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柴油发动机缸内进气流场的层析图像诊断法*

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柴油发动机缸内进气流场的层析图像诊断法*

责任编辑:7m比分足球比分??? 发布时间:2020-10-07 ??? 【

摘 要: 针对发动机缸内进气流场由于不可视和动态而导致其难以无损在线测量的难题,提出了柴油发动机进气流场的层析图像诊断方法.分析了运用工业计算机层析成像系统获取进气过程中的柴油发动机缸内进气流场的层析图像原理,讨论了缸内进气流场中的气体迹点、密度、流速及其变化在层析图像上的行为规律,研究了最大平均互信息的缸内进气系统层析图像分割预处理方法,论述了基于随机变量互信息的缸内进气流场多目标特征图像提取方法.通过单缸立式柴油机缸内进气流场的高能工业计算机层析成像诊断实验,无损和实时地获取受限空间内的气缸内流场气体迹点、密度、流速及其变化状态信息,发现了流动过程中气体与气缸、气体与气体之间相互作用而形成的层析链结构及其形态.与现有缸内进气流场的其他诊断方法相比,文中方法具有无损、在线和多维诊断的特点.

关键词: 发动机气缸;进气流场;层析图像;层析链;图像系统

根据内燃机学可知,缸内进气流场是内燃机进气过程中的气体所占空间,它是一个包含了气体热力学和运动学状态的信息场[1],可由气体流动状态参数组Ω组成的进气流场函数F(Ω)=f(r,u,ρ,T)来描述,其中Ω包括任一曲轴转角φ下的气体迹点r、气体流速u、气体密度ρ、气体温度T等.由于其状态直接影响到内燃机的动力性、经济性、燃烧噪声和有害气体排放[2],因此,对缸内进气流场的诊断研究一直是内燃机理论研究中的热点之一.

然而,由于进气过程是气体在具有一定压力和温度的柴油机受限封闭缸内所进行的剧烈物理过程,迄今为止,国内外学者对内燃机缸内进气流场的气体诊断主要集中在非受限空间和模拟受限空间,其中,非受限空间中的主要诊断方法有高速摄影法[3]、粒子成像测速法[4]、激光诱导荧光[5]、激光多普勒法[6]以及X射线法[7]等.在模拟受限空间中,国内外学者采用流场可视化技术和数值模拟技术来对其流场进行诊断研究.其中,典型流场可视化技术之一的“光学发动机”法是通过在已有实用内燃机上开设透明可视窗口来获取缸内气流运动信息[8],由于光学发动机是一台非真实的发动机,通过它只能非真实地记录柴油机缸内气流运动的局部区域的一维、两维气流流态变化信息;而数值模拟技术存在着由于内燃机缸内的实际进气流场状态参数难以获取、数值计算模型和边界条件难以确定等问题[9].

为了解决内燃机进气流场在线、实时、真实和非破坏性诊断难题,文中根据内燃机学和工业计算机层析图像技术(简称ICT),以单缸立式柴油发动机的进气流场为对象,提出受限空间内柴油发动机缸内进气流场层析图像诊断方法,即利用该方法来无损地获取柴油发动机缸内进气流场气体状态信息,从而为分析其进气阶段中的气体流动及其变换规律等提供可靠的实验诊断方法.

1 柴油发动机进气流场层析图像诊断方法

1.1 柴油发动机缸内进气流场及其特点

根据内燃机原理,气缸内进气流场可视为一个热力系统,且该系统内的气体状态可由进气流场函数F(Ω)描述,其中气体状态参数之间的关系遵循着质量、动量、能量守恒定律,其变化关系可表示为[1]

(1)

式中:Φ为流场参数,如气体的速度u、比焓h等,表示单位质量的流体特性;rJ为气体迹点坐标,rj为其坐标分量,j=1,2,3;方程左侧第1项为瞬时变化项,ρΦ为单位体积的流体特性;第2项为界面的通量,其中,表示Φ的宏观流量,ΓΦΦ表示流场不均匀导致的Φ的扩散通量,ΓΦ为扩散系数;SΦ为源项,表示流体内的源导致的Φ的变化.

由于进气过程中的柴油机活塞运动速度通常不足10 m/s,而缸内气体分子运动的速度和气体内压力波的传播速度大于100 m/s,即缸内气体的变化过程比较接近准平衡过程[10],一般可将缸内进气流场中的气体流动过程视为准稳定流动过程,其状态变化与时间无关[11].因此,要实现对缸内受限空间中的进气流场F(Ω)的诊断,就应解决缸内进气流场中的气体状态参数r、u、 ρT及其变化信息的获取问题.

