发动机爆震的原因分析

发动机爆震的原因分析（共4篇）

发动机爆震的原因分析 篇1

我公司LNG厂有一台额定功率1 250 kW的分体式压缩机组,其主要配置为Waukesha公司L7044GSI燃气发动机驱动GE油气公司FS602/1压缩机,经两压缩缸一级增压至6.0 MPa。该机组于2008年8月投产,自2009年11月以来发动机频繁出现爆震故障近100次,因故障停机和处理累积造成损失约400万元,其经验与教训值得总结。

1 机组故障简况

该机组投产至2012年3月底运行约25 300h,共发生各类故障121次,详见表1。在投产的前10 000 h内燃气发动机运行平稳,效率高,其99次爆震均在2009年后随机出现,占所有故障的82%。频繁爆震停机导致机组的平均MTBF仅209h,机组连续运行能力差,对生产影响大。

为排除爆震故障,生产厂家先后对发动机进行了多次检修,甚至在2011年11月进行了发动机顶部大修,但2012年2月重新投运后爆震仍出现了5次。由于爆震停机的过程极短和不确定性,经多次对发动机检查也未能发现准确的故障部位和原因。由于按操作规程重新启机往往能正常运行,导致该故障长期未能有效排除。

2 爆震故障认识

对2011年以来收集的部分爆震发生时的信息统计见表2,进行简要分析如下。

a.爆震表现为机组在正常运行过程中,发动机某单缸不点火,其缸温持续下降,使发动机负荷突然上升约10%,此时ESM对L/R(左右)列气缸点火和配气实施一定范围的调整。当无法调整至目标值,发动机出现敲缸征兆爆震,爆震传感器触发停车信号,导致发动机联锁停机。图1为典型的爆震时刻监控参数曲线,A点开始爆震,B点后爆震连锁停机。

b.在爆震发生前的较短时间内,机组转速突降20～100 r/min,发动机负荷率呈上升趋势,表2显示每次均超过了100%,然后爆震发生。在爆震的A-B区域,排气歧管上氧传感器电压明显降低0.45V左右,对应侧的气缸缸温随之降低约300℃,证实该缸未正常点火。如表2的2011.5.16爆震,左侧排气歧管氧传感器电压下降与左侧的2 L缸温度降低呈对应关系。

c.图1未点火缸温曲线上仍有间隔均匀的点火温升迹象,说明点火系统工作正常。该爆震过程不同于一般意义上的气缸过早或过晚点火爆震,可归结为发动机ESM配气调整不及时“缺缸”致超负荷的爆震,其发生具有一定的随机性,并不固定在某个或某些缸上。但由于频繁爆震,已先后造成了左右列气缸排气挺杆弯曲、断裂各两次。

3 爆震原因分析

鉴于该发动机在顶部大修后仍未能有效排除爆震,故进一步对表3所列影响发动机爆震的因素进行了逐一分析。结合历次检修检测,排除了前7项影响因素,认为后3项因素综合作用是造成单缸不点火爆震的原因。

a.燃气湿度:燃料气进气来源一直为现场膨胀干气与配气站管网气混合气,前者相对湿度较低,因混合不均匀可能在进发动机后导致湿度短时间内变化大,ESM来不及根据湿度调整点火时间湿度又产生变化,使随机爆震的可能性大大增加。进气湿度是之前检修排查被忽略的因素。为降低爆震概率,在2012年2月初对进气来源调整为配气站的管网气,保证相对湿度稳定在75%左右。

b.发动机转速:经查L7044GSI发动机和压缩机的额定转速均是1 200r/min,厂家提供使用说明书证实配套设计机组转速上限为1 000r/min[1]。为确保安全运行,实际生产中发动机常在950r/min运转,较低的转速导致爆震几率增大,故应适当提高转速。

c.负荷率:由于LNG生产需要,该机组的负荷率一直在90%～93%,已经偏离了机组的最佳运行工况80%～85%,负荷率偏高使爆震概率也会增加。为此也需要适当提高发动机转速,以通过增大发动机输出功率实现其负荷率降低。因此考虑将转速提高至1 000 r/min(L7044GSI额定转速为1 200 r/min),但查阅工况计算表发现在进排气压力和处理量不变的情况下,该转速下压缩机轴功率已为设计最大值959 kW[1],发动机提速意义不大。这也证明机组不能达到额定功率1 250 kW,发动机和压缩机的选型配套不完全匹配,发动机相对压缩机的转速、功率富余太多。

