[发明专利]一种发动机声品质预测方法

说明书

本发明提出了一种发动机声品质预测方法，包括以下步骤：测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；计算发动机高频振荡能量；计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动；通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。本发明通过燃烧特征参数预测发动机声品质，通过测量发动机缸内压力，提取气缸压力高频振荡和燃烧过程压力升高率循环波动等燃烧特征参数，通过燃烧过程特征参数可以直接预测发动机声品质尖锐度与粗糙度，不需要对发动机进行噪声测量，节省了大量主观评测所需时间，并且可以为后期发动机和整车噪声品质优化提供了参考依据。

技术领域

本发明属于发动机研究领域，具体涉及一种发动机声品质预测方法。

背景技术

发动机在稳定运行过程中，辐射出的噪声大体可以分为两部分，一部分是由发动机组件振动产生的机械噪声，另一部分是由发动机燃烧过程产生的燃烧噪声。在发动机稳态运行过程中，机械噪声可以认为保持不变，发动机燃烧过程中的高频振荡通过机体传播进入空气，对发动机声品质尖锐度具有较大的影响，而燃烧过程的循环波动，则对声品质粗糙度存在较大的影响。

现有技术中，基于UDS和AHP的柴油机声品质评价指标，通过建立柴油机噪声品质评价的递阶层次结构模型，对各个因素赋予相应的权重，对发动机声品质进行主观评价。现有技术中，基于时域动态特性分析的车内声品质预测方法，通过采集信号样本，对声品质客观参数进行计算，建立声品质客观综合评价模型对车辆行驶过程中声品质进行预测。现有技术中，乘用车车内噪声声品质预测方法，采用听觉外周计算模型计算声品质客观参数，并通过BP神经网络建立车内声品质的主观评价模型。上述现有技术中对噪声品质进行评估，主要针对整车进行声品质分析，忽略了发动机作为主要噪声源对声品质的影响。并且在进行声品质评估过程中，主要通过主观评价法进行评测，数据样本需求量大，评价过程繁琐。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题提供一种发动机声品质预测方法，本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一。

本发明的技术方案是：待发动机运行稳定，通过控制器改变发动机控制参数，测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线，对发动机气缸压力曲线进行滤波处理得到气缸压力高频振荡，并对燃烧过程产生的高频振荡进行能量积分，计算发动机高频振荡能量(Pa²×10⁸)，通过高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度。求气缸压力随时间变化曲线的一阶导数，并计算多个工作循环的最大压力升高率循环波动，通过循环波动预测发动机声品质粗糙度。

一种发动机声品质预测方法，包括以下步骤：

测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；

计算发动机高频振荡能量；

计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动；

通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；

通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。

上述方案中，在计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动中，

若发动机只具有一次喷射策略，则计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动；

若发动机具有预喷射策略，则计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。

上述方案中，所述发动机高频振荡能量E_total通过下面公式计算：

其中，P为气缸压力滤波后高频振荡部分，θSoC为燃烧始点，θEoC为燃烧终点，E_total为燃烧过程的高频振荡能量，dθ为曲轴转角。