大缸径柴油机燃烧系统优化模拟

为提高某缸径200 mm船用发电柴油机的燃油经济性,本文设计了活塞燃烧室和燃油喷射系统的升级方案并进行了模拟优化。升级方案提高了压缩比和燃油喷射压力,采用大径深比浅ω燃烧室配合158°喷油夹角喷油嘴。对不同方案下发动机的缸内工作过程进行了计算流体力学模拟,计算了高压指示功和放热率相位,分析了缸内温度、反应过量空气系数和速度分布及演化。模拟结果表明:升级方案能够提高发动机热效率。增加喷孔数并减小孔径,可以在保持NOx排放基本不变的条件下提高高压指示功4.5%,降低碳烟排放约60%。采用“平顶”浅ω燃烧室与158°喷油夹角喷雾配合,油气混合气快速进入余隙并形成逆时针的漩涡流动,能够加速油气混合和燃烧过程,提高热效率。

某柴油机异常敲击故障分析

目前大型柴油机故障诊断主要利用各种在线采集的热工参数,由于柴油机故障类型多、故障原因多样,有时也需要采用离线传感器采集其他参数进行辅助判断。便携式振动采集器和传感器尺寸小、重量轻、携带方便,可以发现的故障类型多,在柴油机离线故障诊断中使用广泛。柴油机运转时不可避免会产生较大的振动,这是由其结构特点和工作性质决定的。柴油机结构复杂,故障产生的原因有时模糊不清;柴油机振动激励源多,传递路径复杂,柴油机各类故障所对应的振动频率较难确定。

基于进气节流耦合后喷策略的柴油机排气热管理

为研究柴油机颗粒物捕集器(diesel particulate filter,DPF)再生升温过程中排气热管理策略对柴油机氧化催化器(diesel oxidation catalyst,DOC)入口温度、发动机性能及污染物排放的影响,该研究分别选取低速低负荷、低速中负荷及中速低负荷工况,通过试验研究进气节流和喷油控制参数对DOC入口温度、燃油经济性及排放性能的影响。试验结果表明:通过进气节流、推迟后喷正时和增大后喷油量能够有效提高DOC入口温度,主喷正时和喷油压力对DOC入口温度的影响较小。基于Box-Behnken试验设计与响应曲面法对低速低负荷工况下进气节流耦合后喷策略的排气热管理策略进行多目标优化,以进气量、后喷正时和后喷油量为因子,DOC入口温度、有效燃油消耗率(brake specific fuel consumption,BSFC)、氮氧化合物(nitrogen oxides,NOx)和烟度排放为优化目标。响应曲面分析结果表明:各因素对DOC入口温度的影响程度从大到小为进气量、后喷油量、后喷正时;对BSFC和NOx排放的影响程度从大到小为后喷油量、后喷正时、进气量;对烟度排放的影响程度从大到小为进气量、后喷油量、后喷正时。当后喷正时为上止点后30℃A、进气量为87 kg/h、后喷油量为6 mg时,DOC入口温度达到最高,此时BSFC为275.4 g/(kW·h),NOx及烟度排放分别为7.38 g/(kW·h)和1.85 mg/m^(3)。优化后最佳进气量、后喷正时和后喷油量分别为87 kg/h、29℃A和5.4 mg,与优化前相比,DOC入口温度提升43.9℃,BSFC增加31.8 g/(kW·h),NOx和烟度排放分别降低18%和29%。研究结果可为DOC入口温度优化控制提供参考。

