CC BY
35
Пивнева С. В.1, Твердохлебов А. Я.2
1Тольяттинский государственный университет, кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Высшая математика и математическое моделирование», tlt.swetlana@rambler.ru 2Тольяттинский государственный университет, аспирант кафедры «Высшая математика и математическое моделирование», sarc@bk.ru
Модель системы сбора и обработки экспериментальных данных для проведения стендовых испытаний двигателя внутреннего сгорания
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
Стендовые испытания, двигатель внутреннего сгорания, модель испытаний.
АННОТАЦИЯ:
В работе описана модель системы сбора и обработки экспериментальных данных. Особенностью системы является непрерывная оперативная (on-line) обработка поступающих с датчиков данных, призванная обеспечить контроль аппаратного комплекса, своевременное объявление тревоги при обнаружении неисправности и выдачу физических результатов работы экспериментальной установки. Система сбора данных разработана с использованием программного комплекса Matlab и применением возможностей Data Acquisition Toolbox.
Введение
Широкое применение двигателей внутреннего сгорания (ДВС) требует непрерывного их совершенствования, улучшения основных технико-экономических и эксплуатационных характеристик. Создание конкурентоспособных ДВС предполагает применение перспективных способов повышения качества, экспериментальную доводку двигателя, сокращение сроков разработки и подготовки его серийного выпуска. Для исследования и доводки параметров рабочего процесса двигателя и систем его управления, необходимы стендовые испытания с обеспечением возможности измерения и оценки параметров работы ДВС.
Прогресс в области электроники, появление многоканальных быстродействующих аналого-цифровых преобразователей значительно расширили возможности современных аппаратных средств. Особенно большой толчок в исследовательских работах дало использование автоматизированных систем на базе персональных компьютеров. Открылись большие возможности в оперативной регистрации и обработке быстроизменяющихся процессов в поршневых ДВС.
Для повышения эффективности стендовых испытаний возникла необходимость оперативной обработки экспериментальных данных с
возможностью гибкого и быстрого изменения алгоритмов оценки параметров работы ДВС. Поэтому поставлена задача разработки системы сбора данных с обозначенными выше характеристиками. Экспериментальная установка
Испытательный стенд, для которого потребовалось создать систему сбора и обработки данных представляет собой двигатель ВАЗ, оснащённый гидравлическим тормозом Schenk. В четвертый цилиндр двигателя, как наиболее термически нагруженный установлен пьезоэлектрический датчик давления, совмещенный со свечей зажигания Kistler 6117BFD17. Также на катушку зажигания четвертого цилиндра установлен электромагнитный отметчик искрового разряда. На блок цилиндра установлен датчик детонации. Кроме того, двигатель оснащён датчиком положения коленчатого вала, датчиком массового расхода воздуха и датчиком ионизации пламени в камере сгорания.
Для удовлетворения требованиям быстрого и гибкого изменения алгоритмов оценки параметров ДВС, в качестве среды разработки системы сбора данных, был выбран пакет прикладных программ Matlab. Matlab предоставляет пользователю большое количество функций для анализа данных, покрывающие практически все области математики, в частности:
• Матрицы и линейная алгебра — алгебра матриц, линейные уравнения, собственные значения и вектора, сингулярности, факторизация матриц и другие.
• Многочлены и интерполяция — корни многочленов, операции над многочленами и их дифференцирование, интерполяция и экстраполяция кривых и другие.
• Математическая статистика и анализ данных — статистические функции, статистическая регрессия, цифровая фильтрация, быстрое преобразование Фурье и другие.
• Обработка данных — набор специальных функций, включая построение графиков, оптимизацию, поиск нулей, численное интегрирование (в квадратурах) и другие.
• Дифференциальные уравнения — решение дифференциальных и дифференциально-алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений с запаздыванием, уравнений с ограничениями, уравнений в частных производных и другие.
• Разреженные матрицы — специальный класс данных пакета Matlab, использующийся в специализированных приложениях.
• Целочисленная арифметика — выполнение операций целочисленной арифметики в среде Matlab.
Для сбора и анализа экспериментальных данных в среде Matlab, компанией Mathworks представлен набор инструментов Data Acquisition Toolbox [1]. Toolbox поддерживает обширный спектр цифро-аналоговых и аналого-цифровых устройств и позволяет производить измерения
непосредственно из среды Matlab, без использования промежуточной обработки и преобразований в формат, поддерживаемый Matlab.
Сигналы с датчиков преобразуются в цифровой формат многоканальным аналого-цифровым преобразователем Advantech PCI-1712L [2], обладающим следующими характеристиками:
• АЦП 12 бит, 1 МГц;
• 8 дифференциальных или 16 потенциальных аналоговых входов;
• Поканально программируемое усиление (0,5; 1; 2; 4; 8);
• Автоматическое сканирование каналов;
• Буфер FIFO на 1К отсчётов;
• 16 цифровых входов-выходов (TTL);
• 3 программируемых счётчика-таймера;
• Автокалибровка. Программное обеспечение
Программное обеспечение написано на языке MATLAB. Оно реализует следующие функции:
• создание и взаимодействие с графическим интерфейсом пользователя;
• задание необходимой для сбора данных конфигурации платы Advantech PCI-1712L;
• приём и оперативная (on-line) обработка информации, поступающей с датчиков;
• сохранение сигналов датчиков на жёсткий диск для обеспечения возможности дополнительного off-line анализа.
