发动机连杆恒定机械拉压损伤自适应检测方法

杨 治，彭 蕾，涂起龙

（井冈山大学电子信息工程学院，江西 吉安 343009）

1 引言

随着科学技术的快速发展，机械设备已成为人类生活不可或缺的重要工具。发动机作为便捷人类生活、减少能源损耗的供电类机械设备，已被广泛应用于多种领域的开发研究之中。连杆［1］作为发动机的重要零部件，在发动机运行过程中可起到传递曲轴力和活塞间力、驱使发动机曲柄持续旋转的作用。连杆故障意味着发动机力传递载体的缺失，其无法通过传递曲轴力和活塞间力的方式驱使曲柄运动，将导致整个发动机长期处于运行停滞状态。为了提高各领域发动机的工作效率，避免由于连杆损伤、失效而导致的发动机运行停滞，国内外研究人员纷纷展开对发电机连杆机械拉压损伤的研究。

如文献［2］中通过Gleeble热模拟试验机监测发动机内部相变温度值，并根据相变温度值绘制CCT图，通过观察图中临界转变温度值和冷却速率，判断机械拉压强度对连杆的影响，实现发动机连杆机械拉压疲劳寿命预测，该方法存在预测准确度低的问题。文献［3］中针对现有方法检测效率低、稳定差的问题，提出了一种基于机器视觉的连杆损伤检测方法。该方法先搭建了一个连杆表面损伤检测实验平台，然后基于HALCON 软件平台完成其软件的开发，通过CCD相机采集损伤图像，对图像进行降噪、边缘提取、损伤定位等处理，最后提取连杆损伤面积特征，实现对连杆的损伤检测。文献［4］中在获取机械连杆的损伤图像后，采用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析等提高图像的对比度，对目标检测区域进行有效提取后采用CANNY算法识别图像边缘轮廓，并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法完成其损伤特征的检测和分类.上述两种方法均存在检测准确率低、检测效率低的问题。

为了解决上述方法中存在的问题，提出发动机连杆恒定机械拉压损伤自适应检测方法，希望通过本次研究，可提高发动机连杆机械拉压损伤的检测准确率和检测效率，为相关发动机机械设备的研究提供文献参考。

2 发动机连杆机械性能参数分析

2.1 发动机连杆机械运动分析

在发动机运行过程中，曲柄连杆结构发挥重要作用。发动机工作过程中，活塞组件会受到气体燃烧膨胀力的影响进行往复运动，而曲柄连杆结构的作用就是将活塞往复的惯性力矩转化为曲轴旋转惯性力矩。在发动机能量转化的过程中，连杆所做运动最为复杂，其不仅得跟随活塞进行平动，还得跟随曲轴进行旋转运动。曲柄连杆在长期往复运动过程中会受到周期性往复力、惯性力等影响出现振动现象，这会加剧连杆的磨损，如不对其损伤进行检测，容易导致连杆结构失效，进而导致发动机受损。发动机连杆机械结构，如图1所示。

图1 发动机连杆机械结构图Fig.1 Mechanical Structure of Engine Connecting Rod

如图1所示，发动机连杆主要由连杆大头、连杆小头和连杆杆身组成，机械结构较为简单。连杆大头用来连接曲轴，连杆小头用于连接活塞销，而连接大头与小头的部分就是杆身。连杆小头因为要与活塞销连接，为减少磨损，往往会在其孔内压入薄壁青铜衬套。

连杆杆身是一个长杆件，由于在工作中往往需要承受较大的应力，为避免其弯曲形变，其往往具备较强的刚度［5］。为避免应力集中，连杆杆身与小头、大头连接处均采用大圆弧光滑过渡［6］。依据上述机械结构，研究曲柄连杆结构的运动过程，随着活塞运动，连杆质心的运动分析原理图，如图2所示。

图2 连杆质心运动原理图Fig.2 Schematic Diagram of Centroid Momtion of Connecting Rod

图2中，点A与点C分别代表活塞运动的上止点和下止点，x代表活塞运动所处的位置区间；α代表曲柄转角，D代表曲轴转过α角度时连杆大头所处的位置；l代表连杆大头到小头之间的中心距。l1代表小头圆心与质心的距离，Lc代表连杆质心；w代表曲轴旋转的角速度；r代表曲轴半径。如上图所示，连杆质心主要进行三方向的运动，分别向x、y方向的运用以及连杆绕质心的平面转动，其可用下式进行表示。

式中：β—活塞从点C移动到B点连杆所做运动的中心与x轴之间的夹角。

利用正弦定理可知，在三角形OBD之中rsinα=lsinβ，故连杆绕质心转动的角度位移可用下式表示：

连杆在任意时刻的角速度如下表示：

连杆在任意时刻的角加速度如下所示：

由此，完成发动机曲轴连杆运动性能分析。

2.2 发动机连杆恒定机械拉压强度分析

连杆在传递发动机恒定驱动力时，连杆体和连杆盖根据当前机械拉压强度产生相应单元、相应节点的对抗位移。

正常情况下，这种位移变化被局限在四面体单元划分网格中，在不考虑连杆一阶往复惯性力矩［7］的前提下，利用雨流计数法［8］获取连杆固定机械拉压强度，并将该强度对应的对抗位移集中映射在四面体单元划分网格中，观察网格的约束效果。雨流计数法的表达式如下：

