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13600443583關(guān)于發(fā)電機(jī)組缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)因?yàn)椴豢梢暫蛣?dòng)態(tài)而引起其難以無損在線測(cè)量的難題,提出了帶隔音罩發(fā)電機(jī)組進(jìn)氣流場(chǎng)的層析圖像處置方法.解述了應(yīng)用工業(yè)計(jì)算機(jī)層析成像系統(tǒng)獲取進(jìn)氣步驟中的靜音發(fā)電機(jī)組缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)的層析圖像原理,討論了缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)中的氣體跡點(diǎn)、密度、流速及其變化在層析圖像上的行為規(guī)律,討論了最大平均互信息的缸內(nèi)進(jìn)氣機(jī)構(gòu)層析圖像分割預(yù)處置舉措,敘說了基于隨機(jī)變量互信息的缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)多目標(biāo)特點(diǎn)圖像提取措施.通過單缸立式預(yù)制艙式靜音發(fā)電機(jī)缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)的高能工業(yè)計(jì)算機(jī)層析成像診斷實(shí)驗(yàn),無損和實(shí)時(shí)地獲取受限空間內(nèi)的氣缸內(nèi)流場(chǎng)氣體跡點(diǎn)、密度、流速及其變化狀態(tài)信息,發(fā)現(xiàn)了流動(dòng)程序中氣體與氣缸、氣體與氣體之間相互用途而形成的層析鏈結(jié)構(gòu)及其形態(tài).與現(xiàn)有缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)的其他處理辦法相比,文中手段具有無損、在線和多維診斷的特性.
根據(jù)掛車電站式發(fā)電機(jī)學(xué)可知,缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)是全密封靜音發(fā)電機(jī)進(jìn)氣程序中的氣體所占空間,它是一個(gè)包含了氣體熱力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)狀態(tài)的信息場(chǎng)[1],可由氣體流動(dòng)狀態(tài)參數(shù)組Ω構(gòu)造的進(jìn)氣流場(chǎng)函數(shù)F(Ω)=f(r,u,ρ,T)來描述,其中Ω包括任一曲軸轉(zhuǎn)角φ下的氣體跡點(diǎn)r、氣體流速u、氣體密度ρ、氣體溫度T等.因?yàn)槠錉顟B(tài)直接影響到安靜型發(fā)電機(jī)的動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、燃燒噪聲和有害氣體排放[2],因此,對(duì)缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)的診斷探求一直是內(nèi)燃原理論探討中的熱點(diǎn)之一.
然而,由于進(jìn)氣程序是氣體在具有一定壓力和溫度的移動(dòng)式發(fā)電機(jī)受限封閉缸內(nèi)所進(jìn)行的劇烈物理步驟,迄今為止,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)室外型靜音發(fā)電機(jī)缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)的氣體診斷主要集中在非受限空間和模擬受限空間,其中,非受限空間中的主要排除程序有高速攝影法[3]、粒子成像測(cè)速法[4]、激光誘導(dǎo)熒光[5]、激光多普勒法[6]以及X射線]等.在模擬受限空間中,國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用流場(chǎng)可視化技術(shù)和數(shù)值模擬技術(shù)來對(duì)其流場(chǎng)進(jìn)行診斷研究.其中,典型流場(chǎng)可視化技術(shù)之一的“光學(xué)發(fā)電機(jī)組”法是通過在已有實(shí)用靜音發(fā)電機(jī)上開設(shè)透明可視窗口來獲取缸內(nèi)氣流運(yùn)動(dòng)信息[8],因?yàn)楣鈱W(xué)發(fā)電機(jī)組是一臺(tái)非真實(shí)的發(fā)電機(jī)組,通過它只能非真實(shí)地記錄帶隔音罩發(fā)電機(jī)缸內(nèi)氣流運(yùn)動(dòng)的局部區(qū)域的一維、兩維氣流流態(tài)變化信息;而數(shù)值模擬技術(shù)存在著因?yàn)榍搜b發(fā)電機(jī)缸內(nèi)的實(shí)際進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)參數(shù)難以獲取、數(shù)值計(jì)算模型和邊界因素難以確定等問題[9].
