基于声学信号的柴油机燃烧始点观测方法研究*

朱仲文，谢 辉

(天津大学，内燃机燃烧学国家重点实验室，天津 300072)

前言

内燃机的一个重要发展方向是全寿命周期的清洁高效燃烧。然而，不同产地以及炼油工艺生产的柴油组分常常发生改变，导致柴油物化特性(如十六烷值)发生变化。受能源危机的影响，各种替代燃料研究得到了迅速发展，并逐渐应用于实际发动机上。燃油系统的执行器(如喷油器)在使用过程中，随着使用时间的增加其关键性能参数(如流量特性)也会发生变化。燃烧系统本身在不同的环境参数下(如空气湿度的影响)和使用时间的变化引起的性能参数变化(如缸内积碳引起的压缩比变化)也会对缸内实际燃烧过程产生影响。上述影响因素，使缸内燃烧状态偏离预期值，导致燃烧恶化，经济性下降和排放增加。

面对越来越严格的排放法规和经济性要求，柴油机燃烧过程传统的开环控制模式已越来越难以满足要求。文献［1］的研究表明，不同燃烧持续期和CA50位置可使柴油机的指示热效率在33.30%～49.03%之间波动。文献［2］的研究成果表明，燃料特性的变化会导致柴油机燃烧相位的改变，进而导致经济性和排放偏离预期值。

高压共轨柴油机ECU通过控制燃油喷射时刻来间接控制燃烧始点，其中间过程包含喷油器的电磁延时、液力延时、机械延时和燃油进入缸内后的滞燃期。滞燃期的长短又与缸内的温度场、浓度场分布和油品的物理化学属性相关，这些因素共同决定了燃烧实际发生的时刻。实际燃烧着火时刻的变化会影响到燃烧持续期和CA50的位置，进而对经济性和排放性能产生很大的影响。

柴油机燃烧始点观测和闭环反馈控制具有重要的现实意义。传统的缸内燃烧始点观测是基于缸压信号的分析得到［3］。然而缸压传感器固有的价格昂贵、使用寿命短和安装困难的缺点制约了该方法的推广使用［4］。

对于目前广泛应用的缸内直喷式柴油机，其燃烧噪声的能量占噪声总能量的50%以上［5－6］，包含了丰富的缸内燃烧过程信息。本文中通过对实验平台采集的高压共轨柴油机声学信号进行时频联合分析，研究柴油机声学信号与缸内燃烧始点之间的关系。通过在声学信号定义特征量，建立可用于实际控制器的基于声学信号的高压共轨柴油机缸内燃烧始点观测模型。

1 实验平台

研究工作在一台装备高压共轨燃油系统的排量6.5L立式直列水冷四冲程六缸柴油机上进行。实验台架的系统示意如图1所示，发动机参数如表1所示。

表1 发动机参数

将原机的6号缸选为声学信号实验缸，加装了缸压传感器，并在缸盖上方8cm处加装一频响范围为0.02～20kHz的驻极体传声器，传声器的主要参数如表2所示。有研究表明，内燃机缸盖正上方是燃烧噪声信号信噪比最佳的测量点［7－10］。本文中传声器所处的位置靠近声源，基本是直达声场，反射声对采集信号的影响较弱。

表2 传声器参数

实验平台数据记录采用多通道记录式示波器连续记录实验缸声学信号、缸压信号以及发动机角标信号和同步信号。

本文中研究的是面向发动机实际控制需求基于声学信号的高压共轨柴油机缸内燃烧始点观测方法，故声学数据在普通动力间实验环境下采集，实验环境如图2所示。

实验过程中，1～5号非实验缸由原机电控系统控制，工作在小负荷状态，共发出50N·m的转矩，用于发动机转速维持。实验缸工作在不同负荷和控制参数下，用于研究不同负荷和控制参数下声学信号的特点。

为了突破原机电控系统限制，在实验缸灵活采集分析不同工况和控制参数下的声学信号，为实验缸加装了一套独立的燃油系统和进排气系统，并开发了控制器和上位机监控标定软件。实验过程中通过上位机监控标定软件设定实验缸的轨压、喷油量和喷油提前角等参数，并实时监控转速和实验缸轨压等参数。开发的ECU和上位机监控标定软件界面如图3所示。

