汽车液压制动系统气液两相流流型的识别

李孝禄 梁思伟 王文越 赵进慧 朱俊江 李运堂

中国计量大学机电工程学院，杭州，310018

汽车液压制动系统气液两相流流型的识别

李孝禄 梁思伟 王文越 赵进慧 朱俊江 李运堂

中国计量大学机电工程学院，杭州，310018

建立了汽车液压制动系统中气液两相流流型检测装置，根据压差波动信号，利用Hilbert-Huang变换(HHT)对制动液两相流流型进行识别，并利用高速摄像机采集不同工况下制动液的气液两相流流型图像。结果表明，制动时车轮转速越高，压差信号幅值越大，幅值主要集中在0～50Hz区域；识别制动时的制动液流型为一种泡状流。高速摄影的结果验证了液压制动管路中制动液为泡状流；制动转速越高，气泡越小。结论揭示了制动时汽车制动液的气液两相流流型，说明利用测量制动液的压差波动信号进行HHT就可以识别其流型。

制动系统；气液两相流；流型；压差信号

0 引言

汽车ABS、TRC、ESC是汽车重要的主动安全系统，均要利用汽车液压制动系统对车轮制动。目前，对这些主动安全系统的研究主要集中在控制算法、动力学、结构等方面[1-3]，较少涉及液压制动系统内部的两相流动的研究[4]。事实上，由于制动液吸水、掺入空气、长时间制动发热、夏季温度过高等原因，制动液极易形成两相流，严重时产生气阻，影响制动效能和汽车安全[5-6]。具体来说，制动液两相流对制动系统的危害主要表现形式为：降低制动压力；延缓制动压力传递时间；产生穴蚀[7]。因此，研究制动液两相流具有重要意义。

本研究搭建了液压制动系统两相流流型识别[8]台架，利用压差波动信号对流型进行识别，然后利用高速相机拍摄制动管路中气液两相流流型，以此验证利用压差波动信号识别制动液流型的正确性。

1 实验装置与流型识别方法

1.1 实验装置

对桑塔纳3000的防抱死制动系统进行改装，搭建了实验平台。该防抱死制动系统前轮采用钳盘式制动，由1台7 kW的变频交流电机驱动前轮转动。踩下制动踏板对车轮制动，车轮在电机的带动下按设定的速度转动，类似于汽车在长距离下坡时，尽管对车轮制动，但汽车还是以恒定的速度行驶。

图1所示为制动管路中的制动液压差采集装置。在与前轮制动轮缸相连的制动管路中安装两个压力变送器。两个压力变送器的间隔距离(取压距离)直接影响实验结果：取压距离过大会造成压力信号中的部分高频信号丢失；取压距离过小会造成流型信息不完全。因此，取压距离设计为9倍管径。压力变送器为瑞士KELLER公司生产的PA-25TAB/80087型压力传感器，采集频率为3 kHz。

图1 制动管路中制动液压差信号采集装置Fig.1 Acquiring device for pressure differential signalsof brake fluid in braking pipe

图2所示为制动管路中的制动液流型采集装置。透明石英管安装在靠近制动轮缸的制动管路中，其内径为4 mm，长度为15 cm。高速摄影系统采用德国Basler公司acA2000-165 um型高速摄像机(200万像素分辨率，帧率为165帧/秒)，照明光源采用3200～5500K双色温平板式LED聚光灯。在石英管后侧加装一层硫酸纸，采用逆光照射来提高照片质量。

图2 制动管路中制动液流型采集装置Fig.2 Acquiring device for flow patterns inbraking pipe

为使ABS工作时产生气液两相流，制动系统加注DOT3制动液时空气未排尽。实验时，踩踏制动踏板，持续制动一定时间后，分别测量不同制动工况下的制动压力数据。

1.2 流型识别方法

流型识别方法分为直接测量法和间接测量法。直接测量法包括目测法、高速摄影法、射线吸收法、电导探头测试法等，间接测量法包括过程层析成像法、压差波动法、压力波动法等。由于压差波动信号的各频率成分信号能量包含了丰富的流型信息，且压差信号易于测量，测量时不会对流型的稳定性产生影响，故本研究中，间接测量法采用压差波动法，直接测量法采用高速摄影法。