為通曉決低噪音柴油發(fā)電機(jī)進(jìn)氣流場(chǎng)在線、實(shí)時(shí)、真實(shí)和非破壞性診斷難題,文中根據(jù)方艙式靜音發(fā)電機(jī)學(xué)和工業(yè)計(jì)算機(jī)層析圖像技術(shù)(簡(jiǎn)稱ICT),以單缸立式戶外型靜音發(fā)電機(jī)組的進(jìn)氣流場(chǎng)為對(duì)象,提出受限空間內(nèi)預(yù)制艙式靜音發(fā)電機(jī)組缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)層析圖像處理步驟,即利用該對(duì)策來無損地獲取室外型靜音發(fā)電機(jī)組缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)氣體狀態(tài)信息,從而為解惑其進(jìn)氣階段中的氣體流動(dòng)及其變換規(guī)律等提供可靠的實(shí)驗(yàn)處理辦法.
F(Ω)描述,其中氣體狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系遵循著質(zhì)量、動(dòng)量、能量守恒定律,其變化關(guān)系可表示為[1]
Φ為流場(chǎng)數(shù)據(jù),如氣體的速度u、比焓h等,表示單位質(zhì)量的流體特點(diǎn);rJ為氣體跡點(diǎn)坐標(biāo),rj為其坐標(biāo)分量,j=1,2,3;方程左側(cè)第1項(xiàng)為瞬時(shí)變化項(xiàng),ρΦ為單位體積的流體特性;第2項(xiàng)為界面的通量,其中,F(xiàn)Φ表示Φ的宏觀流量,ΓΦΦ表示流場(chǎng)不均勻致使的Φ的擴(kuò)散通量,ΓΦ為擴(kuò)散系數(shù);SΦ為源項(xiàng),表示流體內(nèi)的源致使的Φ的變化.
[10],一般可將缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)中的氣體流動(dòng)過程視為準(zhǔn)穩(wěn)定流動(dòng)過程,其狀態(tài)變化與時(shí)間無關(guān)[11].因此,要實(shí)現(xiàn)對(duì)缸內(nèi)受限空間中的進(jìn)氣流場(chǎng)F(Ω)的診斷,就應(yīng)解決缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)中的氣體狀態(tài)數(shù)據(jù)r、u、ρ、T及其變化信息的獲取問題.
I0的X射線源所形成的扇形入射光子流穿過曲軸轉(zhuǎn)角φ對(duì)應(yīng)的進(jìn)氣裝置的任意k(θ)截面時(shí),將與該截面上的物質(zhì)(如汽缸和氣體)發(fā)生光電、康普頓和電子對(duì)等效應(yīng),而使入射光子流能量發(fā)生衰減,其中,入射光子流能量強(qiáng)度與出射光子流能量強(qiáng)度之間的關(guān)系遵循Lambert-Beer’s定律,其表達(dá)式為
Ik(θ)(x,y,Lk(θ))為穿過進(jìn)氣裝置任意k(θ)截面的物質(zhì)出射光子流能量強(qiáng)度,I0為入射光子流能量強(qiáng)度,(x,y)為k(θ)截面上的點(diǎn)坐標(biāo)值,μk(θ)(x,y)為k(θ)截面上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的物質(zhì)吸收系數(shù),Lk(θ)為光子流穿越k(θ)截面時(shí)所經(jīng)過的路徑.然后,Ik(θ)(x,y,Lk(θ))信號(hào)通過光電探測(cè)器接收和切換成數(shù)字圖像信號(hào)fφ,k(θ)(xi,yi,g(xi,yi)).