2 声学信号特征分析

柴油机声学信号是多个声源构成的复杂噪声信号，相对缸压信号是一种低信噪比的缸内燃烧过程间接观测信号，需要通过现代信号处理技术来提高原始信号的信噪比。

采用小波变换方法对未燃烧阶段和燃烧阶段的声学信号进行时频联合分析，探寻燃烧始点时刻声学信号的特点。

对任意函数 f(t)∈L2(R)，其对小波函数ψa，b(t)的连续小波变换为

根据相关研究结果［8，11］，选择 Complex Morlet小波作为小波基函数，其定义如下:

式中:fb为带宽参数;fc为中心频率参数。Complex Morlet小波在MATLAB调用时的命名规则是cmor(fb－fc)。本文中采用cmor(3－5)作为小波变换的基函数。

发动机在转速1 000r/min、喷油提前角11°CA和喷油量65mg时某一循环的缸压信号和声学信号时域波形见图4，声学信号小波变换后得到的时频图见图5。

由缸压信号的分析可知，缸内的燃烧始点发生在上止点前4°CA。由图5可见，在上止点附近4～6kHz频段声学信号能量突然增加。缸内压力信号作为声学信号的初始激励源，缸盖和缸体构成的振动系统会有起振延迟并且声音信号从缸盖经8cm的空气间隙传播到传声器处需要时间。所以4～6kHz频段声学信号在上止点附近的突增有可能反映缸内着火燃烧时刻。

从机理角度分析，缸内柴油压燃为滞燃期形成的可燃混合气瞬间多点同时着火过程。这一行为具有爆炸性特点，导致放热速度和加速度过大，缸内压力升高速度和加速度过大，气体容积来不及正常膨胀和传递压力，从而激发了压力冲击波，并在缸内迅速传播、反射、反复叠加，形成高频压力振荡［12］，并作为声学信号的激励源在声学信号对应频段有所反映。从这一过程看，缸内压力的高频振荡只会开始于滞燃期结束后的着火瞬间［13］。所以，利用声学信号的高频段(4～6kHz频段)去观测反馈燃烧开始时刻是一种可行的技术方案。

研究了不同工况(工况分布见图6)、同一工况下不同控制参数(控制参数分布见图7)的高压共轨柴油机实际工作循环声学信号。对采集到的原始信号进行连续小波变换在时频域对声学信号的频谱特征进行分析，均表明缸内燃烧事件开始后会导致4～6kHz频段声学信号能量的突增。

3 未燃烧阶段声学信号高斯噪声模型

高斯分布又称为正态分布，是一种在很多场合都能遇到的概率密度分布，在统计学的许多方面有着重要的应用。高斯噪声是指噪声信号瞬时幅值的概率密度函数服从高斯分布的一种随机信号模型。在任意瞬时采样高斯噪声的N个值，这N个值的大小服从高斯分布，它的概率密度函数如下:

采用的喷油器喷射延时经油泵实验台测试在轨压100MPa时约为0.4ms，对应于800r/min时曲轴转角为2°，2 000r/min时曲轴转角约为5°。缸盖到传声器的距离为8cm，以空气中声速340m/s计算，声学信号传播需要的时间为 0.24ms，对应于800r/min时曲轴转角为1°，2 000r/min曲轴转角约为3°。故在各转速下喷油提前角3°CA传声器感知的肯定仍是未燃烧阶段声学信号，由该点向前推15°CA为未燃烧阶段声学信号研究样本的始点(采样周期为0.1°CA，研究样本为150个数据点)。

未燃烧阶段声学信号原始采样波形和4～6kHz频段带通滤波后波形如图8所示。

带通滤波后的声学信号消除了原始信号的幅值突变，其波形更加接近于真正意义上的正弦函数。4～6kHz滤波后的未燃烧阶段声学信号瞬时采样值直方图如图9所示，其平均值μ=－0.000 6，方差σ=0.057。