4 故障处理效果

自2012年2月将燃气发动机进气气源改为湿度较大的管网气以来,该机组已经平稳运行约6 000 h,没有再发生燃气发动机爆震引起的故障停机,对工厂LNG的正常生产起到了重要作用。

参考文献

[1]成都展望能源机械有限公司.ZWF1250-FS602/1天然气压缩机组操作手册[R].成都:成都展望能源机械有限公司,2008.

[2]左智慧.燃气发动机爆震及爆震控制[J].能源技术,2005,26(1):41-42.

发动机爆震的原因分析 篇2

当量比对脉冲爆震火箭发动机爆震特性影响的实验研究

简述了脉冲爆震火箭发动机的实验系统,利用电磁阀控制煤油,氧气和隔离气体,避免了连续燃烧.分析了实验结果,总结出爆震波压力、传播速度和爆燃向爆震转变(DTD)距离与当量比的关系,指出在当量比为1.2～1.8时爆震特性较好,与理论计算结果趋势一致.研究表明:本实验系统能够成功地进行煤油/氧气脉冲爆震火箭发动机原理试验,能产生频率可控的、充分发展的.两相爆震波.

作 者：丁永强 范玮 李强 万兴 严传俊 Ding Yongqiang Fan Wei Li Qiang Wan Xing Yan Chuanjun  作者单位：西北工业大学,动力与能源学院,西安,710072 刊 名：机械科学与技术  ISTIC PKU英文刊名：MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)： 24(11) 分类号：V43 关键词：脉冲爆震火箭发动机   电磁阀   氧气/煤油   爆震波   特性参数  

发动机爆震的原因分析 篇3

发动机发出的最大转矩的点火时刻 (MBT) 是在开始发生爆震点火时刻 (爆震界限) 附近。要使点火系统达到这样的要求, 除了必须采用电子控制的点火系统外, 对点火提前角还必须采用爆震反馈控制。这种控制是用一个爆震传感器检测发动机有无爆震现象, 并将信号送至发动机ECU, ECU根据检测传感器的输入信号, 来调整点火提前角。如有爆震现象, 需推迟点火;如无爆震现象, 则提前点火。这样能够保证在任何工况下的点火提前角都处于接近爆震界限的最佳角度。

2 爆震传感器的分类与工作原理

爆震传感器有磁致伸缩型、半导体压电型和火花塞金属垫型 (应用较少) 等几种类型, 其中压电型又有共振型和非共振之分。

磁致伸缩型爆震传感器是应用最早的爆震传感器, 应用于通用、日产等少部分汽车上。主要由高镍合金组成的磁芯、永久磁铁、感应线圈、壳体等组成。当发动机产生爆震时, 机体会发生振动, 磁芯就会受到机体振动的影响, 在传感器内产生轴向位移, 使感应线圈中的磁力线发生变化, 根据法拉第电磁感应定律, 感应线圈将产生感应电动势, 即为爆震传感器的输出电压信号。输出电压信号的大小与发动机振动的频率有关, 而在传感器的固有频率与发动机的振动频率产生谐振时, 传感器输出的电压最大。

压电式爆震传感器可以分为共振型压电式爆震传感器和非共振型压电式爆震传感器两种。压电式传感器的工作原理是基于某些介质材料的压电效应, 是典型的有源传感器。某些电介质, 当沿着一定方向对其施力而使它变形时, 其内部就产生极化现象, 同时在它的两个表面上便产生符号相反的电荷;当外力去掉后, 它又重新恢复到不带电状态, 这种现象称为压电效应。[1]

压电元件是一类典型的力敏感元件, 可以用来测量最终能转换成力的多种物理量。由于压电式传感器的输出电信号很微弱, 通常先把传感器信号先输入到高输入阻抗的前置放大器中, 经过阻抗交换以后, 方可用一般的放大检波电路再将信号输入到指示仪表或记录器中。PV-96压电加速度传感器可用来检测微振动。