1.2 柴油发动机缸内进气系统层析图像获取方法

为了实时、在线和无损地诊断进气流场的状态,根据进气流场特点,提出了利用工业计算机层析图像诊断系统来获取柴油发动机缸内气体流动状态参数及其变化信息的诊断方法.图1为工业计算机层析图像诊断系统.

由图1可知,该系统由X射线源、机械检测台、探测器、计算机成像系统和柴油机气缸进气系统(简称进气系统)组成.其中,进气系统由柴油发动机气缸和缸内空气所组成,它位于图示直角坐标系∑OXYZ中.进气系统信息获取基本原理为:当具有一定能量强度I0的X射线源所形成的扇形入射光子流穿过曲轴转角φ对应的进气系统的任意k(θ)截面时,将与该截面上的物质(如气缸和气体)产生光电、康普顿和电子对等效应,而使入射光子流能量发生衰减,其中,入射光子流能量强度与出射光子流能量强度之间的关系遵循Lambert-Beer’s定律,其表达式为

图1 柴油发动机缸内流场层析图像诊断系统

Fig.1 Tomographic image diagnosis system of the flow field in diesel engine cylinder

Ik(θ)(x,y,Lk(θ))=I0e-μk(θ)(x,y)Lk(θ)

(2)

式中,Ik(θ)(x,y,Lk(θ))为穿过进气系统任意k(θ)截面的物质出射光子流能量强度,I0为入射光子流能量强度,(x,y)为k(θ)截面上的点坐标值,μk(θ)(x,y)为k(θ)截面上对应点的物质吸收系数,Lk(θ)为光子流穿越k(θ)截面时所经过的路径.然后,Ik(θ)(x,y,Lk(θ))信号通过光电探测器接收和转换成数字图像信号fφ,k(θ)(xi,yi,g(xi,yi)).接着,通过机械检测台使进气系统转动Δθ角度,并按上述同样方法分别测出其对应的进气系统截面k(θθ),k(θ+2Δθ),…,k(θ+mΔθ)的数字图像信号fφ,k(θ+mΔθ)(xi,yi,g(xi,yi)),m=1,2,…,n(n按重建图像和测量要求选取),然后,将这些数字图像信号集合{fφ,k(θ+mΔθ)(xi,yi,g(xi,yi))}输入计算机图像处理系统中,利用层析图像处理技术对其进行处理,将能重建出在曲轴转角为φ条件下的进气系统任意k截面的层析图像fφ,k(k),其中,k为图像特征参数矢量,其值为i]k[12].ri(xi,yi)为图像像素点坐标,它可映射对应进气流场中的物质点(如气体迹点)的坐标(x,y);(xi,yi)为图像像素点(xi,yi)随时间的变化率,可用来反映进气流场中的气体某点(xi,yi)的流速u;图像像素灰阶为gi,其值可以表示气体衰减系数μk(x,y)及其对应的气体密度ρ;而图像灰阶变化率g(xi,yi),可以表征缸内流场中温度T的变化[13].因此,通过测量进气系统层析图像fφ,k(k)的图像特征参数及其变化,不仅能获取其气体状态参数在不同的曲轴转角φ下的几何空间与密度空间中的分布及其变化关系,而且通过分析其气体状态参数的层析图像信息,还能实时而无损地再现出柴油发动机缸内进气流场(如气体流速u等)的状况.

1.3 柴油发动机缸内进气流场层析图像诊断方法

根据柴油发动机缸内进气系统信息获取方法可知,进气系统层析图像fφ,k(k)(简称系统图像M)包含了气缸图像fφ,k(k)Cyli(简称背景图像N)和缸内气体流场图像fφ,k(k)air(简称目标图像Q)的信息,图2为在曲轴转角φ条件下的进气系统z=5 mm截面的系统图像M及其像素和灰阶直方图.

图2 系统图像M及其像素和灰阶图

Fig.2 Tomographic image M of the intake system and the diagram of pixel and gray

由图2可知,目标图像Q像素数仅占进气系统图像M像素数的59.57%;同时,由于气缸在工作过程中要承受高温高压,其材料常选用较高密度(ρ>7.8 g/cm3)的钢材,而缸内气体(如空气)密度ρ则小于0.024 g/cm3,两者密度相差很大,这种区别在层析图像上的反映是其对应的灰阶变化范围太小.如图2中的背景图像N的灰阶变化范围为ΔgN=160,而目标图像Q的灰阶变化范围为ΔgQ=25.根据数字图像所含信息量为像素数与其对应灰阶变化范围乘积的组成原理可知,目标图像Q相对背景图像N所含的信息量少.因此,如何从系统图像M中提取具有少信息量的进气流场目标图像Q,将是缸内进气流场层析图像诊断的关键技术之一.

