基于缸压信号的EMS爆震传感器识别能力评定

张明朗 陈曾雄 符良才 张志强 邹康权

摘 要：早燃、爆震是发动机的非正常燃烧现象，超级爆震会在短时间内损坏发动机。根据控制策略，爆震检测是发动机调整参数抑制爆震的基础，而爆震特征的提取和评价是爆震检测与控制的前提。文章通过进行发动机爆震试验，基于EMS爆震传感器信号识别爆震的方法进行系统研究，旨在提高EMS识别爆震精度和爆震强度，提出了爆震强度评价指标KI，最后利用基于缸压传感器得到的爆震因子KV对其进行验证，结果表明：基于缸压信号，可以对EMS爆震传感器的识别能力进行评价，EMS选择合适的阈值可以100%识别出重度爆震。

关键词：早燃;爆震;发动机;爆震特征;爆震强度评价指标

中图分类号：U467  文献标识码：A  文章编号：1671-7988（2020）15-154-04

Abstract： Preignition and knocking are abnormal combustion phenomenons of engine， super knocking can destroy engine in short time. On the basis with control strategy， knock detection is the foundation of engine parameter adjustment to suppress knock， knock feature extraction and intensity evaluation is the premise of knock detection and control. In this paper， engine knock test is carried out， the knock signal recognition method based on EMS knock sensor is studied systematically， the aim is to improve the accuracy and intensity of EMS knock identification， the knock intensity evaluation index KI is proposed， finally， the knock factor KV based on the cylinder pressure sensor is used to verify KI. The results show that EMS knock sensor based on cylinder pressure can evaluate knock intensity， severe knock can be 100% recognized by selecting the appropriate EMS threshold.

Keywords： Preignition; Knocking; Engine; Knock feature; Knock intensity evaluation index

CLC NO.： U467  Document Code： A  Article ID： 1671-7988（2020）15-154-04

前言

隨着增压比的不断提高以及发动机负荷的不断增加，发动机易发生非正常燃烧现象——早燃、爆震，严重的超级爆震的最高爆发压力数倍于正常燃烧的爆压，同时还伴随高频的压力振动，对发动机造成极大的伤害[1]。

整车上的爆震检测采用是爆震传感器，但爆震传感器采集的机体振动信号包含大量干扰噪声，爆震所激励的振动信号易被淹没在这些噪声中，经调研ECU对发动机爆震的识别率仅为70%左右[2]。

为提高爆震识别精度，并有效识别爆震强度，本文基于爆震传感器的信号利用功率谱密度算法确定各缸、各转速的爆震特征频率区域，带通滤波后确定了爆震始点和爆震窗口，并提出了爆震强度评价指标KI，最后，利用基于缸压传感器得到的爆震因子KV对KI验证了其有效性[1]。

1 爆震产生机理和检测评价方法

1.1 爆震机理

发动机正常燃烧时，压力曲线正常，无任何振荡。发生爆震时火焰以极高的速度传播，发出剧烈尖锐的敲缸声，缸压曲线迅速升高，随后出现大幅度振荡[3]，如图1所示。

1.2 基于缸压信号的爆震检测评价方法

爆震时产生的压力波可以用缸压传感器完整的监测到，并基本不受机体振动的影响，因此利用缸压传感器来识别爆震是目前最准确、有效的手段。算法采用Siemens VDO算法[4]，其流程如图2所示。

基于Siemens VDO算法爆震因子计算公式如下[5]：

式中：PK为爆震积分能量，PN为高频噪声积分能量，φ0为低通信号峰值时的曲轴位置，?φ为参考窗口的宽度，30°CA[6]。

本文以KV值作为发动机爆震强度指标，来验证后文中爆震传感器识别爆震的强度评价结果。

2 爆震测试分析方法

2.1 发动机爆震试验系统及试验方案

试验的发动机爆震试验系统包括以下部件和设备：某2.0T发动机、发动机电控系统（EMS）、电力测功机及其控制系统、发动机水冷循环系统、机油恒温系统、燃油供给系统、数采系统及燃烧分析仪等[1]。

