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氢燃料发动机在医院备用电源上的工作及运行

发布日期: 2020-02-14

来源: www.qdf0605.com

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  • 更新时间: 2020-02-14
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基本简介

氢燃料发动机在医院备用电源上的工作及运行

基于氢燃料发动机的医院备用电源故障检测研究

本文通过平稳小波算法实现了对氢燃料发动机异常点火的自动识别其可有效地提高氢燃料发动机的使用效率从而保障氢燃料发动机在应用于医院备用电源设计时能更加稳定的工作及运行。

氢能源作为一种广泛存在于自然环境中的清洁能源,始终是学者与工程化工技术领域研究的重点。氢燃料发动机可直接将氢气转化成为可以驱动化工设备的机械能或者电能是一种便利的备用电源装置现有的氢燃料发动机主要应用于电车,分布式发电以及应急电源领域。医院作为公共健康的主要保障机构对于电能的需求较大且更加严格。一般二甲以上医院的电力系统负荷均属于一级负荷断电对于医疗活动具有重大威胁可能危机病人的生命安全同时造成医疗化工设备故障瘫痪。医疗备用电源基本上成为目前大型医疗机构的标准配置传统的配用电源主要采用柴油发电机或大型蓄电池柴油机的使用噪声明显且脍因为燃烧不完全易造成空气污染而大型蓄电池则因内部多采用重金属化合物.原料废液处理与回收损害环境。因此将氢能源应用于医院备用电源解决方案,一直是氢能源应用的关注热点。

氢燃料发动机的结构特点和点火控制等与传统的燃料具有显著差异将氢燃料发动机应用于医疗备用电源更应该关注氢燃料发动机的使用情况尤其是对于可能造成发动机故障的异常燃烧进行实时监控尽可能避免因发动机化工设备异常而引起的备用电源失效给医院经济和病人权益造成损失。当前对于氢燃料发动机异常燃耗的故障监控主要采用的是检测发动机内压力传感器所测到的电信号数据并结合信号分析模式识别等化工技术.手段,进行异常燃烧特别是提前燃烧的检测。文中提出一种利用平稳小波算法检测燃烧点火点提前的方法,从而实现了对于氢燃料发电机故障的自动和实时检测保障备用电源的性能稳定。

1 氢燃料发动机

氢燃料发动机从产生到应用,经历多次改良最初多是采用喷射汽油机的结构实现。后来考虑氢气的存储和燃烧等多重特点增加了减压、过滤、调.控以及温度监测等诸多模块进行辅助。一般包括储气库、压力调节单元、光电控制单元、液氨存储单元、供气管路、发动机、点火装置、压力监测控制装置进气通路和排气通路组成。详细结构可依据实际使用的环境不同,而进行对应性的调整与修改。其结构的一般性如图1所示。

基于氢燃料发动机的医院备用电源故障检测研究 

1 氢燃料发动机结构示意图

Fig.1 Schematic diagram of hydrogen fueled engine

燃料电池支持系统以及中央控制系统是氢燃料电池的主要控制单元,一般压力传感监测单元就布置在燃料电池支持系统中用于实时查看燃料电池内的压力变换情况。燃料电池组内设置有点火装置用于实现氢气化学能转化为热能进而产生电能。在这一过程中,由于点火装置的老化或氢气和空气分压的变化易产生异常点火早燃现象。早燃使得氢气的燃烧效率下降且伴随对电池内部结构的损伤。早燃与正常燃烧均可以从压力传感单元上读取到压力对应的电压曲线但由于压力采集曲线的形态复杂,并不能准确判断燃烧点的准确时刻,因而难以进行故障的精确分析。

2 平稳小波变换

研究人员对提前燃烧压力信号进行离散小波及小波包分析并取得了定的效果证明了小波分析对于复杂压力传感信号曲线信息的确具有优势。然而过往的研究却忽略了离散小波分析的降阶采样会使得下一级频段序列的样本数减少一半作为燃烧起点信号时域局部特征可能会被抽样抹除掉。平稳小波变换(SWT)则没有降采样过程又称平移不变小波变换或称静态小波变换。在Mallat算法基础上在对j层进行滤波操作前对上一层的低通滤波器相邻两个系数之间内插2j-1-1个零进行扩展这种冗余设计产生了平移不变性。

对于识别点火起点,燃烧伴随着压力上升对应压力曲线出现峰值。这种峰值曲线出现在一个有限的时间段内,对压力信号进行平稳小波分解变换。变换后每一阶的系数总量均等于原始压力信号长度故可用于识别燃烧起点的局部特征。

3 实验结果

本文对实际氢燃料发动机的压力传感器进行了信号采集得到对应的1000组燃烧信号采样率为2500Hz,每次采样信号时间长度为4s。采用Daubechies提出的syms5小波进行10个尺度的分析分析其趋势信号识别和定位每组采样信号的燃烧起点,并通过统计分析得到异常燃烧和正常燃烧两者的时刻差异,再结合分类器进行自动分析识别。图3展示了氢燃料发动机正常和异常燃烧的压力曲线。

早燃和正常燃烧曲线对比 

3 早燃和正常燃烧曲线对比

Fig.3 Comparison of early combustion and normal combustion curves

3中蓝色曲线代表异常燃烧早燃的压力曲线),绿色曲线代表正常燃烧的压力变化曲线。可以得出正常燃烧-般在时间上落后于异常燃烧1~2s其燃烧有效时间更长表现为绿色曲线下方的积分面积更大。同时无论是何种燃烧方法其燃烧曲线上均存在大量的抖动变化难以准确判断具体的燃烧起点时刻。

对燃烧压力曲线进行平稳小波分析考虑到分解尺度为10图像展示不便因此主要给出10次分解得到最终趋势信号和原始压力信号之间的对比图以及燃烧时刻的定位结果。如图4和图5所示。

异常燃烧和其趋势信号 

4 异常燃烧和其趋势信号

Fig.4 Abnormal combustion and its trend signal

 

5 正常燃烧和其趋势信号

Fig.5 Normal combustion and its trend signal

由图4和图5可知经过平稳小波分解(SWT)得到的压力曲线信号的峰值信息被有效地提取出来,表征点火时刻的时间点压力极大值点很容易通过简单的算法得到,从而实现点火时刻的精确识别。通过对1000组采集数据进行识别,提取出了每组压力数据的点火时刻然后结合线性分类器对点火时刻进行了训练可实现异常点火与正常点火的自动分析识别准确率达到90%以上。

4 结语

本文通过平稳小波算法实现了对氢燃料发动机异常点火的自动识别其可有效地提高氢燃料发动机的使用效率从而保障氢燃料发动机在应用于医院备用电源设计时能更加稳定的工作及运行。

 

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