为此,根据信息论[14],提出基于最大平均互信息的进气系统层析图像分割预处理方法,来提取目标图像Q和提高其信息量.基本原理如下:依据基于信息论的计算机层析图像成像原理可知,系统图像M上所含有的被测目标A的信息量可用平均互信息I(A;B)来表示,其表达式为

(3)

式中,A为被测目标信号,H(A)为其对应的信号熵;B为系统图像M的信号,H(A|B)为条件熵,p(a,b)为目标图像的事件a与系统图像事件b的联合分布函数,p(b)为(a,b)关于目标事件b出现的边缘分布函数.

由式(3)可知,I(A;B)越大表示通过对系统图像M的处理所获取的目标图像Q的信息量越大.在H(A)一定的条件下,可以通过降低p(b)来提高I(A;B),而降低p(b)可采用旨在提高图像信噪比的目标与背景图像分割、标度变换和亚像素插补的预处理方法(简称层析图像分割预处理方法)来实现.因此,层析图像分割预处理方法能在一定范围内较大幅度地提高目标图像Q的信息量.图3为按层析图像分割的预处理方法对图2中进气系统图像M进行处理所得到的灰阶值和像素值均提高的目标图像Q.

然而,目标像素几何空间的增强并不能从根本上解决由于其灰阶变化范围较小而导致目标图像Q中的各区域特征难以识别的问题.为此,提出了基于随机变量互信息的缸内进气流场多目标特征图像提取方法来提高目标图像特征信息的获取量.该方法将目标图像Q视为由n个进气流场状态信号变量A=(A1,A2,…,An)组成的图像,其中,信号变量A与目标图像Q的信号C之间的平均互信息量I(A1,A2,…,An;C)可以表示为[15]

图3 处理后的目标图像Q及其像素和灰阶图

Fig.3 Post-treated target image Q and the diagram of pixel and gray

(4)

式中,H(Ai|Ai-1,…,A1,C)为在已知第i-1,i-2,…,1个进气流场状态信号变量Ai-1,…,A1(i=1,2,…,n)和目标图像Q的信号C的条件下,第i个进气流场状态变量Ai的平均不确定性,即条件熵.当H(A)<∞时,其条件熵有如下性质:

H(An|A1,…,An-1)≤H(An-1|A1,…,An-2)≤

…≤H(A2,A1)

(5)

由式(4)和(5)可推知,在H(A)一定的条件下,通过减小条件熵H(Ai|Ai-1,…,A1,C)可以提高I(A1,A2,…,An;C),而条件熵的减小可通过增加进气流场状态信号Ai个数的目标特征的图像提取方法来实现.即通过选用不同曲轴转角φ的进气流场状态特性参数和图像处理算法,对目标图像Q进行不同进气流场状态信号Ai的特征层析图像fφ,k(k)i的提取,来获取柴油机气缸进气流场状态信息的特征层析图像集合{fφ,k(k)i},其中i为特征号,其值可为1,2,…,n.

2 实验与分析

为了验证柴油发动机进气流场层析图像诊断方法的可行性,以JD170立式单缸风冷直喷柴油发动机为对象,其主要性能参数如表1所示.

表1 JD170发动机的主要性能参数

Table 1 Main performance parameters of JD170 engine

利用4 MeV的高能ICT系统对其进气过程中的气缸内流场进行了在线而无损诊断实验.高能ICT系统的主要性能参数如表2所示.

表2 高能ICT系统的主要性能参数

Table 2 Main performance parameters of high-energy ICT system

为了诊断柴油发动机不同转速时的进气流场信息,消除压缩等其他冲程的影响,实验柴油机采用步进电机驱动其起动减速装置(减速比i为11)和飞轮转动,飞轮带动曲轴连杆机构旋转和连杆带动活塞在气缸内移动的动力传动方式,来形成缸内进气流场.其中,进气流场的状态可通过改变活塞运动速度和进、排气门大小来实现.而活塞运动速度和位置的变化主要是由计算机调节步进电机转速和转角的大小来完成.同时,根据上述的“缸内进气流场中的气体流动过程视为准稳定流动过程”和ICT层析图像成像的特点,以进气门全开、排气门全关(对应曲轴转角φ为120°CA)为气门状态、活塞匀速运动速度v为5×10-4 m/s时的缸内进气流场为实验对象.