共振型压电式爆震传感器利用产生爆震时发动机振动频率与传感器本身的固有频率相符合, 而产生共振现象, 用以检测爆震是否发生。

非共振型压电式爆震传感器以加速度信号的形式, 判断爆震的发生。这种爆震传感器的结构由两个压电元件同极性相向对接, 使用的配重块用一根螺钉固定在壳体上, 它将加速度变换成作用于压电元件上的压力, 输出电压从这两个压电元件的中央取出。这种爆震传感器构造简单, 制造时不需要调整。

当发动机的机体振动时, 传感器内部的配重块受到机体振动的影响而产生加速度, 压电元件就会受到配重加速时惯性力的作用, 而产生电压信号。在爆震发生时, 这种传感器输出的电压不是很大, 而是具有平缓的输出特性。因此, 必须将反应发动机振动频率的输出电压信号送至识别爆震的滤波器中, 判断是否有爆震的产生。这种爆震传感器的检测频率范围设计成零到数千赫兹, 可以检测具有较宽频率带的发动机振动频率。如用于不同发动机上, 只需标定匹配滤波器的过滤频率就可以正常使用, 所以其应用的领域是十分广泛的, 这是非共振型压电式爆震传感器最大的优点。

3 爆震传感器的常见故障

3.1 敲击声

当检测汽车发动机异响时, 听到发动机罩上有敲击碰撞的声音, 这很有可能是爆震传感器发生了故障。持续的敲击声说明爆震传感器发生了故障, 此时传感器并没有与发动机电控单元进行通信修正点火提前角。尤其是在高速行驶的时候, 这种现象最常见。

3.2 油耗上升

有些汽车上会带有每日油耗统计的功能, 或者有些车主会用某些软件来记录自己每天的行驶里程和油耗。如果近期明显出现汽车行驶相同的里程需要耗费更多燃油的情况, 也可能是由于爆震传感器出现了故障。

3.3 加速不良

如果车辆出现加速不良的问题, 原因也可能是由于爆震传感器故障。因为如果爆震传感器出现了故障, 发动将将无法最短时间内提高速度, 所以必须提升功率来达到预期的速度, 随之带来加速不良的问题。

4 爆震传感器的检测

一个有故障的爆震传感器可能导致敲击声、油耗上升、加速不良以及尾气超标等问题。拆下或更换爆震传感器时, 传感器的固定力矩应在规定范围内。如果固定力矩过大, 传感器会过于灵敏, 谐振信号增多, 发动机ECU会减小点火提前角, 造成发动机反应迟钝、排气温度过高、油耗增大等问题。如果固定力矩过小, 传感器的灵敏度就下降, 谐振信号减少, 此时发动机容易产生爆震, 发动机温度会身高, 氮氧化合物的排放量也会增多。

检测爆震传感器主要使用万用表和示波器等工具。示波器检测是检测爆震传感器最直观准确的方法。拆下爆震传感器的连接插头, 用木槌敲击传感器附近的缸体, 同时用示波器测量信号输出端与发动机搭铁之间的波形[2]。

万用表检测爆震传感器是在没有示波器的情况下, 用测量电阻的方法对爆震传感器进行粗略的检测。拆下爆震传感器的连接插头, 用万用表电阻档测量传感器信号输出端与壳体之间的电阻, 正常的电阻应为, 如果此电阻极小, 说明传感器出现对地短路故障, 需要进行更换。

5 结束语

爆震传感器是电控发动机点火系统中的重要部件, 爆震传感器的信号能反应出发动机的点火提前角、燃油品质和ECU的运行状况。正确判断爆震传感器的技术状况, 运用正确的方法检测爆震传感器和排除爆震传感器的故障, 是保证电控发动机良好运行的前提和基础。

参考文献

[1]周润景, 郝晓霞.传感器与检测技术[M].北京:电子工业出版社, 2009:68.