爆震试验在某款2.0T涡轮增压、缸内直喷发动机上进行。试验中采用压电式爆震传感器来检测发动机缸体的振动频率。发动机缸体上安装两个爆震传感器，1、2缸之间装一个（以下简称爆传A），3、4缸之间装一个（以下简称爆传B），4个火花塞式缸压传感器。

为了对爆震传感器进行标定和验证，发动机装有4个火花塞式缸压传感器，该类传感器能代替火花塞，而且能将发动机机体的振动对缸压采集的影响降到最低，便于测量爆震时的缸压。

试验转速从1000r/min到5000r/min，步距为1000r/min，扭矩控制在140～160N/m。通过电控软件调整发动机点火提前角来诱发爆震每次仅调整单缸的点火提前角诱发单缸爆震，每个转速点下对四个缸各调整一次，调整5个转速点，共诱发20次爆震工况。

2.2 数据预处理

同时采集了四个缸压信号和两个爆震传感器信号（爆传A和爆传B），先对采集到的6路信号进行预处理。对单个燃烧循环的爆震传感器信号等分成4截，每一截都覆盖了一个缸的燃烧期，与4个缸压信号分别对应，如图6所示。发动机的点火顺序为1-3-4-2，所以第一截爆传A、B信号对应1缸缸压信号，第二截爆传A、B信号对应3缸缸壓信号，以此类推。

发动机发生爆震时，压力波从燃烧室传递到两个爆震传感器的传递路径不同，因此两个爆震传感器接收到的爆震信息也不一样，以4000r/min时为例，调整单缸点火提前角以诱发爆震，共调整四次诱发四次爆震工况，如图3所示。1、2缸爆震时，爆传A接收到的信号幅值和响应速度大于爆传B，3、4缸爆震时，爆传B接收到的信号更好，原因和爆震传感器的安装位置有关。因此，1、2缸燃烧信息用爆传A信号分析，3、4缸燃烧信息用爆传B信号分析，如图4所示。

3 爆震特征提取

3.1 时域、频域法分析爆震特征

从测试结果中选取一组典型的爆震燃烧和正常燃烧信号进行初步分析，选取数据为2000r/min时1缸的缸压信号和爆传A1信号，如图5所示。为进一步了解爆震和正常燃烧下爆震传感器信号的频率成分，分别对以上两种爆震传感器信号进行频谱分析。爆震传感器信号的傅里叶变换结果如图6所示，全频率段内，爆震所激励的特征频率范围较宽，很难准确获取爆震特征频带范围。

3.2 功率谱密度法分析爆震特征

爆震传感器信号的频谱分析，仅仅是同一种信号的不同表示方式而已，很难得到理想的幅频响应矩形。而功率谱是从能量的观点对信号进行的研究。

对两信号进行功率谱密度分析，其功率谱如图7所示。功率谱振幅的大小代表能量的高低，为排除噪声影响，带宽选3kHz，区域为4.8～7.8kHz两燃烧功率谱的差值最大，所以选其作为2000 r/min时1缸的爆震特征频率。

进行20次功率谱密度分析后各气缸、各转速的爆震特征频率区域及其中心频率见表1。

4 识别能力研究

4.1 基于爆震传感器的爆震强度评价

对于整车上ECU实时检测爆震来说，计算越简单越有利于提高计算效率，爆震芯片中也是采用积分值来对爆震强度进行评价，因此，本文提出的爆震强度评价指标KI为：

式中：N为爆震窗口内的数据点数，t0为爆震窗口始点。

式中还有一个待确定项是爆震窗口，燃烧室内发生爆震后，压力波激起的振动通过缸体传递到爆震传感器，并自由衰减，振动的持续时间只与发动机本身的结构参数有关，与曲轴转角无关。所以在选择爆震窗口时，将曲轴转角转换成时间作为衡量标准。