接著,通過機(jī)械檢修臺(tái)使進(jìn)氣裝置轉(zhuǎn)動(dòng)Δθ角度,并按上述同樣步驟分別測(cè)出其對(duì)應(yīng)的進(jìn)氣機(jī)構(gòu)截面k(θ+Δθ),k(θ+2Δθ),…,k(θ+mΔθ)的數(shù)字圖像信號(hào)fφ,k(θ+mΔθ)(xi,yi,g(xi,yi)),m=1,2,…,n(n按重建圖像和測(cè)量要求選型),然后,將這些數(shù)字圖像信號(hào)集合{fφ,k(θ+mΔθ)(xi,yi,g(xi,yi))}輸入計(jì)算機(jī)圖像處置機(jī)構(gòu)中,利用層析圖像處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行解決,將能重建出在主軸轉(zhuǎn)角為φ條件下的進(jìn)氣系統(tǒng)任意k截面的層析圖像fφ,k(k),其中,k為圖像特征數(shù)據(jù)矢量,其值為i]k[12].ri(xi,yi)為圖像像素點(diǎn)坐標(biāo),它可映射對(duì)應(yīng)進(jìn)氣流場(chǎng)中的物質(zhì)點(diǎn)(如氣體跡點(diǎn))的坐標(biāo)(x,y);(xi,yi)為圖像像素點(diǎn)(xi,yi)隨時(shí)間的變化率,可用來反映進(jìn)氣流場(chǎng)中的氣體某點(diǎn)(xi,yi)的流速u;圖像像素灰階為gi,其值可以表示氣體衰減系數(shù)μk(x,y)及其對(duì)應(yīng)的氣體密度ρ;而圖像灰階變化率g(xi,yi),可以表征缸內(nèi)流場(chǎng)中溫度T的變化[13].因此,通過測(cè)量進(jìn)氣系統(tǒng)層析圖像fφ,k(k)的圖像特征數(shù)據(jù)及其變化,不僅能獲取其氣體狀態(tài)數(shù)據(jù)在不一樣的主軸轉(zhuǎn)角φ下的幾何空間與密度空間中的分布及其變化關(guān)系,而且通過敘談其氣體狀態(tài)參數(shù)的層析圖像信息,還能實(shí)時(shí)而無損地再現(xiàn)出全密封靜音發(fā)電機(jī)組缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)(如氣體流速u等)的現(xiàn)狀.
fφ,k(k)(簡(jiǎn)稱機(jī)構(gòu)圖像M)包含了汽缸圖像fφ,k(k)Cyli(簡(jiǎn)稱背景圖像N)和缸內(nèi)氣體流場(chǎng)圖像fφ,k(k)air(簡(jiǎn)稱目標(biāo)圖像Q)的信息,圖2為在主軸轉(zhuǎn)角φ要素下的進(jìn)氣裝置z=5 mm截面的裝置圖像M及其像素和灰階直方圖.
Q像素?cái)?shù)僅占進(jìn)氣裝置圖像M像素?cái)?shù)的59.57%;同時(shí),由于氣缸在工作過程中要承受高溫高壓,其材料常選定偏高密度(ρ7.8 g/cm3)的鋼材,而缸內(nèi)氣體(如空氣)密度ρ則小于0.024 g/cm3,兩者密度相差很大,這種差別在層析圖像上的反映是其對(duì)應(yīng)的灰階變化范圍太小.如圖2中的背景圖像N的灰階變化范圍為ΔgN=160,而目標(biāo)圖像Q的灰階變化范圍為ΔgQ=25.根據(jù)數(shù)字圖像所含信息量為像素?cái)?shù)與其對(duì)應(yīng)灰階變化范圍乘積的構(gòu)造機(jī)理可知,目標(biāo)圖像Q相對(duì)背景圖像N所含的信息量少.因此,怎樣從系統(tǒng)圖像M中提取具有少信息量的進(jìn)氣流場(chǎng)目標(biāo)圖像Q,將是缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)層析圖像診斷的關(guān)鍵技術(shù)之一.
[14],提出基于最大平均互信息的進(jìn)氣機(jī)構(gòu)層析圖像分割預(yù)消除辦法,來提取目標(biāo)圖像Q和提高其信息量.基本原理如下:依據(jù)基于信息論的計(jì)算機(jī)層析圖像成像原理可知,系統(tǒng)圖像M上所含有的被測(cè)目標(biāo)A的信息量可用平均互信息I(AB)來表示,其表達(dá)式為
A為被測(cè)目標(biāo)信號(hào),H(A)為其對(duì)應(yīng)的信號(hào)熵;B為機(jī)構(gòu)圖像M的信號(hào),H(AB)為因素熵,p(a,b)為目標(biāo)圖像的事件a與系統(tǒng)圖像事件b的聯(lián)合分布函數(shù),p(b)為(a,b)關(guān)于目標(biāo)事件b產(chǎn)生的邊緣分布函數(shù).