发动机爆震的原因分析 篇4

关键词：内燃机,爆震模型,多参数,末端混合气,比热比,温度

0概述

爆震是预混合燃烧式发动机的异常燃烧现象之一,制约了该类发动机向更高燃油经济性的发展。很多发动机新技术通过抑制爆震实现节能[1],如:汽油缸内直喷技术利用油滴蒸发吸热的原理,降低气缸内混合气温度,抑制爆震;可变气门正时技术利用扫气减小缸内残余废气率,降低进气门关闭时气缸内混合气温度,实现爆震抑制[2];缸内多次喷射技术通过在气缸内形成分层混合气,实现抑制爆震[3];外部冷却废气再循环(exhaust gas recirculation,EGR)技术利用废气稀释混合气氧浓度,降低火焰温度从而降低末端混合气温度,同时利用废气减慢末端混合气自着火反应,实现抑制爆震[4,5]。这些新技术通过对爆震的控制,使发动机可以增加点火提前角、提高循环等容度并提升热效率,或者可采用更高的压缩比以实现节能[6,7]。

一维仿真模拟是发动机开发阶段进行结构、控制等参数优化的重要手段,特别是在概念设计阶段,往往需要进行大量的变参数优化计算。在外特性等容易发生爆震的工况,如果不考虑这些参数对爆震的影响,仿真结果将产生巨大误差,甚至误导设计;因此,在发动机一维仿真优化阶段必须引入爆震预测模型。爆震模型的研究主要分为三类:(1)基于分子基元反应的详细化学反应动力学爆震预测模型[8]。一般用三维计算流体动力学(computer fluid dynamics,CFD)或结合两维多区燃烧模型,通过对气缸内气流、混合和燃烧过程的详细模拟,预测爆震发生的详细位置及各处末端混合气的详细热力学状态(当地温度、压力、速度、组分)变化过程等。由于燃料的基元反应个数少则几百多则几千,在每一个计算时间步都需要对每个网格求解一次所有基元反应,并且用CFD预测爆震时网格尺度和时间尺度都不能太大,否则捕捉不到爆震的压力波动,所以计算量会非常巨大,一个工作循环往往需要数周甚至更长时间(与计算硬件相关)。该模型主要在研究领域使用,还不普遍适合发动机开发,特别不适合需要大量变参数计算的概念设计阶段。(2)使用简化机理的化学反应模型[9]。这种模型与第一种模型类似,只是基元反应数更少,可节约计算成本。该类爆震预测模型主要用于CFD仿真计算,考虑到网格和时间尺度的设置,计算量也比较大。也有一些研究使用两维多区燃烧模型,结合简化机理进行爆震分析。多区燃烧模型目前主要应用于研究领域,在发动机多变量多目标优化设计中普及率不高。(3)基于现象学的爆震预测模型。该类模型不包括具体的基元化学反应,只是一个Arrhenius方程形式的经验公式[10],计算速度快,非常适用发动机概念设计阶段多变量多目标优化及基于模型预测的发动机控制系统设计。目前主流理论认为爆震起源于末端混合气受缸内活塞及燃烧放热压缩而引发的自着火反应,因此通常将进气门关闭(intake valve close,IVC)开始到末端混合气自着火的时间定义为自着火延迟期τ,单位为s。式(1)是与τ相关的参数,主要包括末端混合气压力p、温度T、过量空气系数λ、EGR率xEGR等。

式(1)中,p、T等是随发动机压缩、燃烧过程瞬时变化的物理量,因此τ也是随时间不断变化的。将τ按时间积分(式(2)),得到Yknock,作为判断爆震发生与否的标准:如果Yknock达到1,则发生爆震,tknock为发生爆震时刻;否则,不发生爆震。这就是爆震的自着火延迟期积分判断法。

采用末端混合气自着火延迟期积分法进行爆震预测已有很多研究报道。该方法最早由文献[11]在1957年提出。τ一般采用Arrhenius方程形式,目前在GT-Power等发动机一维性能仿真软件里广泛应用的是文献[12]中的改进公式(式(3)),即Douaud公式。