高斯性检验分为图示法和计算法两大类。图示法主要采用概率图(probability-probability plot，P-P图)和分位数图(quantile-quantile plot，Q-Q图)。其中，P-P图以样本的累积频率作为横坐标，以按照正态分布拟合计算的相应累积频率期望值作为纵坐标。如果样本服从正态分布，则数据点应在直角坐标系的对角线。Q-Q图则是以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布拟合计算的分位数期望值为纵坐标。如果样本服从正态分布，则数据点同样应是直角坐标系的对角线。将未燃烧阶段4～6kHz频段滤波后的声学信号进行P-P图和Q-Q图分析如图10所示。由图可见，P-P图和Q-Q图数据点均分布在理想对角线附近。

高斯性检测也可以通过计算法。计算法又分为两类:一种是对偏度和峰度各用一个指标来评定;另一种是对偏度和峰度用一个综合指标来评定，如W检验。

借助SPSS软件对未燃烧阶段声学信号进行计算分析，得到偏度和峰度值分别为0.027和0.674。偏度和峰度的值均为0是真正意见上的高斯分布，实际样本的偏度和峰度均非常接近于0，可以认为是高斯分布。同样，适合于小样本容量高斯性分析的W检验值为0.129，超过通常认为的0.05临界值，认定样本的分布特性符合高斯分布。并且未燃烧阶段全频段声学信号的W检验值为0.072小于0.129，可见4～6kHz的特征频段带通滤波后提高了实际信号的高斯性。

综合以上高斯性分析，可以认为4～6kHz频段未燃烧阶段声学信号其瞬时幅值的分布服从高斯分布，可以用高斯噪声模型处理。此时得到的3倍置信区间(99.7%概率)为［－0.171 6，0.170 4］，实际信号的150个采样值也的确都在这个置信区间内。

4 声学信号特征量与燃烧始点相关性分析

由上节的分析可知，未燃烧阶段4～6kHz频段的声学信号可以认为是高斯噪声，其瞬时幅值分布在［μ－3σ，μ+3σ］的99.7%置信区间内。当缸内燃烧过程发生后，缸内压力急剧上升，并激发出缸内压力高频振荡，缸内压力高频振荡引起机体相应频段的振动能量增强并产生明显的声学信号被传声器采集到。此时，声学信号瞬时幅值的分布将不再服从未燃烧阶段参数μ和σ定义的高斯分布，将4～6kHz声学信号打破高斯分布置信区间的点作为声学信号感知的燃烧始点记作特征量θ(为了防止偶然误触发，必须连续3个点打破置信区间边界)，如图11所示。

将声学信号特征量θ与由缸压信号计算放热率获得CA01时刻(燃料有1%的热量被放出的时刻，表征燃烧始点)进行相关性分析。通过改变实验循环的转速、喷油提前角、负荷等工况参数和控制参数，比较多个循环下二者之间的相关性。

θ与CA01之间的相关性用线性相关系数量化表征。在部分转速下，θ和CA01之间的关系如表3所示。

表3 各转速下相关性系数

由表3可见，声学信号特征量θ与缸压信号计算得到的燃烧始点CA01具有很好的相关性，在常用转速范围其相关系数均超过0.95，可以将θ用作燃烧始点观测。

5 基于声学信号的高压共轨柴油机燃烧始点观测模型

声学信号特征量θ与燃烧始点有着很好的相关性，同时发动机转速对燃烧始点与θ之间的延时有显著影响。采用声学信号特征量θ与转速作为模型的输入量，通过多项式回归建模的数学方法，建立实际燃烧始点的观测模型。模型的架构如图12所示。

在高压共轨柴油机常用转速范围内(800～2 000r/min)，选取多个循环作为训练样本，运用最小二乘法求解回归系数，得到CA01观测器函数如下:

式中:n为发动机转速，r/min。

以上述样本数据对CA01观测器模型进行回代分析，CA01观测器模型的精度如图13所示。

基于多项式回归建模的CA01观测器模型在训练样本数据下均方根误差为0.96°CA，其误差分布近似服从μ=0，σ=0.96的正态分布，观测器模型达到了较好的精度。

6 基于声学信号的高压共轨柴油机燃烧始点观测模型验证

为了进一步验证该模型对燃烧始点的观测能力，实验中将普通柴油更换为70%正庚烷+30%甲苯(体积比)的替代燃料，用以模拟油品的变化。以800～2 000r/min范围内70%正庚烷+30%甲苯作为燃料的多个循环作为测试样本，评价CA01观测器模型在油品发生变化后的观测精度，结果如图14所示。