I(AB)越大表示通過對(duì)機(jī)構(gòu)圖像M的處理所獲取的目標(biāo)圖像Q的信息量越大.在H(A)一定的要素下,可以通過減小p(b)來提升I(AB),而降低p(b)可采用旨在提高圖像信噪比的目標(biāo)與背景圖像分割、標(biāo)度變換和亞像素插補(bǔ)的預(yù)處置方案(簡(jiǎn)稱層析圖像分割預(yù)解決對(duì)策)來實(shí)現(xiàn).因此,層析圖像分割預(yù)排查舉措能在一定范圍內(nèi)較大幅度地提高目標(biāo)圖像Q的信息量.圖3為按層析圖像分割的預(yù)消除辦法對(duì)圖2中進(jìn)氣機(jī)構(gòu)圖像M進(jìn)行處置所得到的灰階值和像素值均提升的目標(biāo)圖像Q.
Q中的各區(qū)域特征難以辨認(rèn)的問題.為此,提出了基于隨機(jī)變量互信息的缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)多目標(biāo)特點(diǎn)圖像提取策略來提升目標(biāo)圖像特征信息的獲取量.該方案將目標(biāo)圖像Q視為由n個(gè)進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)信號(hào)變量A=(A1,A2,…,An)結(jié)構(gòu)的圖像,其中,信號(hào)變量A與目標(biāo)圖像Q的信號(hào)C之間的平均互信息量I(A1,A2,…,AnC)可以表示為[15]
H(AiAi-1,…,A1,C)為在已知第i-1,i-2,…,1個(gè)進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)信號(hào)變量Ai-1,…,A1(i=1,2,…,n)和目標(biāo)圖像Q的信號(hào)C的要素下,第i個(gè)進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)變量Ai的平均不確定性,即條件熵.當(dāng)H(A)∞時(shí),其因素熵有如下性質(zhì):
H(A)一定的條件下,通過減少要素熵H(AiAi-1,…,A1,C)可以提升I(A1,A2,集裝箱發(fā)電機(jī)組…,An;C),而要素熵的減小可通過增加進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)信號(hào)Ai個(gè)數(shù)的目標(biāo)特征的圖像提取對(duì)策來實(shí)現(xiàn).即通過選定不同主軸轉(zhuǎn)角φ的進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)特征數(shù)據(jù)和圖像解決算法,對(duì)目標(biāo)圖像Q進(jìn)行不同進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)信號(hào)Ai的特征層析圖像fφ,k(k)i的提取,來獲取預(yù)制艙式靜音發(fā)電機(jī)汽缸進(jìn)氣流場(chǎng)狀態(tài)信息的特征層析圖像集合{fφ,k(k)i},其中i為特點(diǎn)號(hào),其值可為1,2,…,n.
i為11)和飛輪轉(zhuǎn)動(dòng),飛輪帶動(dòng)主軸連桿機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)和連桿帶動(dòng)活塞在汽缸內(nèi)移動(dòng)的動(dòng)力傳動(dòng)方式,來形成缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng).其中,進(jìn)氣流場(chǎng)的狀態(tài)可通過改變活塞運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)速和進(jìn)、排氣門大小來實(shí)現(xiàn).而活塞運(yùn)動(dòng)速度和位置的變化具體是由計(jì)算機(jī)調(diào)節(jié)步進(jìn)電機(jī)速度和轉(zhuǎn)角的大小來完成.同時(shí),根據(jù)上述的“缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)中的氣體流動(dòng)流程視為準(zhǔn)穩(wěn)定流動(dòng)流程”和ICT層析圖像成像的特性,以進(jìn)氣門全開、排煙門全關(guān)(對(duì)應(yīng)曲軸轉(zhuǎn)角φ為120°CA)為氣門狀態(tài)、活塞勻速運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)速v為5×10-4m/s時(shí)的缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象.