Douaud公式只考虑了燃料辛烷值RON、温度和压力对自着火延迟期的影响,没有考虑空燃比、EGR等其他对爆震有重要影响的参数,而这些参数是现代发动机设计中控制爆震的重要变量。文献[13]在Douaud公式基础上引入了EGR率,可以对带EGR的发动机进行爆震预测,但没考虑空燃比的影响,只限于理论混合气。实际发动机为了提升最大扭矩和控制排气温度,在爆震工况往往都需要加浓混合气。此外,模型标定或仿真计算中进气阀关闭时刻工质温度及工质比热比等参数对末端混合气温度都有较大影响,却罕见相关报道。

本文首先介绍了一款增压发动机的爆震试验及爆震相关数据处理方法,对末端混合气温度的获取方法特别是工质比热比等参数的影响等进行了探讨,提出了一个同时考虑温度、压力、EGR率和λ影响的爆震预测模型,并利用试验数据与目前最常用的Douaud公式进行了预测精度的比较。

1 爆震试验及爆震特征提取

1.1 爆震试验

为了标定并验证爆震模型,在一台带低压冷却EGR系统的增压汽油机上进行了爆震试验。试验发动机主要参数见表1。

试验设备包括AVL AC170HS电力测功机、AVL 735S瞬态油耗仪、Kistler 6118BFD缸压传感器、DEWE-800燃烧分析仪、Horiba MEXA-7500D排放测试仪等。试验过程中,冷却液和机油温度控制在(90±1.5)℃范围内,进气温度控制在(25±2)℃范围内,气缸压力数据采集精度为0.2°的曲柄转角,每个工况点至少采集300个循环。排放测试仪同时测量进排气歧管处CO2浓度,通过计算式(4)得到EGR率。

式中,为进气歧管中CO2摩尔浓度;为排气歧管(涡轮后三元催化器前)CO2摩尔浓度。爆震最容易发生于中低转速高负荷工况。爆震试验工况选择为2 600r/min全负荷(λ=0.78,取0、7%、13%三种EGR率)、3 000r/min全负荷(λ=0.86,取0、6%、11%、16%四种EGR率)、3 600r/min全负荷(λ=0.73,取0、6%、11%三种EGR率)。在进行爆震试验时,固定其他所有变量,只扫描点火提前角,利用爆震传感器得到临界爆震点。在临界爆震点基础上,往前以曲柄转角为0.75°的幅度增加三次点火提前角,往后以同样步长推迟两次点火提前角,共记录六个点火提前角的试验数据。

1.2 爆震特征提取

为了获得爆震预测模型标定所需有效数据,需要对所有单个循环的缸压数据进行爆震特征提取。本文采用滤波法对气缸压力进行爆震特征提取:使用低通滤波获得光滑的压力曲线,使用带通滤波获得爆震的波动信号。滤波工具为MATLAB的Filter Design&Analysis Tool,滤波算法为FIR Kaiser窗函数,低通滤波截止频率为3kHz,带通滤波频率范围为3kHz~30kHz。带通滤波频率范围较大,主要目的是过滤掉活塞压缩与正常燃烧引起的低频缸压变动及高频噪声信号,保留尽可能全的爆震信号,便于后续爆震起始角度判断。一般认为爆震信号频率主要在6kHz~9kHz范围,但这只是听觉识别范围内的爆震频率,实际上爆震包括不同谐次的频率带,且高频部分对发动机的破坏风险大于低频部分。

图1为滤波前后的缸压对比情况。图中横轴为压缩冲程上止点后曲柄转角。为了便于从每个工况点的1 200多个循环中编程自动筛选出爆震循环,定义爆震因子(KI)为带通滤波所得信号两个极值之间的距离,也就是爆震强度特征。爆震的另一个关键特征是爆震起始角。从爆震机理可知,爆震发生时,压力温度等会以“激波”形式传播,所以本文将试验测得的缸压曲线上第一个瞬间突变的锯齿的起始拐点定义为爆震起始时刻(图1)。

