动态窗口（共3篇）
动态窗口 篇1
0 引 言
图像的编码及传输中,经常经过含有噪声的线路或被电子感应噪声污染时,会使图像染上一定程度的椒盐噪声(即脉冲噪声)[1]。中值滤波因其与输入信号序列的映射关系,在去除脉冲噪声上有比较好的效果,很多学者针对中值滤波技术进行研究,提出了很多改进算法。如加权中值滤波方法(WM)[2]、中心权值中值滤波器(CWM)[3]、三态中值滤波器(TSM)[4]模糊多极中值滤波方法[6]等,以及基于上述若干方法的改进策略[7]。文献[8]介绍了一种改进的自适应中值滤波方法(AM),取得了不错的滤波效果,但其对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力不佳。本文将基于该种方法(AM),并通过分析图像噪声信息,提出一种基于噪声检测的自适应中值滤波,以克服对于高密度噪声及多细节图像去噪不理想的问题。实验结果表明,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高图像的峰值信噪比,其去噪效果明显优于其他方法。
1 中值滤波法简介
早在1974年,Tukey提出了一维的中值滤波器,之后有学者针对将其发展至二维图像。标准中值滤波(SM)采用滑动窗口划分子图像,再对子图像进行二维中值滤波,当前窗口中心的像素点即为需要进行去噪处理的像素点。滤波过程中,窗口大小可以设定为不同的值,一般是采用3×3的方形窗口进行滤波。对于该滑动窗口内的像素点进行灰度值的排序,取中值作为当前像素点的灰度值。由于缺乏判断像素点是否有被噪声影响的机制,采用该方法时需对所有像素点进行一次滤波操作,在一定程度上对图像的边缘、细节信息造成破坏。
2 噪声点的检测
椒盐噪声在图像中表现为极大值或者极小值。在去噪处理之前,针对图像灰度值受椒盐噪声影响分布情况的特殊性,先将像素点分成非噪声点、噪声点和图像细节点,一方面减少系统开销,另一方面避免破坏原图像中的非噪声点。噪声点的监测室通过全局检测和局部检测两个层次来判定。
2.1 全局检测
在受椒盐噪声影响的图像中,噪声点的灰度值分布在图像灰度值的极大值端或者极小值端。若某点图像灰度值处在极值中间,则可以断定当前点未被噪声干扰,无需去噪处理。当然,对于处于极值的像素点,还不能确定其是否是噪声点。
设图像灰度值中极大值为Gmax,极小值为Gmin,对于当前像素点灰度值G,若满足式(1),则可以说明当前像素点并未受到噪声污染,无须进行滤波操作,其中T为设定的阈值。
|G-Gmin|>T并且|G-Gmax|>T (1)
2.2 局部检测
在图1中,大量分布条纹是黑白相间的,即原图中存在大量的极值。因此对于该幅图像而言,大部分中值滤波方法所得到的结果都不是很理想。 如何保证非噪声极值点不被滤波,或者滤波后不至于与周围差异较大的像素点进行错位,这需要充分结合像素点周围的信息进行分析。
如图2所示,以3×3窗口为例,对于图2(a),因为窗口中心点灰度值与相邻点差值较大,噪声点的可能性较大;而对于图2(b),由于差值较小(为0),非噪声点的可能性较大。
2.3 噪声点检测算法
由上述分析,可归纳出完整的噪声点检测算法。
算法1 噪声点检测算法
输入:图像的全局极大值为Gmax,极小值为Gmin,滤波窗口最大值为Wmax,像素点P(a,b)及其灰度值G,阈值T。
输出:对像素点P(a,b)的判定。
(1) 若满足|G-Gmin|>T且|G-Gmax|>T,则转(6)。
(2) 以P为中心,设置窗口大小w为3的滤波窗口。
(3) 计算该窗口内标准中值滤波结果,记为SM;若满足Gmin<SM<Gmax,则转到(5)。
(4) 设置窗口大小扩展为w+2;若w>Wmax,则转到(5),否则转到(3)。