TS(8 N·m)和轉(zhuǎn)速nS(3 轉(zhuǎn)/分),并由此來驅(qū)動(dòng)啟動(dòng)減速系統(tǒng)和曲柄連桿機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng),從而使缸內(nèi)活塞按實(shí)驗(yàn)要求作勻速直線往復(fù)運(yùn)動(dòng).其中,活塞在缸內(nèi)進(jìn)氣沖程中的位置和轉(zhuǎn)速都由計(jì)算機(jī)控制.接著,根據(jù)預(yù)制艙式靜音發(fā)電機(jī)組缸內(nèi)進(jìn)氣裝置層析圖像獲取途徑,應(yīng)用高能ICT機(jī)構(gòu)對(duì)缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)信息進(jìn)行采樣和圖像重建,分別獲取了距汽缸蓋下底面的距離Z為5 mm和10 mm、且垂直于汽缸中心線截面的汽缸進(jìn)氣系統(tǒng)層析圖像.圖2所示是Z為5 mm截面上的氣缸進(jìn)氣系統(tǒng)層析圖像f120,5(5);接著,對(duì)層析圖像f120,5(5)進(jìn)行目標(biāo)與背景分離、標(biāo)度變換和亞像素插補(bǔ)的圖像分割預(yù)解除,獲得圖3所示的缸內(nèi)進(jìn)氣流場(chǎng)圖像f120,5(5)air.最后,對(duì)f120,5(5)air施以進(jìn)氣流場(chǎng)多目標(biāo)特性層析圖像的提取,獲得圖4所示的2個(gè)目標(biāo)特點(diǎn)層析圖像集合{f120,5(5)i},其中,各圖像中的白色部分代表缸內(nèi)的氣體,特性號(hào)i=1,2,它們分別對(duì)應(yīng)灰階值為161~190的偏高密度區(qū)域和灰階值為221~253的較低密度區(qū)域的進(jìn)氣流場(chǎng)特性層析圖像.
Z為10 mm被測(cè)截面上的氣缸進(jìn)氣流場(chǎng)的2個(gè)目標(biāo)特征層析圖像集合{f120,10(10)i},其分別對(duì)應(yīng)偏高密度區(qū)域和較低密度區(qū)域的進(jìn)氣流場(chǎng)特征層析圖像.
φ為120°CA時(shí)缸內(nèi)進(jìn)氣氣流跡點(diǎn)r、密度ρ、流速u隨缸內(nèi)空間位置改變而變化的關(guān)系.從圖4可知,進(jìn)氣流場(chǎng)截面上的氣體密度ρ是不均勻的,氣體運(yùn)動(dòng)跡線呈螺旋曲線;在流動(dòng)過程中,因?yàn)闅怏w流團(tuán)之間相互功能而逐漸形成了氣體的鏈狀組成(簡(jiǎn)稱層析鏈),其主要有無規(guī)線團(tuán)和星形拓?fù)鋬煞N結(jié)構(gòu)形態(tài).根據(jù)低噪音柴油發(fā)電機(jī)學(xué)的進(jìn)氣原理可推知[16],無規(guī)線團(tuán)層析鏈?zhǔn)切〕叨葰怏w渦流在層析圖像上的行為表現(xiàn),而星形拓?fù)鋵游鲦準(zhǔn)谴蟪叨葰怏w渦流在層析圖像上的行為反映.該進(jìn)氣氣流的層析圖像特點(diǎn)與相關(guān)文獻(xiàn)的“進(jìn)氣射流在流入汽缸以后形成大小不一較復(fù)雜的進(jìn)氣渦流”的仿線所示的進(jìn)氣流場(chǎng)特性層析圖像闡釋可知,該截面上的氣體密度也是不均勻的.進(jìn)氣氣流詳細(xì)作以汽缸中心線為軸線的變加載螺旋轉(zhuǎn)動(dòng).在流動(dòng)步驟中,氣體層析鏈主要以星形拓?fù)浣M成為。