临界温度下循环喷油量对柴油机冷起动和排放特性的影响

为探明循环喷油量对小型农用柴油机冷起动特性和排放性能的影响规律,同时寻求其临界温度下的最佳循环喷油量,该研究以一款直列双缸高压共轨柴油发动机为研究对象,利用环境模拟舱整机试验平台,通过多次预试验测得海拔2000 m下,该机不开启预热装置能够成功起动的临界温度为-5℃。在此工况下,采用3次喷射方式,通过改变主喷油量研究循环喷油量对该机冷起动特性和排放性能的影响。结果表明:较大或较小的循环喷油量均会导致柴油机冷起动时间增加,甚至起动失败;随着循环喷油量增大,冷起动时间先减小后增加,循环喷油量为20 mg时冷起动时间最短,且HC、CO排放峰值均最低,分别为12984和3008 mg/L;增大或减少循环喷油量均会导致HC和CO排放峰值增加。循环喷油量较大时,CO排放峰值显著增加,并且峰值出现时刻提前。改变循环喷油量对NOx排放峰值有较大影响,循环喷油量为30 mg时NOx排放峰值最小,为368 mg/L。综合考虑,海拔高度2000 m,环境温度-5℃工况下该柴油机起动的最佳循环喷油量为20 mg。研究结果可为柴油机冷起动特性和排放优化提供支撑。

基于改进EEMD-MB1DCNN的船用柴油机缸套-活塞环故障诊断

针对船用中高速柴油机缸套-活塞环振动信号非线性非平稳性以及同类型不同损伤程度故障发生时振动信号时频域特征相似、故障难以识别等问题,利用振动信号辨识故障,提出一种基于改进集成经验模态分解方法和多模块一维卷积神经网络端到端缸套-活塞环故障诊断方法,通过设计固有模态分量IMF信息质量筛选准则对EEMD分解出的IMFs进行重新排序,获得包含更多凸显故障特征成分的重构信号,输入到上述神经网络模型,通过振动信号分析并与现有方法比较,评估所设计IMF信息质量筛选准则与所搭建模型的性能,试验结果显示该方法能准确、有效地识别缸套-活塞环故障类型。在判断该易损件同类型不同磨损程度故障诊断中有较高的准确率,能对故障状况进行有效的特征提取与故障分类。

国六柴油机轨压和喷油正时对柴油机性能的影响

为优化柴油机性能,基于一台配备了完整国Ⅵ后处理系统的高压共轨直列4缸柴油机,开展了柴油机负荷特性研究,在此基础上研究轨压和喷油正时对柴油机性能的影响。研究结果表明:以适当较小的轨压配合较为提前的喷油正时可以达到较为理想的柴油机油耗及排放;轨压和喷油正时对HC排放的影响较小;轨压对柴油机油耗、排温、NOx排放、CO排放的影响较大,且在中等偏高负荷时更为敏感,随着轨压增加了57 MPa,柴油机油耗、排温分别下降了16.1 g/(kW·h)、63℃,NOx排放上升了663×10^(-6),CO排放下降了785×10^(-6);喷油正时对烟度及柴油机氧化催化器前端温度T4、柴油机颗粒捕集器前端温度T5、选择性催化还原系统前端温度T6的影响较大,且在低负荷时更为敏感。随着喷油正时提前6.0°,烟度下降了0.43%,T4、T5、T6峰值出现在轨压为76 MPa且喷油正时为上止点前7.5°时,温度分别为315.3、338.4、329.3℃。

极寒条件下含氧燃料对柴油机冷起动特性的影响

针对柴油机存在低温冷起动困难甚至无法起动的问题,基于起动/发电机集成一体化技术柴油机,在高原低温发动机冷起动试验舱,研究-50号柴油A0(氧质量分数为0%)、A1(氧质量分数为2.05%)和A2(氧质量分数为4.40%)燃料在-43℃下对柴油机冷起动过程的影响和燃烧特性分析.结果表明:相比A0纯柴油,燃用A1、A2含氧燃料起动时间分别缩短了36.64%和42.71%;起动累计油量分别降低47.8%和60.6%;怠速运行前60 s内转速波动率分别降低25.3%和43.8%.燃用燃料氧质量分数越高,起动燃烧首循环的缸内压力、燃烧放热率、缸内燃烧温度和缸内压力升高率峰值越高,且燃烧重心前移,燃烧持续期越短;起动转速上升过程循环数越少,平均最大缸内压力越大,起动过程燃烧稳定性越好.