(5) 对于当前滤波窗口,计算像素点P与另外w×w-1个像素点灰度值差值的均值Gmean;若Gmean<T1,转(6),否则转(7)。
(6) 点P为非噪声点。
(7) 点P为噪声点。
2.4 自适应窗口策略
在噪声点的监测过程中,滤波窗口大小影响巨大:若窗口取值较小,可有效地保护图像细节信息,而去噪效果相对较弱;反之,滤波器的去噪效果较强,而滤波后图像模糊程度则会加大。
图3表示的是噪声图像中某局部区域灰度值矩阵,当图像中噪声密度较大时,较小的窗口则无法保证Gmean正确表示出窗口中心值与其他像素点的关系。如图3(a)中,3×3窗口内含有6个噪声点,但极值都为极大值,因此窗口中心与其它8个像素点的差额均值仍为20左右,此时窗口中心被判断为非噪声点;而当窗口扩大后,噪声点虽然增加了,但极大值与极小值的比例发生变化,从而降低了噪声极值点对Gmean的影响,所求得的Gmean也正确地反映了窗口中心值为噪声点,在图3(b)中可以看出,当采取5×5窗口时,Gmean经计算是大于T1的,可以判定窗口中心为噪声点。
对于滤波窗口大小的选取原则是使窗口内噪声点对Gmean的影响最小。此处采用标准中值滤波SM的值进行比较。若SM的值处于极大值与极小值之间,则可以说明极大值与极小值在该滤波窗口中的分布较均匀。
滤波窗口的自适应调整的作用不仅仅体现在噪声点判断上,对于噪声的滤除操作方面,窗口自适应也有着重要的作用,这一内容将在下文中详细说明。
3 噪声点的滤除
自适应窗口策略还可以更精确地区分噪声点与图像细节点,从而更好地保护了图像细节信息,并且能够更好地调整滤波器的去噪性能,有效地弥补了一般滤波器对于含有高密度噪声的图像处理上的不足。
图4展示了噪声密度0.2的lena图采用AM滤波器的去噪情况,其中图4(a)为原图,图4(b)采用3×3窗口,图4(c)采用5×5窗口,图4(d)采用9×9窗口。可以看出,采用3×3窗口时一次滤波后噪声点无法完全滤除,而采用9×9窗口后,虽然噪声都已经滤除,但图像相对于原图有了较大的模糊。由此可知,窗口的大小对于滤波器去噪效果有重要的影响。当滤波窗口越小时,图像细节的保留越丰富,但去噪性能不佳;而当窗口增大时,去噪性能有了明显提升,但图像细节也随之被模糊。
当图像所含噪声密度较高时,窗口大小的影响更为明显。如图5所示,当噪声密度达到0.8时,该3×3窗口中经过SM的中值及其左右邻值全都为噪声点,此时进行任何滤波操作也不会改变其灰度值,滤波也失去其意义了。此时需要扩大窗口大小,以获取更多的图像信息来弥补噪声带来的影响。
在噪声去除过程中,采用的窗口变化策略与噪声检测机制中介绍的自适应窗口策略基本一致,不同之处在于判断是否需要将窗口扩展时,采用AM进行判断。因为AM的输出值与窗口中值及其左右邻值相关,因此可以假定当AM滤波结果非极值时,此时的窗口大小即可作为去噪所用的窗口。经过分析可以发现,该种条件比噪声检测机制中的窗口变化条件更宽松:当SM值非极值时,AM值也非极值;但当SM值为极值时,由于AM是通过SM值与其左右邻值进行判定,AM值也极有可能不是极值[8]。因此采用这种判定方法有可能获得更小的窗口进行滤波。通过前文分析我们知道,较小的窗口,保留图像细节能力更强,因此采用该策略会达到更好的效果。
文献[8]介绍的AM噪声滤除算法所引入的线性自适应策略可以很好的去除噪声,但对于高密度噪声及细节丰富图像的处理效果相对于其它算法要差。而动态窗口策略则可以自适应选取合适的滤波窗口进行处理,有效地处理高密度噪声及细节丰富图像。在本文中针对此缺陷所设计的基于动态窗口的自适应中值滤波方法(VAM)即是对其的有效改进。
算法2 噪声点检测算法
输入:图像的全局极大值为Gmax,极小值为Gmin,滤波窗口最大值为Wmax,像素点P(a,b)及其灰度值G,阈值T。
输出:对像素点P(a,b)的判定。