式中：cosβ—发动机驱动应力时间；γ—机械拉压强度的等效变幅载荷，单位为kN/m2；sin 2β—发动机恒定驱动力。四面体单元划分网格的数学表达式如下：

式中：xo—弹性模量，单位为Pa；x—抗拉强度，单位为MPa；υ—网格尺寸；q2—单元的分布直方图；α—节点的分布直方图。

若机械拉压强度对应的对抗位移明显超出四面体单元划分网格的边缘界限，则可驱动发动机的恒定预紧力。在连杆处于最大拉伸工况和最大压缩工况时赋予连杆的拉力和压力会对连杆造成损伤，如连杆处于长期高负荷的极限工况状态，会造成发动机连杆疲劳，进而容易出现失效现象。

以长期高负荷的极限工况状态为基础，获取与发动机连杆相关的相对损伤分布数据，即连杆的气腔压力、曲柄角速度、发动机转速和曲柄表面粗糙程度。相对损伤分布数据的计算公式如下：

式中：Δσ—曲柄的弹性应变幅度；ϑ2—曲柄表面膨胀做功，单位为t；d—气腔断面厚度，单位为mm；gi—气腔截面宽度，单位为mm；ρr—发动机循环载荷谱；k—发动机离心力，单位为g；—连杆头和连杆杆身结合过渡处的剪应力，单位为MPa；j—曲柄磨损程度。

3 连杆恒定机械拉压损伤自适应检测

在成功获取恒定机械拉压强度极限工况状态下的相对损伤分布数据后，建立连杆拉压损伤自适应检测模型［9］。在各项相对损伤分布数据中，气腔压力、曲柄表面粗糙程度与连杆损伤程度呈正相关关系，即二者的值越高，连杆损伤程度越高；曲柄角速度、发动机转速与连杆损伤程度呈负相关关系，即二者的值越低，连杆损伤程度越高。依次获取各项相对损伤分布数据所对应的连杆损伤程度，为连杆恒定机械拉压损伤自适应检测的奠定坚实的数据基础。

3.1 气腔压力所对应的连杆损伤程度

连杆气腔位于连杆小头的两个油孔中间，与曲柄销呈垂直关系，其主要作为拉伸载荷的活塞空间，起到保证连杆机械拉压强度一致的作用。当发动机连杆处于长期高负荷或随机高负荷的极限工况状态时，连杆气腔受到急剧增高的机械拉压的影响，其内部平均气压以每单位机械拉压8.2Pa的比例高速上升［10］。连杆气腔平均气压的升高不仅导致了连杆力传递效应的不对称性，还使连杆的疲劳程度升高。连杆气腔所对应的连杆损伤程度的计算公式如下：

式中：v—气腔直径，单位为mm；n—气腔外部发动机内压，单位为MPa；pi—气腔燃烧爆发压力，单位为MPa。

3.2 曲柄表面粗糙程度所对应的连杆损伤程度

受到工业化进程的影响，发动机连杆表层工艺采用拉伸强度较为优越的光滑试样材料。当发动机连杆处于长期高负荷或随机高负荷的极限工况状态时，连杆表面受到急剧增高的机械拉压的影响，出现表层工艺磨损现象，造成连杆的疲劳损伤。曲柄表面粗糙程度所对应的连杆损伤程度计算公式如下：

式中：g—曲柄表层微动磨损；e—连杆材料磨损允许范围，单位为mm2；tnm—连杆磨损深度，单位为mm。

3.3 发动机转速和曲柄角速度所对应的连杆损伤程度

不同于气腔压力和曲柄表面粗糙程度对连杆疲劳的直接影响，发动机转速和曲柄角速度对连杆损伤程度的影响主要通过间接方式。当发动机连杆处于长期高负荷或随机高负荷的极限工况状态时，理想条件下的连杆力传递次数与实际连杆力传递次数存在不可忽视的差距，导致这种差距的原因，是机械拉压造成的连杆疲劳，因此发动机转速和曲柄角速度降低的幅值能够间接反映连杆损伤程度。实际连杆力传递次数的计算式如下：

式中：wpmax—曲柄综合变形；π—曲柄线性偏移系数；Δc—曲柄上端半圆孔间距，单位为mm。发动机转速降低幅值所对应的连杆损伤程度的计算公式如下：

式中：—发动机热结构耦合强度—发动机刚度，单位为N/m。曲柄角速度降低幅值所对应的连杆损伤程度的计算式如下：

式中：φ-a—曲柄最低转速，单位为r/min；siny—曲柄上下端半圆孔中心距，单位为mm；u—表示曲柄最大主应力，单位为MPa。

3.4 自适应概率神经网络模型

获取连杆连杆损伤程度数据后，将其代入自适应概率神经网络模型之中，完成其损伤程度的识别。传统概率神经网络进行损伤模式识别时会将具有Parzen窗口估计量的贝叶斯决策放进人工神经网络框架中，基于发动机的损伤数据集θ与P维矢量X的测量集进行判断。在模式识别的过程中，利用Parzen窗口估计核密度估计量的概率密度函数，其表达式为：