实验时,首先按实验对象调整好进、排气门位置,然后通过计算机控制步进电机按实验对象要求产生对应的转矩TS(8 N·m)和转速nS(3 r/min),并由此来驱动起动减速机构和曲柄连杆机构运动,从而使缸内活塞按实验要求作匀速直线往复运动.其中,活塞在缸内进气冲程中的位置和速度都由计算机控制.接着,根据柴油发动机缸内进气系统层析图像获取方法,运用高能ICT系统对缸内进气流场信息进行采样和图像重建,分别获取了距气缸盖下底面的距离Z为5 mm和10 mm、且垂直于气缸中心线截面的气缸进气系统层析图像.图2所示是Z为5 mm截面上的气缸进气系统层析图像f120,5(5);接着,对层析图像f120,5(5)进行目标与背景分离、标度变换和亚像素插补的图像分割预处理,获得图3所示的缸内进气流场图像f120,5(5)air.最后,对f120,5(5)air施以进气流场多目标特征层析图像的提取,获得图4所示的2个目标特征层析图像集合{f120,5(5)i},其中,各图像中的白色部分代表缸内的气体,特征号i=1,2,它们分别对应灰阶值为161~190的较高密度区域和灰阶值为221~253的较低密度区域的进气流场特征层析图像.

图4 φ=120°CA、Z=5 mm截面上的缸内进气流场特征层析图像

Fig.4 Characteristics in the tomographic image of cylinder intake airflow field when φ=120°CA and Z=5 mm

图5是按相同方法得到的Z为10 mm被测截面上的气缸进气流场的2个目标特征层析图像集合{f120,10(10)i},其分别对应较高密度区域和较低密度区域的进气流场特征层析图像.

图5 φ=120°CA、Z=10 mm截面上的缸内进气流场特征层析图像

Fig.5 Characteristics in the tomographic image of cylinder intake airflow field when φ=120°CA and Z=10 mm

根据内燃机学和计算机层析成像原理,分析图4和5各缸内进气流场特征层析图像可知,这些特征层析图像反映了在曲轴转角φ为120°CA时缸内进气气流迹点r、密度ρ、流速u随缸内空间位置改变而变化的关系.从图4可知,进气流场截面上的气体密度ρ是不均匀的,气体运动迹线呈螺旋曲线;在流动过程中,由于气体流团之间相互作用而逐渐形成了气体的链状结构(简称层析链),其主要有无规线团和星形拓扑两种结构形态.根据内燃机学的进气原理可推知[16],无规线团层析链是小尺度气体涡流在层析图像上的行为表现,而星形拓扑层析链是大尺度气体涡流在层析图像上的行为反映.该进气气流的层析图像特征与相关文献的“进气射流在流入气缸以后形成大小不一较复杂的进气涡流”的仿真结果相似[17].

同理,通过对图5所示的进气流场特征层析图像分析可知,该截面上的气体密度也是不均匀的.进气气流主要作以气缸中心线为轴线的变加速螺旋转动.在流动过程中,气体层析链主要以星形拓扑结构为主,即大尺度气体涡流是该过程中的主要标志之一.此进气气流的层析图像特征也与有关文献的“气体在向气缸底部运动的过程中逐渐合并为统一的大尺度涡流”的仿真结构相似[18].

因此,与现有内燃机进气过程数值模拟方法和高速摄影法、光学发动机法等相比,进气流场层析图像诊断方法所得出的柴油发动机进气过程中的进气流场气体迹点、密度、速度等随曲轴转角和三维空间位置改变而变化的关系,不仅与这些现有方法所得出的对应结论相似,而且还体现了进气过程中的气体与气缸、气体与气体之间相互作用而形成的层析链结构及其形态.

3 结论

文中针对受限空间的柴油发动机缸内进气流动具有不可视、动态和三维几何空间的特点,提出了柴油发动机进气流场层析图像诊断方法.该方法利用工业计算机层析成像诊断系统,通过对单缸柴油发动机进气过程中的缸内气体流场进行层析成像诊断实验来摄取进气系统层析图像.运用基于平均互信息的图像分割预处理技术对进气系统层析图像进行图像分割、目标标度变换和亚像素插补来提取进气流场层析图像,运用基于随机变量互信息的多目标特征图像提取方法来对进气流场层析图像进行特征提取和分析,从而无损和在线地获取受限空间内的气缸内流场气体的迹点、密度、流速及其变化状态信息.当采用定时数据采样控制系统和动态层析图像重建算法,该方法将能实时地获取柴油机实际工况下的气缸内流场气体迹点、密度、流速随曲轴转角和缸内空间位置的变化关系,诊断出流动过程中气体与气缸、气体与气体之间相互作用而形成的层析链结构及其形态,因此,它为揭示进气流场与充气效率、可燃气混合和燃烧过程之间的作用规律提供了一种新型的无损诊断方法.

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