(1) 根据算法1,若点P为非噪声点,则结束,否则转(2)。
(2) 以P为中心,设置窗口大小w为3的滤波窗口。
(3) 计算当前滤波窗口下,采用AM滤算法的结果,记为AM;若满足Gmin<AM<Gmax,则转到(5)。
(4) 设置窗口大小扩展为w+2;若w>Wmax,则转到(5),否则转到(3)。
(5) 记当前AM为VAM,作为像素点P的滤波结果,并将VAM更新为像素点P滤波后的灰度值。
4 仿真结果以及分析
采用lena、barb以及text进行仿真分析,以验证本文提出的新方法的有效性。其中,lena的图像较为平缓,平坦区域多;而barb图则是细节信息非常丰富,难以处理;text则为文本截图,使得图像中灰度值与椒盐噪声接近。
4.1 噪声检测机制性能分析
对于2.1节中提到的阈值T1取不同值,采用VAM滤波器对512×512的barb图进行滤波去噪,计算信噪比(PSNR),绘制曲如图6所示。可以发现,T1的取值在10到20之间时,去噪效果最佳,当T1不断上升时,去噪效果随之递减。
在T1取值为15的情况下,分别对barb图像和lena图像加入一定密度的噪声,再进行噪声检测操作,统计其发现的噪声点数量以及发现的噪声密度如表1所示。可以看出,该噪声检测机制效果良好,检测结果与实际噪声密度误差较小。
4.2 VAM滤波器去噪效果分析
表2展示的是噪声密度为0.2和0.4时,lena、barb和boat三幅图采用不同滤波算法的去噪结果。可以看出,AM滤波器相对于其他算法有较好的改进,但对于纹理复杂的boat图所得到的结果要比其它算法偏差。而本文提出的VAM算法则对于各种特点不同图像都有较好的去噪效果,这是由于VAM在保留了AM处理平缓图像的优越性的同时,克服了AM在细节丰富时的不足,加强了图像细节的保留能力以及图像的去噪能力。
为了验证VAM中自适应调整窗口策略比之于固定窗口策略在处理高密度噪声图像上的优势,图7展示了对于含80%噪声的lena图像处理情况。其中(b)、(c)、(d)分别是WM、TSM、AM以及AVM的滤波结果。可以明显看出,具有自适应调整窗口大小功能的VAM算法对于高密度噪声仍然有很强的处理能力,噪声可以准确滤除,并且图像细节及边缘信息保留良好。
5结语
本文提出了自适应中值滤波方法。新算法采用合理的噪声检测机制可以有效地区分噪声点与非噪声点,从而保护图像的细节边缘信息。同时本文所设计的噪声滤除方案,由于加入窗口自适应以及模糊多极值策略,对于已检测出的噪声点,可以高效地滤除。经过实验分析,本文所介绍的噪声滤波算法相对于其他典型算法,在噪声处理及细节保护上有明显的改进,对于高密度噪声的图像,则优势更加明显。
参考文献
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动态窗口 篇2
关键词：滑动窗口,折半查找,镜头检测,HSV颜色直方图
1 引言
镜头 (shot) 是视频的基本物理单元, 它由一个摄像机拍摄得到的连续若干帧组成[1]。镜头检测是基于内容的视频检索的重要内容和关键步骤, 直接关系到视频检索的效率。
镜头的转换方式主要有两大类[1]:切变 (突变) 和渐变。镜头切变检测的方法主要有[1,2,3]:像素对比较方法、模板比较方法、似然比较方法、直方图比较方法、滑动窗口法等。镜头渐变的特点是两个镜头之间的切换过程是逐渐完成的, 从一个镜头变化到另一个镜头经常延续十几或者几十帧。目前镜头渐变检测的方法主要有[4]:双阈值方法、基于模型的方法等。
传统计算相邻两帧之间的差值进行镜头检测的算法将耗费大量的时间在每一帧信息的提取和计算相邻两帧之间的差值上。通过对视频特征数据的分析, 同一镜头中两帧之间的差值相差较小, 不同镜头中两帧的差值相差较大, 而且同一镜头中的帧数比较多。根据视频的这一特点, 提出了动态滑动窗口和折半查找对镜头检测的算法。
