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柴油发电机组机油冷却器流量特性的试验与仿真

 

摘要： 机油温度是影响柴油发电机润滑系统工作可靠性的最主要因素之一。当机油温度过高会引起机油黏度降低显著，机油稳定性降低，氧化变质加剧，机油压力偏低等现象，从而易导致烧轴瓦、烧曲轴、缸套拉伤等故障发生。因此，为控制柴油发电机机油温度，保证各部件得到有效而可靠的润滑，当油底壳机油温度超过95℃时，就应该在润滑系统中安装机油冷却器。神经网络建模技术已经被广泛应用在柴油发电机组等各研究领域 ，并取得了良好的效果。康明斯公司在本文利用BP神经网络的非线性映射功能并结合相关试验数据建立了描述机油冷却器流量特性的仿真模型 ，并通过试验法验证了所建模型的正确性。

 

一、试验研究

 

      机油冷却器的作用就是降低机油的温度，使其保持在合适范围内，从而大幅度提高柴油发电机的性能和寿命。机油冷却器的性能主要取决于其传热和流阻两项指标。人们对机油冷却器主要侧重于其传热性能的研究，而很少对其流阻特性进行全面研究。通过分析流经机油冷却器的机油流量与压降的关系，本研究详细考察了不同油温下机油冷却器的流阻特性，为柴油发电机润滑冷却系统设计与分析提供依据。对于给定的机油冷却器及机油，机油流量和温度是影响压降的主要因素。

      目前，人们对润滑系统组成部件流量特性的建模研究主要采用线性回归、逐步回归等数理统计的原理对试验数据进行处理得到其近似方程表达式。这些方法大多是针对某一特定工况或某些局部工况来分析和评价其工作特性的。机油冷却器在工作时，有关因素如温度、压力等对其流量特性的影响大多是非线性的，因此采用上述方法对机油冷却器全工况下的流量特性建立统一的方程表达式将是十分复杂的。

1、试验对象及试验装置

      试验对象为某柴油机用机油冷却器，其主要的一些性能参数如下：

（1）机油冷却器芯子在1.2MPa油压下作密封性试验，时间3min，不得渗漏，芯片不得拱起。

（2）限压阀开启压力为0.3MPa。

      油箱内的机油经过加热器加热，由机油泵泵出，流经调节阀、流量计后进入机油冷却器，再由冷却器出口和连接管道回到油箱。在冷却器机油进出口均装有用于检测机油压力的压力表。此外，该试验系统中还装有用于监测油箱内机油温度的温度传感器、用于回油的溢流阀、驱动机油泵的驱动电机及系统控制台和其他辅助设备。图2为机油冷却器流量特性测试现场照片。

 

图1  机油冷却器结构图

图2  机油冷却器流量特性测试装置示意图

 

2、试验因素及水平的选择

      考虑到测试装置的工作性能要求，本试验选择的因素水平见表1，主要测量了9种油温下机油流经冷却器产生各种压降时相应的流量。其中，由于机油黏度低温时随油温的变化比高温时大得多，因此低温段划分较细。

表1    试验研究因素和水平

 

3、试验步骤

      所测冷却器前后安装有两个限压阀门，如图3所示。当限压阀门完全开启后，机油通过冷却器出油口和限压阀处出油口进入柴油发电机主油道。本试验中将限压阀处的出油口堵死，重点考察限压阀没有开启时不同机油温度下流经机油冷却器的机油流量与其所产生的压降之间的关系。完成测试系统组装和调试后，根据试验方案按照以下步骤进行试验：