目前，越来越多的数据处理与分析方法用来对压差波动信号进行处理和流型识别，如希尔伯特-黄变换 (Hilbert-Huang transform, HHT)、神经网络、小波分析、支持向量机等，都取得了较好的效果[9-10]。相比其他方法，在对非线性、非平稳信号进行线性化和平稳化处理时，HHT能够保留数据自身特征，还可以分析信号局部时频特性，得到信号的时间-频率-幅值三维分布，在时域和频域均具有较高分辨率[11]。

HHT认为任一信号都是由许多固有模态函数 (intrinsic mode function，IMF)分量组成的，IMF分量同时满足两个条件：①全部信号中，过零点的数量和极值点的数量相等或相差一个；②任何一点的信号上下包络线对时间轴是对称的。HHT计算过程包括经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)分解和HHT变换[11]。

2 实验结果与分析

2.1 制动液压力及其压差波动信号HHT分析

对车轮在不同转速(300r/min、400r/min、500r/min)下的制动液压力及其压差波动信号进行HHT分析。转速为500r/min时，靠近轮缸的压力传感器采集到的制动液压力数据(连续制动15min和30min后采集的压力数据)如图3所示。

图3 转速为500 r/min的制动压力曲线Fig.3 Curve of brake pressure at 500 r/min

由图3可以看出，转速为500 r/min时制动液平均压力约为200 kPa；连续制动30 min后的制动液平均压力比连续制动15 min后的制动液平均压力略高，原因在于制动时间越长，摩擦片和摩擦盘温度越高，摩擦片和摩擦盘变软，需要更高的制动压力来维持转速不变。从测量的制动压力波形可以看出，制动器出现了制动抖动问题[12]。由文献[13]可知，制动抖动表现在制动压力波动和制动力矩波动(BTV)两方面，影响因素包括制动盘厚薄差(DTV)、制动盘端面跳动(SRO)、摩擦因数变化等。

对转速500 r/min时的压差波动信号运用HHT处理，得到IMF分量I1～I6和剩余分量R。图4、图5分别为连续制动15 min和30 min后压差波动信号的IMF分量图。

图4 压差波动信号IMF分量(t=15 min)Fig.4 Pressure differential wave signal IMF after15 min braking

图5 压差波动信号IMF分量(t=30 min)Fig.5 Pressure differential wave signal IMF after30 min braking

由于I6之后的信号波动已经很小，可以忽略，因此分解过程到I6为止。由图4、图5可以看出，分解的I1～I6由高频到低频依次排列；I1和I2的平均瞬时频率较大，具有明显的波动，这基本上反映了高频噪声的影响；其他IMF则是信号自身特征的体现。因此，可以去掉代表噪声成分的I1和I2完成去噪，其他IMF与R相加，得到去噪后的压差波动信号和边际谱，如图6、图7所示。

由图6、图7可以看出，去噪后的信号能量(幅值A)主要集中在50 Hz以内的区域，这与压差波动信号的特征相符，表明HHT变换能够很好地保留信号的固有特征。信号边际谱表征的是频率f与幅值A的关系，即数据中每个瞬时频率点幅值的累积分布。由图6、图7可以看出，同一转速下经过不同的制动时间，压差波动信号的幅值A相差不大，集中在0～0.3之间，且具有相同的特征。

(a)压差波动信号

(b)边际谱图6 制动液压差波动信号特征(t=15 min)Fig.6 Characteristics of pressure differential wavesignals of brake fluid after 15 min braking

(a)压差波动信号

(b)边际谱图7 制动液压差波动信号特征(t=30 min)Fig.7 Characteristics of pressure differential wavesignals of brake fluid after 30 min braking

2.2 制动时液压ABS气液两相流流型识别

丁浩等[14]、李强伟等[15]结合大量的实验结果与相关文献资料，总结出根据压差波动信号能量比识别气液两相流流型的一般规律。他们将压差波动信号IMF分量按照频率的高低分为3个区域(25 Hz以上为一区，其能量比为EH；5～25 Hz为一区，其能量比为EM；5 Hz以下为一区，其能量比为EL)，3个频率区域分别对应不同的IMF分量。不同流型下各频率区域的能量比变化规律不同，得到一种根据压差波动信号各频段能量比的大小来判别流型的准则，其流型识别准确率可以达到90%[14-15]。根据压差波动信号能量比识别气液两相流流型的准则如下：若EH>EM且EH>EL，则为泡状流；若EM>EH且EM>EL，则为塞状流；若EL>EH且EL>EM，则为弹状流。