2 两帧差值的计算
两帧差值的计算需要利用视频HSV颜色直方图的特征来计算视频中任意两帧之间的差值。设视频帧序列集合为V=, HSV颜色分割采用HSV (12×5×5) 制, 即H分量等分为12块, S、V分量各自等分为5块, HSV颜色空间的直方图定义为式 (1) :
其中表示视频帧序列集合中的第m帧, Hi、Si、Vi分别表示第i像素点的H、S、V值, 其中Hj、Sj、Vj表示第j像素点的H、S、V值, L为每一帧图像像素点的个数, 是一个三维数组, 分别对应H、S、V三个分量的直方图。
3 自动选取阈值的方法
对于任一视频数据, 任意选取连续的k帧作相邻两帧之间的帧间差值, 可以得到一个由k-1个差值所构成的集合。通过帧间差值的分析, 得到集合中明显比两边差值大很多的特征差值。在这些特征差值中得到最大差值maxdistance和最小差值mindistance, 定义镜头检测阈值:
4 动态滑动窗口和折半查找
由以上的公式 (1) 和公式 (2) 可知, 提取每一帧的HSV颜色直方图信息和计算两帧之间的差值所需要的时间在整个镜头检测算法中所占的时间的比例是比较大的。传统计算相邻两帧之间的差值进行镜头检测的算法将耗费大量的时间在每一帧信息的提取和计算相邻两帧之间的差值上。根据视频同一镜头中两帧之间的相似性, 可以推断同一镜头中两帧的差值和不同镜头中两帧的差值有显著的差异。又根据视频同一镜头中包含的帧数一般比较大的特点, 提出了动态滑动窗口和折半查找对镜头检测的算法。
5 实验及结果分析
对镜头边界检测结果的评价方法一般使用查全率和查准率这两个参数, 它们的定义如下:
查全率和查准率越高, 说明算法的效果越好。本文在采用查全率和查准率作为视频镜头检测算法的衡量标准的基础上, 从算法的时间复杂度方面将本文的算法与传统计算相邻两帧之间的差值进行镜头检测的算法进行比较。
本实验在Visual C++6.0环境中进行, 建立包括体育, 电影, 广告, 纪录片在内的实验视频库, 总帧数是5867帧, 帧速率为25帧/秒, 视频被转化为320×240标准尺寸。
本文算法的结果与文献中的算法进行对比, 查准率相差不大。本文算法的误检主要原因在于对于镜头切换较快的视频, 误检会增多, 查准率会下降。但是从算法效率来看, 本文的算法不需要计算每相邻两帧的差值, 算法效率大大提高。
参考文献
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动态窗口 篇3
目前,对于汽油机爆震燃烧产生的机理、爆震的检测、控制、预测等,已有较深入的认识[1];通过测量燃烧室噪声、测量机体震动,或者通过光学观测等手段进行汽油机的爆震检测,已有相关研究探索[2,3,4]。相对而言,基于缸内燃烧压力信号进行爆震的识别,因具有直观、实用、成熟、准确和可靠等特点,在工程中仍然作为最常用方法应用于汽油机爆震识别及爆震强度的评价[5,6]。
通常爆震识别和爆震强度的定量评价主要是基于角基的缸压信号,它要求同时采集缸压信号和曲轴转角信号。曲轴转角信号的采集要求直接安装到曲轴自由端的高精度光电解码器,经要求电源供给的脉冲倍增器输出转角信号和用于TDC修正的触发信号,在工程应用中存在传感器安装困难、测试准备时间长等问题。特别是对于结构紧凑的小型高速汽油机而言,由于没有直接的曲轴自由端,光电解码器很难找到合适和安全的安装位置。基于角基缸压信号的爆震识别及其强度评价也不便于车载状态下的试验检测。
针对上述问题,本文对基于时域缸压信号的爆震检测进行了研究,形成了时域条件下爆震识别和爆震强度评价的动态方法;提出了动态窗口域方法用于准确识别爆震发生和合理评价不同工况条件下的爆震强度;根据时域测量信号的连续性特征,建立了时域缸压信号爆震检测分析系统;对时基和角基爆震识别和强度评价的一致性进行了试验验证。
