进行简化。在进行扭振分析时可采用多自由度集总质量-弹性-阻尼的离散化分析模型, 这是人们经过长期的研究和实践所证明的, 并总结出了确定汽车动力传动系力学模型中的质量、刚度、阻尼的一般原则[5,6]。
双质量飞轮扭振减振器是汽车动力传动系统的组成部分, 要了解其动力学参数对动力传动系扭振固有特性的调谐作用, 就要将其置于汽车动力传动系的整体模型中进行分析研究, 因此, 本文针对所研究车型建立了包括扭振减振器在内的动力传动系无阻尼多自由度离散化扭振分析模型。
3.1行驶工况下传动系扭振建模与固有振动特性分析
汽车在行驶工况下, 变速器挂某挡, 发动机经过离合器、变速器、分动器、传动轴、主减速器、差速器及半轴来驱动车轮, 故该模型中包含了整个传动系。图3所示的模型中的惯量、刚度以及强迫激励响应分析中所用到的阻尼参数是通过对所研究车型零部件进行三维实体建模、试验测试和计算得到的。图3中的各动力学参数如表1所示。
该模型的动力学方程组矩阵表达式为
式中, J为惯量矩阵;K为刚度矩阵;
利用MATLAB对式 (3) 求解, 获得系统固有特性。以往研究表明, 在发动机输出扭矩波动激励下, 主要是传动系统的二阶、三阶固有频率有引起共振的危险[7], 因此, 在图4中只对这两阶固有特性进行分析比较。图4横坐标的编号为图3中传动系扭振分析模型的相应等效转动惯量盘, 纵坐标为不同固有频率的振型中对应各惯量盘转角正则化偏移量。
从图4可以看出, 当汽车动力传动系采用双质量飞轮扭振减振器后, 降低了系统这两阶固有振动频率, 固有振型亦发生了改变。
通过共振工况分析可知, 汽车动力传动系发生共振需满足两个条件:①在发动机工作转速范围内, 输出扭矩主谐量频率值接近传动系的某一阶固有频率值;②对应于该阶固有频率的固有振型, 在发动机处的振幅不为零。因此, 在该传动系采用双质量飞轮扭振减振器后, 其第三阶固有频率降为24.2Hz, 避免了原传动系第三阶固有频率下的共振工况, 消除了传动系在发动机常用工作转速范围内的共振。
3.2怠速工况下动力传动系固有振动特性分析
在怠速工况下, 离合器处于接合状态, 变速器挂空挡, 发动机空转, 汽车静止不动, 此时模型中只包括发动机、离合器和变速器的部分零部件, 可在图3所示的行驶工况下传动系模型中进行简化得到怠速工况下动力传动系模型, 即用表1中的惯量J′4代替J4, 并去掉图3中J4后面部分惯量。
发动机怠速运行时, 转速低, 扭矩波动大, 极易产生怠速振动和噪声, 因此对传动系怠速工况下振动噪声的控制一直是汽车振动噪声控制技术的重要组成部分, 是减振器设计匹配过程中首先要考虑的问题。其主要手段就是通过改变刚度和质量来调谐怠速工况下传动系的固有频率, 使系统的一阶固有频率低于发动机怠速所对应的主谐振频率。
利用MATLAB获得系统固有特性来分析采用离合器从动盘式和双质量飞轮扭振减振器前后对汽车动力传动系怠速工况扭振固有特性的影响。图5是怠速工况下传动系固有振动特性比较。
从图5中可看出, 在传动系中采用双质量飞轮扭振减振器后, 使怠速工况下一阶固有频率从原来的78.36Hz降至9.10Hz, 所对应的共振转速为273r/min, 远低于发动机怠速转速800r/min, 因此不会被发动机输出扭矩波动的主谐量激起强烈振动, 从而有效地解决了动力传动系怠速振动及噪声问题。对于固有振型, 采用双质量飞轮扭振减振器前后, 各阶固有振型的形状无明显变化, 只是各阶振型幅值大小有所差别。
4 传动系受迫振动响应分析
4.1受迫振动仿真分析模型的建立
对汽车动力传动系进行受迫振动响应分析, 是对扭振减振器性能参数进行设计匹配所不可缺少的重要环节。由于阻尼对振动系统的响应振幅有明显的衰减作用, 因此在建立动力传动系的受迫振动响应分析模型时, 要在固有振动特性仿真模型的基础上加入激励和阻尼。此时模型的动力学方程为
式中, c为阻尼矩阵;
4.2受迫振动响应分析
4.2.1 行驶工况下传动系受迫振动响应分析
为了研究双质量飞轮在发动机工作转速范围内的减振性能, 在1000～3000r/min的区间内平均取20个转速, 并利用式 (2) 获得各转速对应的扭矩激励, 进行受迫振动响应分析, 比较J4处的角加速度幅值, 如图6所示。
1.从动盘式减振器 2.双质量飞轮减振器
从图6可以看出, 双质量飞轮减振器在整个转速范围内较离合器从动盘式扭振减振器都有很好的减振效果。