（1）打开电源开关，启动加热器，将油箱内机油加热至一定温度。

（2）启动电机驱动机油泵，使机油循环流动起来，直至油箱内机油温度均匀。

（3）若上一步骤中的均匀温度未达到试验规定温度，则返回到步骤（1）；若超过试验规定温度，则需要等待机油冷却，直至达到试验规定机油温度。

（4）关闭第一限压阀门，使冷却器进油压力达到预定值；再打开第二限压阀门，记录压力表和流量计读数。如图4所示。

（5）重复步骤（4），测试各个预定进油压力下的流量，记录每次压力表和流量计读数。

（6）重复步骤（1）~（5），测量不同机油温度下流经机油冷却器的机油流量与其所产生压降之间的关系。

      机油温度控制十分困难，实际试验过程中需要及时进行调控。由于受各种外在因素的影响，所记录的试验数据存在一定偏差。其中，压力偏差为±0.01MPa，温度偏差为±2℃，流量偏差为±0.1L/min。

 

图3  柴油发电机机油压力表安装

图4  柴油机机油冷却器压力读取

 

4、试验结果与分析

      通过机油冷却器工作过程示意图（如图5所示），可以更全面了解机油温度、流经机油冷却器的机油流量及其所产生的压降三者之间关系。通过对试验数据的插值处理，分别得到了在机油温度为70℃，80℃，90℃，95℃，100℃时各压降下的流量数据，结合原试验数据，整理得到反映机油温度、流经机油冷却器的机油流量及其所产生的压降三者之间关系的曲面图，如图6所示。

      由图6可以发现，在较低油温和高压降情况下，流经机油冷却器的机油流量与其所产生的压降之间有很好的线性关系，而在高温、低压降时存在明显的非线性关系。同时还可以发现，流量—压降关系比流量—温度关系的线性度更好。

 

图5  机油冷却器工作过程示意图

图6  机油冷却器流量特性测试结果

 

二、BP神经网络建模分析

 

1、BP神经网络

      BP反向传播网络是目前工程中应用最为广泛的一种人工神经网络。由于神经网络具备非线性映射功能，可用神经网络逼近动态系统输入和输出之间任一非线性关系。这样，经过训练的神经网络可成为描述系统的模型。利用神经网络建模的最大特点是，只需样本数据而不需要建立具体的数学方程表达式，就能建立起输入与输出之间的非线性映射关系，用于函数逼近，理论上可达到任意精度。

2、模型的建立

（1）学习样本的选择

      学习样本是用来训练网络、调整网络的连接权值使网络的模拟输出与实际输出的误差最小。一个性能良好网络模型学习样本的选择应具有3个特性，即致密性、遍历性和相容性。本研究采用试验实测数据作为学习样本。

（2）网络结构的设计

      实际应用中，BP网络主要有两层和3层（不包括输入层）两种。研究表明，当隐含层的神经元足够大时，两层结构的网络可以实现任意复杂的映射。对于给定的机油冷却器及所使用的机油，机油流量和温度是影响压降大小的主要因素。本研究采用两层结构，将机油流量和温度作为网络的输入，所产生的压降作为输出。

（3）训练算法的选择

      BP网络的学习算法有很多种，对于一个给定的问题，采用哪种训练方法使网络训练速度最快是很难预料的。通过试算比较，本研究最终选定使用Levenberg 2 Marquardt算法来训练网络。

3、仿真结果分析

（1）随着流量的增加，机油流经机油冷却器所产生的压降也明显增加。

（2）在较低油温和高压降情况下，流经机油冷却器的机油流量与其所产生的压降有很好的线性关系，而高温、低压降时存在明显的非线性关系；流量—压降关系比流量—温度关系的线性度更好。

（3）利用神经网络建立机油冷却器的流量特性模型是可行的，取得了很好的性能仿真效果，可以提高润滑系统网络法分析过程中的建模效率。

 

总结：

      综上所述，结合试验，详细考察了不同油温下机油冷却器的流量特性，并利用BP神经网络建立了描述机油冷却器流量特性的仿真模型。研究结果表明：随着流量的增加，机油流经机油冷却器所产生的压降也明显增加；在较低油温和高压降情况下，流经机油冷却器的机油流量与其所产生的压降均有很好的线性关系，而在高温、低压降时存在明显的非线性关系；流量—压降关系比流量—温度关系的线性度更好。利用BP神经网络建立的流量特性模型取得了很好的性能仿真效果，最大误差不超过5%。

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