基于表面辐射声信号的柴油机进气及齿轮故障诊断

利用声振信号进行发动机故障诊断过程中,部分故障激励仅在发动机表面特定位置的振动中有较强响应,振动测点要求高,需要接触测量,部分场景难以实现.为此,提出了一种以表面辐射声为媒介、以自适应变分模态提取(adaptive variational mode extraction,AVME)进行预处理的柴油机进气故障和齿轮故障诊断方法.开展了某直列六缸重型柴油机的进气滤清器堵塞、气门间隙异常和正时齿轮损伤3类故障状态的台架试验,获取了不同故障程度下发动机表面辐射噪声.基于改进的AVME方法,实现噪声信号本征模函数(intrinsic mode function,IMF)的最优分解,通过计算IMF与原信号间的互相关系数,提取高相关IMF构成故障诊断输入.经预处理后,声信号故障特征得到有效增强,再输入到麻雀搜索算法优化支持向量机模型(support vector machine model optimized by sparrow search algorithm,SSA-SVM),进行特征参量和模型参数协同优化可以获得更好的诊断精度.试验验证表明,无需在半消声室测试,仅使用单通道声信号对3类11种程度的进气系统和齿轮故障进行诊断,前端噪声准确率最高(98.89%),顶部噪声准确率最低(88.78%);使用前、顶、后三通道噪声数据后,诊断精度可提升至99.57%.研究结论为基于声信号等非接触测量的发动机故障诊断提供了参考.

基于GT-PowerDOE的柴油机性能优化

为研究进排气门正时角度和进气歧管长度对于柴油机综合性能的影响,利用发动机仿真软件GT-Power对某款国产柴油发电机的柴油机部分进行建模,并基于台架实验验证其模型准确性。在额定转速为1500 r/min、负载为90%的工况下,应用实验设计(design of experiments,DOE)工具,以发动机进排气门正时角度和进气歧管长度作为自变量,柴油机功率、比油耗和碳烟(soot)排放率为因变量,进行了最大功率、最小比油耗和最低碳烟排放量的多目标优化。结果表明:适当缩短进气歧管长度可以提高发动机进气压力和进气效率,提高发动机动力性和燃油经济性,增大气门重叠角可以有效降低气缸的泵气损失,提升柴油机做功效率,同时降低气缸内温度,从而降低碳烟的排放率。最终,各个目标值分别实现了1.3%、1.0%和2.6%的优化。

基于AMESim的柴油机SCR系统NO_(X)转化率仿真与验证

为研究车用柴油机SCR系统催化转化效率的影响因素,利用AMESim软件建立SCR系统仿真模型,结合台架试验,分析了排气温度、NO_(2)/NO_(X)值以及排气流量对系统NO_(X)转化率的影响。将不同温度下SCR系统仿真输出的NO_(X)转化率数据进行了实验验证,结果表明模型预测误差小于5%。仿真结果显示:SCR系统的NO_(X)转化率会随排气温度升高而明显增大,370~450℃为系统性能的最佳温度区间,NO_(X)转化率最大值均在88%以上。NO_(X)转化率随着NO_(2)/NO_(X)值的提高而增加,且当NO_(2)/NO_(X)值为55%~60%时达到峰值。当排气温度处于400~450℃之间时,NO_(X)转化率受排气流量影响较小,转化率稳定在90%左右。确定了SCR系统在发动机不同工况条件下的工作性能,为后续的尿素喷射控制研究提供指导依据。