当油品发生变化后，基于模型得到CA01观测值与实际值的均方根误差为1.03°CA，误差分布为±5°CA，落在±2°CA区间内的概率为93.4%。表明该模型可以在不同的油品下观测到实际燃烧始点。

图15为转速1 400r/min、循环喷油量35mg、喷油提前角－11°CA、轨压100MPa的工况下，分别以柴油和70%正庚烷+30%甲苯作为燃料的CA01实际值和模型观测值。在普通柴油循环，CA01的实际值约为－3.1°CA，CA01模型观测值分布在 －2.4°CA ～ －3.4°CA，平均值为 －2.8°CA，均方根误差为0.41°CA。替代燃料由于更长的滞燃期，其实际着火时刻(CA01)从普通柴油的约－3.1°CA推迟到约－1.3°CA，推迟了约 1.8°CA。CA01 模型观测值分布在 －1.9°CA ～0.2°CA，平均值为 －0.82°CA，均方根误差为0.60°CA。以上数据表明，基于声学信号的CA01观测器模型能较好地辨识出由于油品变化导致的实际着火燃烧时刻推迟。

7 结论

(1)对采集的高压共轨柴油机声学信号进行基于小波变换的时频联合分析，表明4～6kHz频段的声学信号在燃烧始点前后能量变化明显，该频段声学信号可用于燃烧始点观测。

(2)将未燃烧阶段4～6kHz频段声学信号抽象为数学上的高斯噪声，将高斯界限打破的点定义为声学信号感知的燃烧始点特征量。并将声学信号燃烧始点特征量与实际燃烧始点进行相关性分析，相关系数超过0.9，表现出很好的相关性。

(3)以声学信号特征量和转速作为输入，采用多项式回归建模的方法建立基于声学信号的燃烧始点观测模型。

(4)测试结果表明，该模型对燃烧始点观测的均方根误差为1.03°CA，达到了较好的观测精度，可为柴油机燃烧过程的闭环反馈控制提供依据。

［1］ 陈慧．重型柴油机燃烧过程优化的仿真研究［D］．天津:天津大学，2011．

［2］ Frank Willems，Erik Doosje，Frank Engels，et al．Cylinder Pressure-based Control in Heavy-duty EGRDiesel Engines Using a Virtual Heat Release and Emission Sensor［R］．SAE Paper 2010 －01－0564．

［3］ 杨雨平．柴油机基于缸压的燃烧闭环控制技术研究［D］．北京:清华大学，2010．

［4］ Holmberg U，Hellring M．A Simple Virtual Sensor for Combustion Timing［J］．Journal of Dynamic System，Measurement，and Control，2003，125(3):462 －467．

［5］ 舒歌群，高文志，刘月辉．动力机械振动与噪声［M］．天津:天津大学出版社，2008．

［6］ 王霞．内燃机表面辐射噪声盲源分离技术研究［D］．天津:天津大学，2010．

［7］ Souder Jason S，Mack J Hunter，Hedrick J Karl，et al．Microphones and Knock Sensors for Feedback Control of HCCI Engines［R］．2004 ASME Internal Combustion Engine Division，Long Beach，California，USA，2004．

［8］ 金岩．基于小波变换与独立分量分析的内燃机振声特性研究［D］．杭州:浙江大学，2007．

［9］ 徐红梅．内燃机振声信号时频特性分析及源信号盲分离技术研究［D］．杭州:浙江大学，2008．

［10］ Nicolo Cavina，Stefano Sgatti，Filippo Cavanna，et al．Combustion Monitoring Based on Engine Acoustic Emission Signal Processing［R］．SAE Paper 2009－01－1024．

［11］ 韩军．内燃机的非平稳信号分析方法及其噪声源小波识别技术的研究［D］．天津:天津大学，2004．

［12］ 廖明，石博强，张卫刚．柴油机燃烧振动与压力振荡的关系［J］．有色金属，1998，50(4):10 －15．

［13］ 卫海桥．直喷式柴油机瞬态工况燃烧噪声激励机理研究［D］．天津:天津大学，2004．