4.2.2 怠速工况受迫振动响应分析
将所研究车型的怠速转速800r/min代入式 (2) 便获得扭矩激励, 在怠速工况下对分别装有离合器从动盘式扭振减振器和双质量飞轮扭振减振器的动力学模型进行受迫振动响应分析。图7是J′4处角加速度响应曲线比较。
1.从动盘式减振器 2.双质量飞轮减振器
从对图7中响应曲线的对比可以看出, 采用双质量飞轮扭振减振器后, 对怠速工况下扭振激励的隔振效果明显优于离合器从动盘式扭振减振器。
5 双质量飞轮减振器参数设计匹配
5.1设计变量及目标函数
设计变量为双质量飞轮扭振减振器的三个性能参数:①两飞轮的转动惯量比I2/I1;②双质量飞轮扭转减振器的扭转刚度K;③双质量飞轮扭转减振器的阻尼参数c。
目标函数为稳态工况下J4处扭转振动的角加速度波动幅值:
式中,
根据扭振减振器的设计方法[7]及结构设计特点, 提出以下约束条件:
式中, I0为减振器的总转动惯量。
5.2惯量比对减振性能的影响及设计匹配
以两飞轮的转动惯量比为设计变量, 根据结构设计特点, 初步确定其取值范围0.5～4.0, 以稳态工况下J4处扭振角加速度幅值作为目标函数进行仿真分析。图8为J4处扭振角加速度幅值随转动惯量比的变化关系曲线。
从图8可以看出, 对于所研究车型当两飞轮惯量比在0.9～1.2区间时, 对扭矩波动的隔振效果最好, 使得J4处角加速度的波动幅值达到最小, 因此在确定两飞轮惯量比时应将其控制在这一范围内。
5.3扭转刚度对减振性能的影响及设计匹配
以扭转刚度为设计变量, 根据发动机输出扭矩及减振器的结构设计要求, 初步确定其取值范围是 (3～11) ×104 (N·cm/rad) , 以稳态工况下J4处扭振角加速度幅值为目标函数进行仿真分析。图9为J4处扭振角加速度幅值随扭转刚度的变化关系曲线。
从图9可以看出, J4处角加速度幅值随扭转刚度的增加而增大, 所以, 扭转刚度参数的选取原则就是在满足传递极限转矩、极限转角以及避开共振的前提下, 应尽量取小值。
5.4阻尼对减振性能的影响及设计匹配
以阻尼参数为设计变量, 参考国内外文献对离合器扭振减振器阻尼参数的选取范围, 确定双质量飞轮减振器摩擦扭矩的取值范围为 (0.03～0.15) Temax, 其中, Temax为发动机最大扭矩, 以稳态工况下J4处扭振角加速度幅值为测量值进行仿真分析。图10为J4处扭振角加速度幅值随阻尼参数的变化关系曲线。
图10表明, J4处角加速度幅值随阻尼的增加而增大。由机械振动原理知, 阻尼在振动系统的共振区内对振幅有很好的衰减作用, 而在非共振区内, 阻尼的增加会使振动的传递率增加。由于该传动系匹配双质量飞轮扭振减振器后, 使得传动系在怠速工况以及发动机常用工作转速范围内不会产生严重的共振工况, 在这种情况下阻尼的增加将不利于对传动系扭振的控制。然而, 为了迅速衰减因冲击而产生的瞬态扭振, 以及发动机启动过程中经过一阶共振频率时产生的共振, 又需要有一定的阻尼。因此在确定阻尼参数时要综合权衡。
6 结论
(1) 利用通过三维实体建模、试验和计算获取所研究车型动力传动系动力学参数, 建立了动力传动系在怠速和行驶工况下的扭转振动仿真分析模型。
(2) 分析比较了在动力传动系中分别安装离合器从动盘式和双质量飞轮式扭振减振器时的固有振动特性, 结果表明在动力传动系中安装双质量飞轮减振器后可有效降低怠速工况下的一阶固有振动频率, 调谐并降低行驶工况下的主要固有振动频率, 从而使动力传动系的固有振动特性显著改善。
(3) 分析对比了在发动机气缸内燃气爆发压力产生的干扰力矩激励下, 在动力传动系统中分别安装离合器从动盘式和双质量飞轮式扭振减振器时的受迫振动响应特性, 结果表明在动力传动系中安装双质量飞轮减振器后可有效降低怠速和行驶工况下传动系统中角加速度响应幅值, 从而有效降低传动系的扭振动载荷。
(4) 以J4处的扭振角加速度幅值作为目标函数, 以双质量飞轮扭振减振器的两飞轮惯量比、扭转刚度和扭转阻尼作为设计变量, 对所研究车型的双质量飞轮扭振减振器的动力学参数进行了设计匹配, 研究了双质量飞轮扭振减振器主要参数对减振性能影响, 给出了各性能参数的选取原则。
参考文献
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