1 时域缸压信号爆震识别的原理
汽油机爆震直接表现为缸内压力曲线的高频振荡,这种高频压力振荡随时间增长而衰减。对缸压信号分别进行高通滤波和低通滤波,低通滤波信号可以认为是除去高频爆震信号后的压力信号,高通滤波信号可以认为是滤掉低频压力信号得到的高频爆震信号(包含高频噪声信号),爆震压力信号频率范围通常在10～15 kHz[1]。爆震识别的基本原则是对爆震能量的评估,而爆震能量通过爆震振动的累积效应进行评估。这种原则在时域条件下仍然存立。
时域缸压信号的爆震识别将西门子VDO角域爆震识别的基本思想进行扩展,把低通滤波压力信号最大压力峰值对应的时刻t0设置为爆震始点,将爆震始点t0前Δt时间范围设置为参考窗口,爆震始点t0后Δt时间范围设置为爆震窗口,如图1a所示。在参考窗口和爆震窗口内分别对整流后的高频爆震压力信号进行时基积分,将爆震窗口内的压力积分值除以参考窗口内的压力积分值,即得到爆震因子:
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式中,KF为时基爆震因子;pk、pf分别为爆震窗口域和参考窗口域的高通压力。KF可从整流后的高通滤波压力的积分曲线(图1b)上得到:
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式中,E1为至参考窗口始点时爆震能量的累积积分;E0为至爆震始点时爆震能量的累积积分;E2为至爆震窗口终点时爆震能量的累积积分。若KF超过参考值(经验值为2),则认为是一个爆震事件。由于爆震的出现具有随机性,可用一段时间内出现爆震的循环次数占该段时间内总循环次数的百分比(KH)来衡量爆震强度:KH<1 %为无爆震;1 %～5 %为爆震边缘(轻微爆震);5 %～10 %为轻爆震;>10 %为中度爆震以上。
上述算法有两个优点:爆震预测的起始点是变化的,由低通滤波的最高压力决定;发动机不同工况下背景噪声的不同,引入了背景噪声参考窗口,可消除背景噪声对爆震识别的影响。
2 时域爆震窗口域的动态识别
基于时域缸压信号的爆震识别,需要确定参考窗口和爆震窗口的时间宽度Δt。相对不同的发动机转速工况,则Δt相差很大。不过,缸内燃烧过程与曲轴转角之间却具有直接的相关性,故可将时间坐标近似转化到曲轴转角坐标。
通过程序识别采集得到了一组连续的时域缸压低通滤波信号的压力波峰数目,压力波峰数目准确表征发动机的循环数,四冲程发动机可以通过式(3)近似计算发动机转速:
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式中,n为发动机转速,r/min;f为采样频率,Hz;z为采样点数;m为波峰数目。当m足够大时,通过式(3)可以获得精确的发动机转速。在此基础上,可通过式(4)将时间坐标近似与曲轴转角坐标互换:
基于角域的爆震识别方法采用固定窗口宽度,通常取值Δθ=30 °CA。实际上,不同的窗口宽度对爆震识别及其强度评价却具有重要影响,如图2所示。由全负荷、转速分别为4 000、5 000、6 000、7 000 r/min四种工况下,连续采样时域缸压信号进行爆震识别和爆震强度KH的计算可见:采用不同的窗口宽度得到的爆震强度KH存在很大的差异;当窗口宽度<30 °CA时,4 000 r/min转速工况下的爆震强度要大于7 000 r/min转速工况;而窗口宽度>30 °CA时,得到了相反结论。
为了合理评价不同工况条件下的爆震强度,引入爆震能量相对标识参数ΔEI。ΔEI表征高通压力信号在爆震窗口和参考窗口内的累积积分能量之差,其定义为:
