技術與安全知識

柴油發電機組機油冷卻器流量特性的試驗與仿真

 

摘要： 機油溫度是影響柴油發電機潤滑系統工作可靠性的最主要因素之一。當機油溫度過高會引起機油黏度降低顯著，機油穩定性降低，氧化變質加劇，機油壓力偏低等現象，從而易導致燒軸瓦、燒曲軸、缸套拉傷等故障發生。因此，為控制柴油發電機機油溫度，保證各部件得到有效而可靠的潤滑，當油底殼機油溫度超過95℃時，就應該在潤滑系統中安裝機油冷卻器。神經網絡建模技術已經被廣泛應用在柴油發電機組等各研究領域 ，并取得了良好的效果。康明斯公司在本文利用BP神經網絡的非線性映射功能并結合相關試驗數據建立了描述機油冷卻器流量特性的仿真模型 ，并通過試驗法驗證了所建模型的正確性。

 

一、試驗研究

 

      機油冷卻器的作用就是降低機油的溫度，使其保持在合適范圍內，從而大幅度提高柴油發電機的性能和壽命。機油冷卻器的性能主要取決于其傳熱和流阻兩項指標。人們對機油冷卻器主要側重于其傳熱性能的研究，而很少對其流阻特性進行全面研究。通過分析流經機油冷卻器的機油流量與壓降的關系，本研究詳細考察了不同油溫下機油冷卻器的流阻特性，為柴油發電機潤滑冷卻系統設計與分析提供依據。對于給定的機油冷卻器及機油，機油流量和溫度是影響壓降的主要因素。

      目前，人們對潤滑系統組成部件流量特性的建模研究主要采用線性回歸、逐步回歸等數理統計的原理對試驗數據進行處理得到其近似方程表達式。這些方法大多是針對某一特定工況或某些局部工況來分析和評價其工作特性的。機油冷卻器在工作時，有關因素如溫度、壓力等對其流量特性的影響大多是非線性的，因此采用上述方法對機油冷卻器全工況下的流量特性建立統一的方程表達式將是十分復雜的。

1、試驗對象及試驗裝置

      試驗對象為某柴油機用機油冷卻器，其主要的一些性能參數如下：

（1）機油冷卻器芯子在1.2MPa油壓下作密封性試驗，時間3min，不得滲漏，芯片不得拱起。

（2）限壓閥開啟壓力為0.3MPa。

      油箱內的機油經過加熱器加熱，由機油泵泵出，流經調節閥、流量計后進入機油冷卻器，再由冷卻器出口和連接管道回到油箱。在冷卻器機油進出口均裝有用于檢測機油壓力的壓力表。此外，該試驗系統中還裝有用于監測油箱內機油溫度的溫度傳感器、用于回油的溢流閥、驅動機油泵的驅動電機及系統控制臺和其他輔助設備。圖2為機油冷卻器流量特性測試現場照片。

 

圖1  機油冷卻器結構圖

圖2  機油冷卻器流量特性測試裝置示意圖

 

2、試驗因素及水平的選擇

      考慮到測試裝置的工作性能要求，本試驗選擇的因素水平見表1，主要測量了9種油溫下機油流經冷卻器產生各種壓降時相應的流量。其中，由于機油黏度低溫時隨油溫的變化比高溫時大得多，因此低溫段劃分較細。

表1    試驗研究因素和水平

 

3、試驗步驟

      所測冷卻器前后安裝有兩個限壓閥門，如圖3所示。當限壓閥門完全開啟后，機油通過冷卻器出油口和限壓閥處出油口進入柴油發電機主油道。本試驗中將限壓閥處的出油口堵死，重點考察限壓閥沒有開啟時不同機油溫度下流經機油冷卻器的機油流量與其所產生的壓降之間的關系。完成測試系統組裝和調試后，根據試驗方案按照以下步驟進行試驗：