Применение системы
Разработанная система использована для отработки методики детектирования детонационного сгорания и оценки уровня детонации в ДВС с помощью датчика давления Kistler 6117BFD17. Отработка методики проводилась путём сравнения сигналов датчика давления и показаний детонометра установки:
1. Производилась выборка участков записи, соответствующих сгоранию с помощью опорного сигнала искрового разряда;
2. Зарегистрированный сигнал датчика давления оценивался визуально на предмет наличия осцилляций (колебаний) (осцилляции давления позволяют судить о распространении в камере сгорания ударных волн с высокой скоростью, что представляет собой детонационное сгорание), на рис. 1 представлены сигналы с наличием осцилляций и без них;
3. Сигнал давления обрабатывался с помощью сплайн-интерполяции, в результате получался сигнал давления без осцилляций и шума, характеризующий динамику выгорания смеси в камере сгорания (на рис. 2 представлены зарегистрированный сигнал с осцилляциями и линия давления, полученная сплайн-интерполяцией);
4. Из зарегистрированного сигнала датчика давления вычитался полученный ранее сплайн и, в результате, выделялась только высокочастотная часть сигнала давления, характеризующая наличие детонационного сгорания (рис. 3);
5. Полученная высокочастотная часть сигнала давления оценивалась по максимальному значению амплитуд зарегистрированных осцилляций;
6. Данный алгоритм обработки повторялся для каждого цикла сгорания в данной выборке;
7. Оценивалось статистическое распределение записанных значений амплитуд осцилляций и принималось решение о методе нахождения математического ожидания амплитуды, осцилляций для данного режима.
(а) (б)
Рис. 1. Сигнал датчика давления с осцилляциями, характерными для детонационного сгорания (а) и без осцилляций, характерный для нормального сгорания (б)
Кроме того, регистрировались показания детонометра, штатно установленного на ДВС. Взаимосвязь оценок интенсивности детонации в камере сгорания, полученных с помощью трех различных способов, представлена на рис. 4 в виде зависимости амплитуды осцилляций на датчиках давления и детонации от интенсивности детонации, определенной по штатному детонометру.
Анализ рис. 4 показывает, что имеет место нелинейное резкое возрастание амплитуды сигналов датчика давления и датчика детонации при показаниях детонометра более 55, что по методике определения детонационной стойкости топлив соответствует детонационному сгоранию. При переходе к детонационному сгоранию, детектированному с
помощью штатной системы обнаружения детонации экспериментальной установки, наблюдается резкое изменение характера сигналов на датчике давления Kistler 6117BFD17, что кроме того, соответствует резкому увеличению амплитуды сигнала на датчике детонации.
Рис. 2. Сигнал датчика давления с осцилляциями и линия давления, полученная сплайн-
интерполяцией
Рис. 3. Высокочастотная часть сигнала датчика давления, представляющая осцилляции
при детонации сгорании
амплитуда сигнала датчика детонации, mV BOO
700
600
500
400
300
200
100
□
□
амплитуда осцилляции
сигнала давления, mV
250
200
150
100
50
10 20 30 40 50 60 70 ВО S0
единицы детонометра
□ Осцилляции датчика детонации • Осцилляции сигнала давления
Рис. 4. Зависимости амплитуды осцилляций на датчиках давления и детонации от интенсивности детонации, определенной по штатному детонометру
Выводы
Была разработана и успешно опробована модель сбора и обработки экспериментальных данных.
Литература
1. Data Acquisition Toolbox [Электронный ресурс]. 2013. URL: http: //www.mathworks.com/products/daq/
2. PCI-1712L 1 MS/s, 12-bit, 16-ch PCI Multifunction Card w/o AO [Электронный ресурс]. 2013. URL: http://www.advantech.ru/products/Pa-1712L/mod_A025E969-33CB-4E4F-B80B-BFBB8BEFEEF1.aspx
3. Егоров А. Г. Организация рабочего процесса в камерах сгорания реактивных двигателей на псевдожидком топливе / А. Г. Егоров, С. В. Пивнева, А. Н. Попов // Актуальные проблемы российской космонавтики : труды XXXII академических чтений по космонавтике (29 января - 1 февраля 2008 г.). - М., 2008. - С. 180-182.
4. Мельников Б. Ф. Мультиэвристический подход к задачам дискретной оптимизации / Б. Ф. Мельников, С. В. Пивнева // Методы и средства обработки информации : труды Третьей всерос. науч. конф. (ВМК МГУ 6-8 октября 2009 г.). - М., 2009. - С. 268-280.
5. Егоров А. Г. Организация рабочего процесса в камерах сгорания двигательных и энергетических установок нового поколения / А. Г. Егоров, С. В. Пивнева // Вестник Самарского гос. аэрокосмического ун-та. № 2 (10). Ч. 1. - Самара : Изд-во СГАУ, 2006. - С. 104-110.
6. Твердохлебов А.Я. Система обработки потока данных для анализа режимов работы двигателя внутреннего сгорания/ С. В. Пивнева, П. В. Ивашин // Известия Южного Федерального Университета. Технические науки. Том 131, №6 - Таганрог, 2012 - С 257-259.