理论上可知,当爆震窗口的关闭时刻与爆震过程的实际结束时刻相同时,爆震事件的ΔEI达到最大,如果再延长爆震窗口的宽度,爆震事件的ΔEI理论上应当基本维持不变。
图3a为随机选取的6 000 r/min转速工况中A、B、C、D爆震事件的窗口能量差ΔEI和爆震因子KF随着窗口宽度变化的曲线。其中,1、2、3、4四条曲线分别为A、B、C、D爆震事件的ΔEI变化;而1′、2′、3′、4′四条曲线分别为A、B、C、D爆震事件的KF变化。由图3a可见:随着窗口宽度的增大,则爆震事件的ΔEI逐渐增大;但当窗口宽度增大到一定程度时,ΔEI达到最大并基本保持恒定。对于不同的爆震事件,由于循环的变动,ΔEI达到最大时所对应的窗口宽度是不相同的。图3b为随机选取的6 000 r/min转速工况中,A、B、C、D非爆震事件的ΔEI和KF随窗口宽度的变化。由图3b可见:非爆震事件的爆震窗口内无爆震能量,因此非爆震事件的ΔEI的变化范围很小;C、D非爆震事件的ΔEI出现负值,表明爆震窗口的累积能量小于参考窗口的累积能量。随窗口宽度的改变非爆震事件的ΔEI的变化体现噪声信号的随机特点。
对于明显的非爆震事件,可以采用固定的窗口宽度来计算KF值;而对于可能的爆震事件,爆震窗口的宽度应当根据ΔEI的变化进行动态识别。具体方法为:首先采用不用窗口宽度计算爆震事件的ΔEI,然后取其最大值的96 %～98 %对应的窗口宽度作为爆震窗口域并计算KF。时基爆震窗口域的动态识别能够更准确地进行爆震识别和爆震强度的评估。
3 时域缸压信号的爆震检测分析系统
基于时域缸压信号的爆震检测分析系统主要由原始信号处理、窗口域确定、爆震参数计算和信号处理显示等部分组成,如图4所示。系统连续时域信号的分析处理,如图5所示。
1.测量信号输入 2.低通滤波 3.高通滤波 4.去除噪声 5.爆震始点识别 6.采样点数计算 7.爆震窗口信号提取 8.参考窗口信号提取 9.△EI计算 10.窗口域识别 11.KF计算 12.爆震循环数计算 13.KH计算
原始信号处理即通过带通滤波器从原始缸压信号中将爆震产生的高频振荡压力信号分离出来,随之进行整流和去噪处理,同时将动态数据转化为数组。原始缸压信号的采样频率应当足够大以便能准确地采集爆震信号,通常设置为100 kHz以上。由于原始缸压信号高通滤波后的爆震信号中仍然混有高频干扰信号,考虑到高频干扰信号的振幅相对较小,可通过滤去幅值较小的信号进行去噪处理。带通滤波器频带范围的设置应视爆震产生的高频振荡压力信号的频率范围设定,不同情况下爆震信号频带会有所不同,常用的频带范围取值10～15 kHz,高通滤波和去噪处理由程序中的子模块3和子模块4实现。为了确定爆震始点,首先对原始信号低通滤波并把动态数据转化为数组,然后通过波峰检测器确定波峰的数目m(循环次数)和爆震始点t0。其中t0是通过最高压力数据点在数组中的位置表示的;t0的确定在程序中是通过子模块2和子模块5实现的。
爆震因子计算程序用到了4个for循环、1个while循环和1个条件结构。子模块7和子模块8的for循环为最里层的for循环,分别用于获取爆震窗口和参考窗口的高通压力信号数据,即首先通过公式(3)、(4)得到Δt,并求得Δt时间内包含的数据点数N(N=Δt×f),然后通过for循环内数组索引模块从爆震始点t0向前和向后各取z个数据,得到两个窗口对应的高频振荡压力信号数据。第二层for循环计算不同窗口宽度的爆震能量相对标识参数ΔEI,即通过子模块9对最里层两个for循环确定的高通压力信号进行数值积分并求两者之差,其中不同的窗口宽度是通过改变最里层两个for循环的循环次数实现的。while循环和条件结构确定合适的窗口宽度,即先在转换曲轴转角20～60 °CA区间内采用不同窗口宽度计算求出ΔEI的最大值,然后参照其最大值的96 %～98 %所对应的窗口宽度确定爆震窗口域,并计算该发动机循环的爆震因子KF;对于明显的非爆震事件以转换曲轴转角30 °CA窗口宽度对应的KF作为该发动机循环的爆震因子。最外层的for循环用于发动机连续循环爆震因子的计算,对其中的每个发动机循环首先求取不同窗口宽度对应的KF,然后通过索引得到已确定的合适窗口域对应的KF,即为该发动机循环的爆震因子。最里层的两个for循环的循环次数为Δt0时间段内的数据点数N,其他for循环的循环次数通过索引自动确定。