每个转速点选2个爆震循环进行不同爆震窗口的爆震强度计算，计算结果如图8所示。爆震窗口宽度的选择要将爆震激励起的振动和衰减过程涵盖，同时也要减少非爆震信息，本文选择2.5ms作为爆震窗口的宽度。

4.2 评价评价结果分析

为了验证参数KI是否可以准确评价爆震强度，用Siemens VDO算法的爆震因子KV作为参考值，将二者进行对比。选取1000 ～ 5000r/min5个转速下300个燃烧循环，共1500组数据，分别进行爆震强度评价指标KI和爆震因子KV的计算，计算结果如图9所示。

5个转速点共1500个燃烧循环利用两种方法对不同程度爆震循环进行评价的结果，横坐标为基于缸压信号和Siemens VDO算法的爆震因子KV，纵坐标为基于爆震传感器爆震强度评价指标KI，在各转速下，不同的爆震程度下都保持一定的线性度。

以4000r/min转速点为例对识别有效性进行说明，如图10，根据经验判定4000r/min时KV大于4的燃烧循环为重度爆震，则绿线往右的4个循环都是重度爆震燃烧循环，此时选择合适的值作为识别重度爆震的阈值，在这里选择7.5作为阈值，则黄线往上KI大于7.5的燃烧循环被识别为重度爆震，那么重度爆震的识别率为100%，同时也不会将轻微爆震误判为重度爆震。

结果表明，与缸压信号计算得到的爆震因子KV相比，用爆震传感器得到的爆震强度评价指标KI同样可以达到很好的效果，可以实现在整车上直接通过爆震传感器信号来检测爆震强度。

5 结论

本文通过对爆震传感器识别爆震进行系统地研究，得到了爆震强度评价指标KI，该指标可以及时、有效地反映整车上发动机的爆震强度。基于本论文的研究工作，可以得到以下几点结论：

（1）基于缸压传感器采集的缸内压力信号利用Siemens VDO算法计算得到的爆震因子KV可以很好的反映爆震强度，该值可以用作验证基于爆震传感器信号的爆震强度评价指标KI;

（2）基于爆震传感器采集的发动机机体振动信号比缸内压力信号包含更多噪声，因此从机体中提取爆震特征并对爆震强度做出评价也更困难，利用功率谱密度算法可以将机体振动信号中的爆震特征很好的分离出来;

（3）用5个转速点共1500个燃烧循环进行了爆震强度评价指标KI的计算，并用爆震因子KV进行验证，结果表明，基于爆震传感器信号的KI和基于缸压传感器的KV有较好的线性度，KI可以较准确的对爆震强度进行评价，在选择合适的KI值后重度爆震的识别率可达到100%。

本文的爆震强度评价指标KI计算过程与EMS中爆震信号处理流程一致，故研究成果中的爆震特征频率区域和爆震窗口可以直接在EMS上应用。所以，本研究为在整车上及时有效地检测爆震并判断爆震强度，抑制重度爆震的同时控制发动机在微弱爆震状态下工作提供了理论指导和工程应用价值。

参考文献

[1] 黄硕.冷却热控制对提高发动机热效率和抗爆性的研究[J].汽车零部件，2016（12）：22-27.

[2] 张力，康健，徐凤雏等. 基于爆震因子统计特性的爆震燃烧识别方法[J].内燃机学报. 2011（02）.

[3] 胡春明，周浩，侯圣智等.基于自燃放热规律的发动机爆震分析研究[J].内燃机工程.2015 （04）.

[4] Han Xu，Chunsheng Weng，Jian Gao，Chunde Yao.The effect of energy intensification on the formation of severe knock in internal combus -tion engines[J]. Elsevier Ltd，2020，266.

[5] 胡乔朋.汽车爆震传感器及其测试系统研究[D].华中科技大学， 2013.

[6] Krzysztof Szczurowski，?ukasz Kurkus，Damian Walczak，?ukasz Zieliński.Vibroactivity analysis of a dual fuel diesel engine based on the knock sensor signal and measuring pressure in the combustion chamber[J]. JVE International Ltd.，2017，19（4）.