得到每个循环的KI值后,需要确定一个阈值并根据该阈值编程自动挑选出爆震循环。图2为同一个工况下三个不同KI的单个循环缸压和该工况平均缸压对比情况。随着KI的增加,最高燃烧压力升高,峰值缸压对应的时刻和爆震起始角也相应提前,同时爆震产生的锯齿形“激波”振荡的幅度也会随KI增加而增强。本文取KI阈值为0.1 MPa,即KI≥0.1MPa的循环定义为爆震循环。通过对所有试验工况进行挑选,总共得到3 300多个爆震循环。下一步需要确定每一个爆震循环的爆震起始角。本文采用了一种高效快捷且基本不会产生人为误差的识别方法:先用Virtual Basic编程批量生成所有爆震循环的图片,保证所有图片的横坐标在图片中像素位置相同;然后在MATLAB中循环导入每一张图片,利用ginput函数读取鼠标点击位置的像素;最后,根据鼠标拾取的像素值和横坐标对应的像素范围,可以计算出鼠标拾取位置对应的实际横坐标作为爆震起始角。

2 末端混合气温度获取

本文所用现象学末端混合气自着火延迟期积分法爆震预测模型是基于末端混合气绝热压缩提出的,所以需要求解末端混合气绝热压缩温度,如式(5)所示。

式中,pend和Tend分别为末端混合气随曲轴转角变化的压力与绝热压缩温度;pIVC和TIVC分别为进气门关闭时刻末端混合气压力和温度;γ为末端混合气比热比。pIVC和pend采用爆震循环的试验缸压(假设气缸内压力为均匀的);TIVC由标定后的GT-Power模型计算得出,采用的是GT-Power双区燃烧模型导出的未燃区温度;γ由气缸内组分和实时温度求解而得。GT-Power模型仿真缸压与试验300个循环的平均缸压对比见图3。研究结果表明误差控制在3%以内。

混合气的比热比γ取决于混合气温度、组分的种类和组成比例。从IVC时刻开始一直到火花塞点火,在不考虑活塞漏气、润滑油蒸发、积炭等细节影响的前提下,未燃区成分和组成比例可认为不变,并且与IVC时刻相同。混合气温度随活塞运动而不断变化,从IVC开始,随着活塞上行压缩,气缸内混合气温度逐渐升高,混合气比热比相应减小。临近上止点时,随着点火燃烧,缸内温度迅速升高,混合气成分也产生巨大变化,缸内平均比热比会急剧降低,而末端混合气此时的比热比与缸内平均比热比不同;因此,采用缸内工质平均比热比会带来较大误差。

用FORTRAN语言编写了求解混合气比热比的子程序,输入混合气的实时温度、空燃比、EGR率等信息,通过查询CHEMKIN格式热物性数据库,即可得到混合气各曲轴转角时刻的比热比。所用空气主要成分为N2、O2和CO2,三者摩尔比为0.780 86∶0.209 47∶0.000 33,燃料以异辛烷(C8H18)表示。

由于不同组分的比热比不同,随温度变化趋势也不同,所以不同的空燃比和EGR率下,混合气比热比也会存在明显差异。图4和图5分别为过量空气系数和EGR率对混合气比热比的影响。由图4可见,随着温度升高,混合气的比热比下降趋势非常明显,如在理论比混合气下,温度由300K增加到900K时,混合气的比热比会由1.352 2减小到1.269 6,减小了6.12%。在同一温度下,随着混合气由稀到浓,即过量空气系数由大变小,混合气比热比会逐渐减小,原因是比热比最小的燃料所占的比例增加了。当混合气温度为400K、λ由1.0减小到0.7时,混合气的比热比会由1.335 3减小到1.315 8,减小了1.46%。由图5可见,引入外部冷却EGR可以增加混合气的比热比,当混合气温度为900K时,EGR率由0增加到60%,混合气的比热比会由1.269 6增加到1.288 2,增加了1.47%。由式(5)可知,比热比的增加会增加末端混合气温度,但由于EGR的稀释作用除了可以降低火焰温度外还可以抑制末端混合气自着火反应,因此冷却EGR通常具有抑制爆震、改善燃烧相位的作用。此外,EGR带来的比热比增加可以提高理论热效率,据估算比热比增加0.01可使热效率提高超过1%[5]。