爆震因子KF的显示是通过for循环索引功能把每循环的KF存放在数组里,然后完成发动机循环数-KF曲线,如图5b所示。KF的大小表征该循环的爆震程度,而爆震强度KH则通过发生爆震的循环数占测试总循环的百分比来表征,KH计算通过子模块12和子模块13实现。
4 时基动态窗口域方法的试验验证
采用角基VDO算法和时基动态窗口域方法进行了爆震识别及其强度评价的对比测试。测试过程中采用Kistler 6052B1微型高温压电晶体压力传感器测量缸内瞬态压力,其自振频率为130 kHz,灵敏度为-200 pc/MPa,热冲击误差小于0.05 MPa,工作温度至400 ℃;采用Kistler 4045A5压阻式压力传感器监测进气瞬时压力,采用Kistler 4075A5压阻式压力传感器监测排气瞬时压力,并设置水冷系统对压阻式传感器进行冷却;上止点位置则采用Kistler 2629电容式上止点位置传感器进行标定。缸内瞬时压力信号和进排气瞬时压力信号分别经过Kistler 5011B和Kistler 4618A0电荷放大器输入DEWETRON-2010数据采集系统。
角基爆震测试采用Kistler 2613B曲轴转角信号发生器,曲轴转角信号与缸压信号同步采集,采样频率取值0.2 °CA,每个工况采集120个循环数据。时基爆震测试则直接对缸内压力连续采样,采样频率为200 kHz,随机提取120个循环进行数据分析。
图6a、图6b、图6c分别示例了表征各种爆震倾向的154FMI、156FMI和171FMI小型高速汽油机的爆震强度曲线。由图6可见:时基和角基的爆震识别和强度评价具有相当的一致性。这表明了时基动态窗口域方法应用于无曲轴自由端的小型高速汽油机的爆震检测,已取得了良好的工程应用效果。
5 结论
(1) 爆震识别的基本原则是对爆震能量的评估,这种原则在时域条件下仍然成立,并可将角域爆震检测的动态方法扩展应用于时域条件下爆震检测,但采用不同的爆震窗口域对爆震强度的评价会产生明显不同的结论。
(2) 爆震事件的爆震能量相对标识参数ΔEI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ΔEI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。
(3) 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小型高速汽油机进行了爆震检测。测试结果表明两种方法具有良好的一致性。
摘要：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ΔEI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ΔEI和爆震因子KF随窗口宽度的变化。计算结果表明:爆震事件的ΔEI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,ΔEI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。
关键词：内燃机,爆震识别,爆震强度,信号处理,燃烧测试
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