式中：f(X)—q类在X点的概率密度函数值；n—训练矢量中q类的数量；Xi—q类中第i个训练矢量；γ—高斯核的标准偏差。

鉴于传统模型中所有参数均具有相同的γ参数值，不能真实地反应各输入变量对正确分类结果的实际作用，故采用遗传算法对其参数进行优化，其具体步骤如下所示。

（1）对参数估计区间形成初始种群，设种群规模为100；

（2）对种群进行二进制编码

（3）复制、交叉、变异并编码。本次研究选用非线性选择机制，同时采用保留策略，设定变异概率和变异率，准备训练；

（4）采用hold-one-out训练策略完成训练，如连续遗传20代其识别精度IA不变即可跳转到步骤（5），反之跳转到步骤（2）；

（5）计算各维γ的敏感因子，其计算式为：

综上所述，完成发动机连杆恒定拉压损伤检测模型的建立。

4 实验与结果

为验证发动机连杆恒定机械拉压损伤自适应检测方法的整体有效性，需要对其进行测试。

4.1 实验环境设置

这里实验在一台操作系统为Windows server 2010的笔记本电脑中进行，其具体实验环境设置，如表1所示。

表1 实验环境设置Tab.1 Exper Imental Environment Settings

选择猎豹CT7和猎豹D9两种型号的发动机作为试验对象，试验对象相关参数设置，如表2所示。

表2 试验对象相关参数Tab.2 Test Object Related Parameters

采集数据后，利用MATLAB 中的Simulink 模块搭建测试的仿真平台，其建立的试验对象仿真模型，如图3所示。

图3 试验对象Fig.3 Test Object

选取200件猎豹CT7和猎豹D9型号发动机的连杆作为研究对象，其中存在100件含有大量拉压损伤，其损伤类型包括连杆弯曲、大小头磨损、出现裂纹等。在设备运转过程中利用传感器标定连杆，以获取连杆在工作过程中的载荷数据，试验中的实测图，如图4所示。

图4 实测现场图Fig.4 Measured Field Map

以连杆的载荷数据为测试样本输入到仿真模型之中，开展机械拉压损伤检测试验。为进一步验证所提方法的先进性，选取文献［3］方法和文献［4］方法作为对比方法，开展对比实验。

4.2 检测准确率对比

将测试样本均分为5 个样本集，利用三种方法分别展开连杆机械拉压损伤检测，获得连杆机械拉压损伤检测结果，如图5所示。

图5 检测准确率对比Fig.5 Comparison of Detection Accuracy

如图5所示，所提方法在对多个样本集进行测试的过程中，其准确率高于88%，而两种文献方法在多次测试中，其准确率均低于80%，由此可证所提方法优于对比方法，具有更优的检测效果。对三种方法面对不同损伤类型的准确率进行分析，得其对比结果，如表3所示。

表3 不同损伤类型的检测准确率对比Tab.3 Comparison of Detection Accuracy of Different Damage Types

如表3所示，所提方法在面对多种损伤类型时的检测准确率仍然较高。

三种方法面对大小头磨损时的检测准确率最低，文献［4］方法的检测准确率仅为37%，文献［3］方法的检测准确率优于文献［4］方法，但也仅为45%。

与此相比，所提方法的检测准确率达到83%，具有较好的检测准确率，检测效果较好。

4.3 检测效率对比

选取样本一作为测试集，采用三种方法对其展开机械拉压损伤检测，对比其检测效率，获得对比结果，如图6所示。

如图6所示，采用所提方法进行发动机连杆机械拉压损伤检测时，其检测时间均不超过0.4s，说明所提方法的检测效率较高。采用文献［3］方法和文献［4］方法检测时间与所提方法存在较大差距，均超过1.2s，说明文献［3］方法和文献［4］方法的检测效率较低。经上述对比可知，所提方法的检测效率明显优于对比方法。

5 结束语

近年来，发动机凭借自身强化性能被广泛应用于医疗器械、交通运输、航空航天等多种领域。连杆作为与发动机机械运动绑定的重要零部件，对其机械拉压损伤进行及时检测便于制定维护计划，避免发动机永久性损坏的作用。

实验结果表明，在对多个样本集进行测试的过程中，其准确率高于88%，面对多种损伤类型时的检测准确率高于83%，且其检测时间不超过0.4s，均优于对比方法，具有较好的检测效果。虽然所提方法具有较好的应用性能，但其仍然存在不足之处，接下来，如何进一步提升拉压损伤的检测准确性是研究人员下一步工作的重点。