船用压燃柴油机燃烧相位识别方法及系统

技术领域

本发明涉及对柴油机的燃烧状态进行监测的技术，特别是对船用压燃柴油机的燃烧相位进行精确识别的技术。

背景技术

提升燃烧效率，降低排放是目前柴油机性能优化的主要目标。得以广泛使用的船用柴油机类型——船用压燃柴油机(也称为船用压缩燃烧式柴油机)，其燃烧过程直接影响了该柴油机的整体性能(即燃烧效率和排放)，因此优化燃烧过程尤为重要。闭环燃烧控制是一种在线优化技术，通过反馈信号对船用压燃柴油机的燃烧过程进行实时调控和优化。其中，燃烧相位参数是应用最为广泛的反馈信号。船用压燃柴油机的燃烧相位主要分三部分：预混燃烧，扩散燃烧和后燃，这三者发生的时刻对整体燃烧状态有着非常重要的影响，因此需要精确地识别并控制。

现有的识别船用压燃柴油机燃烧相位的技术，主要通过对实测的柴油机缸内燃烧放热率曲线进行处理而获得。这种方式需要进行复杂的滤波处理，效率低。同时，滤波的结果对截止频率以及滤波器类型的选定非常敏感，若滤波过度，则损失燃烧信息；若滤波不足，会使得结果信号存在很大的振荡，从而影响计算的精确度。

发明内容

为了解决现有船用压燃柴油机燃烧相位识别技术存在的效率低、精确度低的问题，本发明提供了一种船用压燃柴油机燃烧相位识别方法，本发明还提供了一种船用压燃柴油机燃烧相位识别系统。

本发明的技术方案如下。

船用压燃柴油机燃烧相位识别方法，包括获得所述船用压燃柴油机的缸压信号的步骤，还包括如下步骤：

A、处理所述缸压信号，获得燃烧共振激励源子信号，所述燃烧共振激励源子信号包括燃烧共振信号；提取出所述燃烧共振信号；

B、处理所述燃烧共振信号，获得燃烧共振信号峰值变化曲线和燃烧共振信号瞬时能量变化曲线；

C、从所述燃烧共振信号瞬时能量变化曲线中获取突变点，所述突变点为燃烧起始点；

D、所述燃烧共振信号峰值变化曲线的最大值为扩散燃烧起始点；

E、在所述燃烧共振信号峰值变化曲线中，以所述燃烧起始点时间顺序之前的最大峰值为边界值，在所述扩散燃烧起始点与所述边界值之间，在时间顺序上最后一个峰值点为后燃起始点。

可选地，在所述步骤A中，处理所述缸压信号的方法包括变分模态分解方法。

可选地，在所述步骤B中，处理所述燃烧共振信号的方法包括：峰值检测方法、包络导数能量算子方法。

可选地，所述峰值检测方法包括采用如下步骤处理所述燃烧共振信号：

峰值：P(n)＝S(n):S(n-1)＜S(n)＞S(n+1),n＝1,2,3...N

峰值位置：L(n)＝n:S(n-1)＜S(n)＞S(n+1),

波谷：V(n)＝S(n):S(n-1)＞S(n)＜S(n+1),

波谷位置：L(n)＝n:S(n-1)＞S(n)＜S(n+1),

其中，S(·)为所述燃烧共振信号，·为表达式，N为所述燃烧共振信号峰值变化曲线的长度。

可选地，所述峰值检测方法还包括如下步骤：

计算第k个波谷点的值与第k个波峰点的值的差VPD(k)，

VPD(k)＝P(k)-V(k)

如果：VPD(k)＜0.7*{VPD(k-1)+VPD(k)+VPD(k+1)}/3

则所述第k个波峰点的值为虚假峰值。

可选地，所述包络导数能量算子方法包括如下公式：

可选地，在所述步骤C中，利用突变检测法获取所述突变点。

可选地，所述突变检测法包括如下步骤：

其中，N为所述燃烧共振信号瞬时能量变化曲线的长度，A为局部能量，L

船用压燃柴油机燃烧相位识别系统，包括顺序连接的信号获取模块、信号转换模块、燃烧相位识别模块；

所述信号获取模块用于获取所述船用压燃柴油机的缸压信号；

所述信号转换模块执行以下步骤：

A、处理所述缸压信号，获得燃烧共振激励源子信号，所述燃烧共振激励源子信号包括燃烧共振信号；提取出所述燃烧共振信号；

B、处理所述燃烧共振信号，获得燃烧共振信号峰值变化曲线和燃烧共振信号瞬时能量变化曲线；

所述燃烧相位识别模块执行以下步骤：

C、从所述燃烧共振信号瞬时能量变化曲线中获取突变点，所述突变点为燃烧起始点；

D、所述燃烧共振信号峰值变化曲线的最大值为扩散燃烧起始点；

E、在所述燃烧共振信号峰值变化曲线中，以所述燃烧起始点时间顺序之前的最大峰值为边界值，在所述扩散燃烧起始点与所述边界值之间，在时间顺序上最后一个峰值点为后燃起始点。