末端混合气温度求解方法不同,得到的结果也不同。图6为三种方法求得的末端混合气温度对比情况。其中,GT两区是由GT-POWER两区燃烧模型导出的未燃区温度;γ=Constant表示混合气比热比为定值,采用的是IVC时刻混合气的比热比;γ=Variable表示混合气比热比随温度变化。采用未燃区温度会引入传热和燃烧的影响,而采用定比热比的方法则会对温度计算产生很大的误差。该工况下定比热比得出的末端混合气温度比变比热比最多高出120K。本文采用混合气比热比随温度变化的方法。

3 考虑多参数影响的爆震模型

本文提出的同时考虑温度、压力、EGR率和λ影响的爆震预测模型如式(6)所示,其中C1~C5是需要通过试验标定的系数。

用FORTRAN语言编写了所有爆震循环自动求解自着火延迟期积分Yknock(式(2))的程序,输入式(3)或式(6)的各个常系数,即可找出该爆震循环Yknock=1的时刻,记为预测的爆震起始角(predicted knock onset)。式(6)中τ的单位是s,需要乘以发动机角速度ω((°)/s)才能转化为曲轴转角。

将试验测得的实际爆震起始角(experimental knock onset)与模型预测的爆震起始角画在一张图上,就可以直观地看出模型预测值与实际值之间的误差,从而评估爆震模型精度。

3.1 Douaud爆震模型性能评估

不同工况下对Douaud爆震模型预测性能的评估见图7。

其中,RMSE(root mean square error)是图中所有爆震循环模型预测值与试验值之间的均方差。无EGR的工况,Douaud模型预测误差小于2.68°的曲柄转角;而采用EGR的工况,该模型预测误差较大,并且随着EGR率的增加,模型预测误差也相应增大,在2 600r/min、全负荷、EGR率为13%时,RMSE达到了6.40°的曲柄转角,该转速下三种EGR率的总RMSE达到了4.74°的曲柄转角。这是因为Douaud模型只考虑了温度、压力和辛烷值的影响,没有考虑引入EGR、混合气加浓等措施对抑制爆震的作用,所以会存在较大误差。

3.2 考虑多参数影响的爆震模型标定与验证

现象学爆震预测模型的标定方法主要有最小二乘回归法和优化算法等方法。由于式(2)是积分公式,采用最小二乘回归法不容易处理,因此采用遗传算法进行优化。遗传算法是目前应用较多的全局优化方法之一。本文用专用的优化软件Isight 5.8搭建了优化模型,输入变量为式(6)的五个系数。遗传算法有可能会出现早熟的问题,即只找到了局部最优化解,而没找到全局最优解。本文采用多岛遗传算法,可以较好地解决早熟问题,种群数为80,岛数为10,交叉因子和变异因子分别设置为0.9和0.2,遗传20代。随机选取了2 600、3 000、3 600r/min三种转速全负荷的541个爆震循环作为标定循环,优化目标是这些用于标定的爆震循环的总RMSE最小;三种转速的其余2 791个爆震循环作为验证数据。

经过优化,最终得到的式(6)各个常系数分别为C1=5.350 2×10-5,C2=2.373 7,C3=3.012 9,C4=1.926 9,C5=3 167.25。对标定后的式(6)预测性能进行评估,见图8。由图8可见,经过标定的自着火延迟期积分法爆震预测模型,可以很好地预测每个爆震循环的爆震起始角,所有工况的RMSE均小于0.94°的曲柄转角。

4 结论

(1)使用带通滤波法提取爆震强度特征时,频率范围选择3kHz~30kHz,可保留不同谐次的爆震信号。在大量爆震循环数据中提取爆震起始角特征时结合图像处理方法可提高效率并减少人为误差。

(2)末端混合气比热比与实时温度和组分比例有关,提高温度会明显减小混合气比热比,加浓混合气也会减小其比热比,而引入冷却EGR则会增加混合气比热比。比热比求解方法对末端混合气温度影响很大,采用定比热比得出的末端混合气温度明显高于变比热比得出的末端混合气温度。因此,爆震模型的标定及应用预测时应采用随曲轴转角变化的比热比来计算末端混合气温度。