本研究中，I1和I2具有高频噪声的明显特征被去掉，剩余分量作为信号原有特征构成新的信号。根据文献[11]中IMF的计算公式，得到不同转速n和时间t的制动工况下各IMF分量的能量比，如表1所示。

由表1可以看出，各IMF分量所占的能量比与频率存在正相关关系。从I3到剩余分量R，频率依次减小，它们的能量比也依次减小。

根据文献[14-15]中的结果，将压差波动信号IMF分量分成3个频率区域:频率最高的区域对应分量为I3和I4，能量比为EH；中间频率区域对应分量为I5和I6，能量比为EM；频率最低区域对应分量为R，能量比为EL。根据表1中各IMF分量的能量比，得到各区域对应的能量比，如表2所示。可以看出，各工况下，EH>EM>EL，EH占主导地位。根据上述流型判别准则，得出如下结论：本实验条件下，制动时制动液为泡状流。

表2 不同制动工况下各频率区域能量比

2.3 流型的高速摄影

对不同刹车盘转速下的制动管路内的制动液两相流用高速摄影机放大17倍拍摄，结果如图8所示。可以看出，制动管路中制动液是一种气液两相流，以泡状流状态存在。

(a)n=300 r/min

(b)n=400 r/min

(c)n=500 r/min图8 不同转速下制动液两相流流型Fig.8 Flow patterns of brake fluid at different speeds

从图8可以看出，制动液中气泡分布不均匀，受重力的影响，较大的气泡都出现在制动管上壁面内，更多微小的气泡悬浮在制动液中。当转速为300r/min时，制动液中存在两个直径约为几百微米的气泡，靠近制动管上壁面，而直径为几十微米的小气泡较多，散布在制动液中。当转速升高时，ABS制动管路内的制动液气泡分裂为更小的微小气泡，这可能是制动液压力升高和制动液压力变化更频繁的结果。当转速为500r/min时，几十微米直径的气泡个数变得更少，气泡破裂得更小。

3 结论

(1)利用压差波动信号和HHT对制动系统中制动时两相流的流型进行了识别，制动管路中制动液两相流流型识别为泡状流。

(2)通过高速摄影对识别结果进行了验证，验证了制动管路中制动液两相流流型为泡状流。制动转速越高，气泡越小，气泡直径在几十微米以下。

(3)研究结果表明，HHT是一种有效判别汽车制动时制动液气液两相流流型的方法。

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(编辑 王旻玥)

Identification of Gas-liquid Two-phase Flow Patterns in Automobile Hydraulic Braking Systems

LI Xiaolu LIANG Siwei WANG Wenyue ZHAO Jinhui ZHU Junjiang LI Yuntang

College of Electrical and Mechanical Engineering,China Jiliang University,Hangzhou,310018

A test rig was completed for gas-liquid two-phase flow pattern identification in automobile hydraulic braking system, where the gas-liquid two-phase flow patterns were identified by Hilbert-Huang transform(HHT) using the pressure differential signals, and the flow patterns of brake fluid were also acquired in the braking pipes by a high speed camera under the different conditions. Results show that as improving the braking speed, the amplitudes of pressure differential signals are higher, which are at the frequency distribution area of 0～50 Hz. The flow patterns of brake fluid were identified as a bubble flow during braking. The photos also show that the brake fluid is a bubble flow in hydraulic braking pipelines, and the sizes of bubbles are smaller as the rotating speed increasing. This paper discloses the gas-liquid two-phase flow patterns in automobile braking system during braking, and also gives a method on identifying the flow patterns by HHT only using the pressure differential signals of brake liquid.

braking system; gas-liquid two-phase flow; flow pattern; pressure differential signal

2015-10-09

2017-01-05

国家自然科学基金资助项目(51275499) ；浙江省自然科学基金资助项目(LY14E050023)

U463.52

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.04.019

李孝禄，男，1968年生。中国计量大学机电工程学院副教授、博士。主要研究方向为汽车电子。发表论文80余篇。E-mail:lxl2006@cjlu.edu.cn。梁思伟，男，1993年生。中国计量大学机电工程学院硕士研究生。王文越，男，1990年生。中国计量大学机电工程学院硕士研究生。赵进慧，女，1974年生。中国计量大学机电工程学院副教授、博士。朱俊江，男，1987年生。中国计量大学机电工程学院讲师、博士。李运堂，男，1976年生。中国计量大学机电工程学院教授、博士。