可选地，在所述步骤A中，处理所述缸压信号的方法包括变分模态分解方法。

本发明的技术效果：

船用压燃柴油机的缸内开始燃烧时，先进行的是预混燃烧。由于预混燃烧非常剧烈，很容易激发出压力波从而形成缸内的燃烧共振。因此在燃烧过程中，共振强度大于0的时刻，即燃烧共振信号瞬时能量变化曲线中的突变点对应着燃烧起始点(也就是预混燃烧起始点)。而随着预混燃烧的结束，由于激励源(预混火焰)的消失，则船用压燃柴油机缸内不再产生压力波，因此共振强度开始下降，即缸内燃烧共振强度最高点(即燃烧共振信号峰值变化曲线的最大值)对应着扩散燃烧的开始(即扩散燃烧起始点，同时意味着预混燃烧结束)。扩散燃烧阶段虽然不激发压力波，但缸内压力和温度均处于较高状态，这种环境下缸内的压力波不会瞬间消失，而是维持一定的振荡，即维持一定的共振强度。

当后燃开始时，缸内的温度达到最高，此时压力波运行最快，因此缸内的共振强度会出现一个短暂的峰值。该峰值高于燃烧前缸内共振强度的峰值，低于扩散燃烧起始点的峰值。此后，燃烧趋近于结束，共振强度也趋近于0。因此，在所述燃烧共振信号峰值变化曲线中，最后一个峰值即为后燃起始点。

综上所述，本发明的船用柴油机燃烧相位识别方法和船用柴油机燃烧相位识别系统，在处理柴油机缸压信号过程中，无须采用传统的对实测的柴油机缸内燃烧放热率曲线进行处理的步骤，简便并且精度高，实现了本发明的目的。

上述可选方式所具有的进一步效果，将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

图1为本发明船用压燃柴油机燃烧相位识别方法的流程图。

图2为采用变分模态分解方法得到的时域子信号图。

图3为图2所述子信号的频谱图。

图4为燃烧共振信号瞬时能量变化曲线图。

图5为燃烧共振信号峰值变化曲线图。

图6为实测的缸内燃烧放热率曲线图。

图7为本发明船用压燃柴油机燃烧相位识别系统的结构图。

具体实施方式

本发明的目的是提供一种简洁、高精度的船用压燃柴油机燃烧相位识别方法，以及船用压燃柴油机燃烧相位识别系统。

以下结合附图所示的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。

图1至图6涉及本发明的船用压燃柴油机燃烧相位识别方法的实施例，图7涉及本发明船用压燃柴油机燃烧相位识别系统的实施例。

图1显示了船用压燃柴油机燃烧相位识别方法的主要流程，以下详细说明。

在实施图1所述步骤之前，需要采用常规方法获取船用压燃柴油机的缸压信号。由于仅涉及已有技术，在此不再赘述。

处理缸压信号

在处理缸压信号步骤中，需要获取燃烧共振激励源子信号。在本实施例中，采用变分模态分解方法(Variational Mode Decomposition)处理所述缸压信号，进而获取所述燃烧共振激励源子信号。图2和图3显示了获得的4个所述燃烧共振激励源子信号的时域波形和频谱，均是船用压燃柴油机燃烧过程中的许多激励源所激发的压力波动，包括倒拖信号，燃烧信号，燃烧共振信号以及高频测量噪声信号。这些子信号具有各自的特点：倒拖信号具有低频大幅值的特点；燃烧信号具有低频小幅值的特点；燃烧共振信号具有高频大幅值的特点；高频测量噪声信号具有高频小幅值的特点。根据上述子信号分布于不同频段等特点，能够分离出需要的燃烧共振信号。

本实施例中分离出所述燃烧共振信号的方法采用变分模态分解方法。变分模态分解方法具有很好的抗混叠性，能使得各个激励源子信号被精确地提取。具体采用以下处理公式：

[x1(t)，x2(t)，x3(t)，x4(t)]＝VMD(p(t))

其中xi(t)为第i个分解的子信号，i代表1、2、3、4中的一个数；p(t)为测得的缸压信号。VMD表示变分模态分解过程，分解的子信号个数为4。获得的子信号时域波形和频谱如图2和图3所示，其中子信号1为倒拖信号，子信号2为燃烧信号，子信号3为燃烧共振信号，子信号4为高频测量噪声信号(也称为高频振荡信号)。

处理燃烧共振信号

在本步骤中，处理燃烧共振信号后获得燃烧共振信号峰值变化曲线和燃烧共振信号瞬时能量变化曲线。

本实施例中采用峰值检测法(PeakDetection Algorithm)获得所述燃烧共振信号峰值变化曲线。具体的，采用如下公式处理所述燃烧共振信号：

峰值：P(n)＝S(n):S(n-1)＜S(n)＞S(n+1),n＝1,2,3...N

峰值位置：L(n)＝n:S(n-1)＜S(n)＞S(n+1),

波谷：V(n)＝S(n):S(n-1)＞S(n)＜S(n+1),

波谷位置：L(n)＝n:S(n-1)＞S(n)＜S(n+1),

其中S(·)为所述燃烧共振信号，·表示相应的表达式(即上式中的n，n-1或n+1)，N为所述燃烧共振信号峰值变化曲线的长度。

进一步，计算第k个波谷点的值与第k个波峰点的值的差VPD(k)，

VPD(k)＝P(k)-V(k)