运用米勒循环与生物柴油对柴油机性能优化分析

本文基于GT-Power软件,对比分析了B20生物柴油在1000 r/min转速、2种负荷工况(100%和50%)下的2种米勒循环最佳方案,找到关于动力、经济、排放性能最佳的进气门提前关闭角;再基于米勒循环方案,对其性能进行了优化和分析,得出了B20生物柴油发动机在2种工况下功率、油耗、soot排放与NOx排放最佳性能的进气正时方案。结果表明:变气门重叠角米勒循环在整体性能方面优于变凸轮型线米勒循环,变气门重叠角米勒循环燃用B20生物柴油在2种不同负荷工况下,当处于进气门提前关闭角30℃A时功率性能最佳,并且通过模型优化后2种工况分别在进气门正时179.0℃aA和排气门正时174.0℃aA、进气门正时224.5℃aA和排气门正时119.0℃aA区域内有功率极大值;同理,油耗、soot与NOx排放也同样存在相对应的最佳进气门提前关闭角与优化后相对应的区域。

船用柴油机排放耐久性试验方案及分析

为了改善我国内河及沿海船机的污染物排放现状,我国颁布了GB 15097-2016,并提出了船机及其后处理装置的耐久性试验要求。根据前期完成的几组耐久性试验的特点,对试验方案的制定和实施过程进行梳理。并结合某型中速船机的耐久性试验数据,分析环境因素变化对排放特性的影响。分析结果表明,NO_(X)比排放量和劣化趋势受环境因素变化的影响较严重,尤其是在温湿度变化剧烈的节点;PM比排放量的变化规律不明显。为了减少耐久性试验过程中环境因素不确定性的影响,试验方案的实施过程控制尤为重要。

利用SE-GPR模型对甲醇/柴油混合燃料柴油机性能的预测

为了对柴油机的经济性和排放参数进行高效、准确的预测,根据4190型船用柴油机实验数据与边界参数,建立AVL-BOOST甲醇/柴油混合燃料柴油机仿真模型;利用模型进行仿真实验,并建立甲醇掺混比、废气再循环(exhaust gas recirculation,EGR)率、喷油提前角和进气压力4个控制参数对有效油耗率和NO x排放预测数据集;利用该数据集对5种不同核函数的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型进行训练;最后将最优的平方指数高斯过程回归(squared exponential-Gaussian process regression,SE-GPR)模型、AVL-BOOST仿真数据和柴油机实验数据进行对比。结果表明:在数据量为180组时,SE-GPR模型对有效油耗率和NO x排放均取得拟合关联度99%以上,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.859,0.3445,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.954,0.2489;并且,相较于AVL-BOOST仿真实验,SE-GPR模型对实验数据具有更好的拟合性。

米勒循环对柴油机燃用生物柴油的性能研究

借助GT-Power软件实现某机车柴油机仿真模型的搭建,采用试验对仿真模型的准确性进行分析验证。研究在75%负载1000r/min工况燃用5种生物柴油B0、B10、B20、B50和B100,分析采用两种米勒循环对柴油机油耗、功率以及排放功能的影响。试验结果表明:柴油机功率发生变化拐点在30℃A米勒度处,油耗变化拐点在30℃A米勒度,碳烟排放发生变化拐点在20℃A米勒度,在该工况条件下NOx排放降低的效果较为显著。综合分析可知,在75%负载1000r/min工况条件下燃用B10生物柴油,米勒度为30℃A且变气阀重叠角米勒循环下柴油机表现最为佳。

高压共轨柴油机国产芯片控制系统研究

针对现有高压共轨柴油机电控单元高度依赖进口芯片、自主不足的问题,提出了基于全国产芯片的高压共轨柴油机电控单元方案。所设计的国产控制单元选用兆易创新的GD32F450芯片为控制核心,承担发动机数据采样、处理、存储与控制任务。首先,采用Boost升压电路提供喷油器峰值电流,利用分立器件设计双边驱动与电流反馈电路,在不依赖进口专用芯片的条件下,对喷油器驱动电流进行闭环控制;然后,基于FreeRTOS操作系统,开发高压共轨柴油机底层驱动软件,实现对不同任务调度周期的精准控制;最后,对所设计的电控单元进行了实验验证。结果表明,所设计的国产高压共轨柴油机电控单元功能齐全、工作稳定,双边驱动电路典型峰值电流为22 A,维持电流为10 A,最小喷射间隔时间为200μs,多次喷射性能与Bosch系统相当。发动机不同转速条件下任务调度周期精准、实时性好,研究证实了高压共轨柴油机电控单元全国产化方案的可行性,对推动发动机电控技术自主可控提供了有益参考。

柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

柴油机醛类非常规污染物化学动力学机理构建

基于5种不同性质燃料燃烧机理,利用反应路径分析法对甲醛和乙醛的生成进行分析,构建包含43种组分、63步反应的醛类非常规污染物化学动力学机理(醛类机理),并对比该机理预测值与试验值.结果表明:该机理能较好地预测柴油机在较宽当量比范围内的着火延迟时间、层流火焰速度和重要组分生成,还能准确预测柴油机的甲醛和乙醛排放;适当增加柴油机的进气温度、提高进气压力、提前喷油时刻和缩短喷油持续期,可有效减少甲醛、乙醛排放,而增大EGR率会导致二者排放显著增加;对甲醛排放影响最大的因素是喷油提前角,EGR率则对乙醛的影响最大.

柴油机低温启动过程关键影响参数研究

为实现柴油机在极端低温环境下可以具备较好的启动性能,对相关影响柴油机启动的参数进行研究。通过正交仿真研究了环境因素(进气压力、进气温度)、设计参数(压缩比、燃烧室缩口比、喷嘴直径)、控制参数(喷油温度、预喷油量、主喷提前角、主喷持续期、主预喷间隔)对柴油机低温条件下启动过程的影响,通过极差分析提取出对柴油机启动过程影响较大的关键影响参数,并以缸内压力、缸内温度和瞬时放热率为评价指标对各因素进行参数匹配研究。结果表明,环境因素和控制参数对柴油机启动过程的影响程度更高,进气压力、进气温度、主喷提前角和主喷持续期为影响柴油机低温条件下启动的关键影响参数,并选择组合1作为最佳参数匹配组合。研究得到了柴油机低温启动过程中的关键影响参数,可为改善低温环境下柴油机的启动效果提供参考。

基于强化学习的柴油机调速算法研究

为了更好地调节柴油机转速,提出一种强化学习–比例积分微分(proportional integral derivative, PID)控制器,并应用到了柴油机转速控制中。基于连续动作空间的柔性动作–评价(soft actor-critic, SAC)算法,结合连续型PID控制器,设计了一种强化学习–PID控制器,可代替传统PID控制的转速环。优化设计了基于演员–评论家(actor-critic)框架的输入输出和奖励函数以匹配柴油机特性,采用随机动作增加寻优效率,形成SAC-PID控制柴油机转速的网络交互结构,达到快速调整转速,减小稳定时间的效果。构建了以柴油机D6114为原型机的MATLAB/Simulink平均值模型,并利用试验数据验证了仿真模型的有效性。利用平均值模型,仿真验证了该控制算法效果。经过仿真验证本算法使柴油机转速响应曲线超调量更小,响应时间更快,鲁棒性更强,SAC-PID控制负载瞬态调速率和稳定时间均已达到1级精度指标。仿真对比验证了SAC算法的联合控制效果,结果表明其较其他算法更佳。

基于多通道卷积神经网络的柴油机复合故障诊断

针对复合故障诊断精度较低的问题,开展了柴油机多故障模拟实验,构建了基于AlexNet改进的多通道二维卷积神经网络模型,采用短时傅里叶变换将一维振动信号转换为二维时频图,导入构建的模型进行训练,实现特征自适应提取的故障诊断。将诊断结果与单通道卷积神经网络诊断结果比较发现:单通道卷积神经网络诊断只有在测点设置靠近故障源的情况下才能够获得较高的故障诊断准确率,否则诊断准确率明显降低,且复合故障诊断精度较低;多通道卷积神经网络的单故障和复合故障诊断精度均得到了提升,其中复合故障诊断精度提升了11.4%。