（1）打開電源開關，啟動加熱器，將油箱內機油加熱至一定溫度。

（2）啟動電機驅動機油泵，使機油循環流動起來，直至油箱內機油溫度均勻。

（3）若上一步驟中的均勻溫度未達到試驗規定溫度，則返回到步驟（1）；若超過試驗規定溫度，則需要等待機油冷卻，直至達到試驗規定機油溫度。

（4）關閉第一限壓閥門，使冷卻器進油壓力達到預定值；再打開第二限壓閥門，記錄壓力表和流量計讀數。如圖4所示。

（5）重復步驟（4），測試各個預定進油壓力下的流量，記錄每次壓力表和流量計讀數。

（6）重復步驟（1）~（5），測量不同機油溫度下流經機油冷卻器的機油流量與其所產生壓降之間的關系。

      機油溫度控制十分困難，實際試驗過程中需要及時進行調控。由于受各種外在因素的影響，所記錄的試驗數據存在一定偏差。其中，壓力偏差為±0.01MPa，溫度偏差為±2℃，流量偏差為±0.1L/min。

 

圖3  柴油發電機機油壓力表安裝

圖4  柴油機機油冷卻器壓力讀取

 

4、試驗結果與分析

      通過機油冷卻器工作過程示意圖（如圖5所示），可以更全面了解機油溫度、流經機油冷卻器的機油流量及其所產生的壓降三者之間關系。通過對試驗數據的插值處理，分別得到了在機油溫度為70℃，80℃，90℃，95℃，100℃時各壓降下的流量數據，結合原試驗數據，整理得到反映機油溫度、流經機油冷卻器的機油流量及其所產生的壓降三者之間關系的曲面圖，如圖6所示。

      由圖6可以發現，在較低油溫和高壓降情況下，流經機油冷卻器的機油流量與其所產生的壓降之間有很好的線性關系，而在高溫、低壓降時存在明顯的非線性關系。同時還可以發現，流量—壓降關系比流量—溫度關系的線性度更好。

 

圖5  機油冷卻器工作過程示意圖

圖6  機油冷卻器流量特性測試結果

 

二、BP神經網絡建模分析

 

1、BP神經網絡

      BP反向傳播網絡是目前工程中應用最為廣泛的一種人工神經網絡。由于神經網絡具備非線性映射功能，可用神經網絡逼近動態系統輸入和輸出之間任一非線性關系。這樣，經過訓練的神經網絡可成為描述系統的模型。利用神經網絡建模的最大特點是，只需樣本數據而不需要建立具體的數學方程表達式，就能建立起輸入與輸出之間的非線性映射關系，用于函數逼近，理論上可達到任意精度。

2、模型的建立

（1）學習樣本的選擇

      學習樣本是用來訓練網絡、調整網絡的連接權值使網絡的模擬輸出與實際輸出的誤差最小。一個性能良好網絡模型學習樣本的選擇應具有3個特性，即致密性、遍歷性和相容性。本研究采用試驗實測數據作為學習樣本。

（2）網絡結構的設計

      實際應用中，BP網絡主要有兩層和3層（不包括輸入層）兩種。研究表明，當隱含層的神經元足夠大時，兩層結構的網絡可以實現任意復雜的映射。對于給定的機油冷卻器及所使用的機油，機油流量和溫度是影響壓降大小的主要因素。本研究采用兩層結構，將機油流量和溫度作為網絡的輸入，所產生的壓降作為輸出。

（3）訓練算法的選擇

      BP網絡的學習算法有很多種，對于一個給定的問題，采用哪種訓練方法使網絡訓練速度最快是很難預料的。通過試算比較，本研究最終選定使用Levenberg 2 Marquardt算法來訓練網絡。

3、仿真結果分析

（1）隨著流量的增加，機油流經機油冷卻器所產生的壓降也明顯增加。

（2）在較低油溫和高壓降情況下，流經機油冷卻器的機油流量與其所產生的壓降有很好的線性關系，而高溫、低壓降時存在明顯的非線性關系；流量—壓降關系比流量—溫度關系的線性度更好。

（3）利用神經網絡建立機油冷卻器的流量特性模型是可行的，取得了很好的性能仿真效果，可以提高潤滑系統網絡法分析過程中的建模效率。

 

總結：

      綜上所述，結合試驗，詳細考察了不同油溫下機油冷卻器的流量特性，并利用BP神經網絡建立了描述機油冷卻器流量特性的仿真模型。研究結果表明：隨著流量的增加，機油流經機油冷卻器所產生的壓降也明顯增加；在較低油溫和高壓降情況下，流經機油冷卻器的機油流量與其所產生的壓降均有很好的線性關系，而在高溫、低壓降時存在明顯的非線性關系；流量—壓降關系比流量—溫度關系的線性度更好。利用BP神經網絡建立的流量特性模型取得了很好的性能仿真效果，最大誤差不超過5%。

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