如果：VPD(k)＜0.7*{VPD(k-1)+VPD(k)+VPD(k+1)}/3

则所述第k个波峰点的值为虚假峰值。上面的公式中，“*”表示乘号，VPD(k-1)表示第k-1个波谷点的值与第k-1个波峰点的值的差，VPD(k+1)表示第k+1个波谷点的值与第k+1个波峰点的值的差。如果波峰点的值被判断为虚假峰值，则抛弃该值。

经过上述处理步骤，得到了燃烧共振信号峰值变化曲线(图5)。图5中空心圆圈所代表的点为峰值点。

本实施例中还采用包络导数能量算子方法(Envelope–derivative EnergyOperators)处理所述燃烧共振信号。

包络导数能量算子方法的计算公式如下：

Γ[S(n)]＝diff(S(n))

其中，S(n)为所述燃烧共振信号，Γ[S(n)]表示所述包络导数能量算子，H[·]表示希尔伯特变换；diff(·)表示导数；·表示括号中相应的表达式。

上述包络导数能量算子方法的计算公式应用于离散信号时，需要进行离散化处理，其中一阶导数的离散形式为：

diff(S(n))＝[S(n+1)-z(n-1)]/2

其中，n表示当前时间步。将该离散形式代入前述包络导数能量算子方法的计算公式，得到：

获取燃烧起始点

在本实施例中，采用突变检测方法(Mutation Point Detection)对所述燃烧共振信号瞬时能量变化曲线进行处理，获得燃烧起始点。具体的是通过提取局部能量的最小值来识别突变点。公式如下：

其中，N为所述燃烧共振信号瞬时能量变化曲线的长度，A为局部能量，L

经过处理，得到如图4中虚线，其中的最小值已在图中标识出，该点即为燃烧起始点。

获取扩散燃烧起始点

图5所示的燃烧共振信号峰值变化曲线，其中的最大值即为扩散燃烧起始点(图5中用“扩散燃烧起始点”标识指示的点)。

获取后燃起始点

在所述燃烧共振信号峰值变化曲线中，以所述燃烧起始点时间顺序之前(即未燃烧部分)的最大峰值为边界值(图5中“边界值”标识的横线所对应的值)，在所述扩散燃烧起始点与所述边界值之间，在时间顺序上最后一个峰值点为后燃起始点(图5中“后燃起始点”标识所指示的峰值点)。

至此，采用本发明船用压燃柴油机燃烧相位识别方法，获得了期望的结果，即获得了燃烧起始点(即图4中的燃烧起始点)、扩散燃烧起始点和后燃起始点。

变分模态分解方法能够有效降低分解的子信号之间的频率混叠，从而能够精确提取燃烧共振信号。峰值检测方法、包络导数能量算子方法，以及突变检测法，实现了燃烧共振信号的特征点的精确提取，准确定位出每段燃烧相位的起始点。相比于现有的燃烧相位识别方法，本发明方法具有准确，简便的优点。

为了进一步验证本发明的有效性，对应本实施例，采用了现有的识别船用压燃柴油机燃烧相位的技术进行对比。即通过对实测的柴油机缸内燃烧放热率曲线进行处理而获得相应的相位。图6显示了这一对比试验的结果，即实测的放热率曲线和缸内温度曲线。根据图6采用的现有技术获得了实际燃烧过程中的燃烧起始点，扩散燃烧起始点，后燃起始点，分别用圆圈标记。这些燃烧相位点对应的时刻与图4和图5的结果一致。这一对比结果，进一步验证了本发明船用压燃柴油机燃烧相位识别方法的有效性和可靠性。

图7显示了本发明的船用压燃柴油机燃烧相位识别系统的结构。船用压燃柴油机燃烧相位识别系统包括顺序连接的信号获取模块、信号转换模块、燃烧相位识别模块。其中，所述信号获取模块用于获取所述船用压燃柴油机的缸压信号；所述信号转换模块执行图1中所示的“处理缸压信号”和“处理所燃烧共振信号”步骤；所述燃烧相位识别模块执行图1中所示的“获取燃烧起始点”、“获取扩散燃烧起始点”和“获取后燃起始点”步骤。本发明的船用压燃柴油机燃烧相位识别系统中的“模块”是指由软件或软硬件结合构成的执行相应功能的单元。前述执行的步骤与图1中的描述一致，在此不再赘述。

值得注意的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非因此限定本发明的专利保护范围，本发明还可以采用等同技术进行替换。故凡运用本发明的说明书及图示内容所作的等效变化，或直接或间接运用于其他相关技术领域均同理皆包含于本发明所涵盖的范围内。