车用发动机

作者：兰天，智海峰，王敏，刘峰春，王彦岩，阴晋冠，沈义涛

单位：1.海军装备部，山西太原030027；2.中国北方发动机研究所，天津300400；3.哈尔滨工业大学，山东威海264209"],"article":{"keywordList_cn":["润滑油","黏度","介电常数","回归分析","BP神经网络"],"juan":"0","zhaiyao_cn":"为实现对柴油机润滑油状态的在线评估，研究得到其介电常数、黏度随主要劣化指标柴油含量、烟炱含量、氧化度的变化规律：柴油含量对介电常数的影响较小，与黏度呈较明显负相关性；烟炱含量与介电常数呈正相关性，与黏度呈二次关系；氧化度对二者的影响很小，可以忽略。在此基础上，搭建了基于回归分析和BP神经网络的润滑油主要劣化指标评估模型。试验结果表明：BP神经网络模型对润滑油主要劣化指标具有更高的预测精度，对三者最大预测误差分别为其含量阈值的8.3%，9.7%，6%。采用所建模型对柴油机润滑油进行在线实时监测，可以避免因润滑油状态异常造成的发动机部件损坏，对提高柴油机工作的可靠性具有重要意义。","endNoteUrl_en":"http://www.cyfdjjournal.com/EN/article/getTxtFile.do?fileType=EndNote&id=10524","reference":"","bibtexUrl_cn":"http://www.cyfdjjournal.com/CN/article/getTxtFile.do?fileType=BibTeX&id=10524","abstractUrl_en":"http://www.cyfdjjournal.com/EN/10.3969/j.issn.1001-2222.2022.05.012","qi":"5","id":10524,"nian":2022,"bianHao":"2022-5-12","zuoZheEn_L":"LANTian，ZHIHaifeng，WANGMin，LIUFengchun，WANGYanyan，YINJinguan，SHENYitao","juanUrl_en":"http://www.cyfdjjournal.com/EN/Y2022","qiShiYe":"80","qiUrl_cn":"http://www.cyfdjjournal.com/CN/Y2022/V0/I5","lanMu_cn":"栏目","pdfSize":"0","zuoZhe_CN":"兰天¹，智海峰²，王敏³，刘峰春²，王彦岩³，阴晋冠²，沈义涛³","risUrl_cn":"http://www.cyfdjjournal.com/CN/article/getTxtFile.do?fileType=Ris&id=10524","title_cn":"柴油机润滑油液状态在线评估方法研究","doi":"10.3969/j.issn.1001-2222.2022.05.012","jieShuYe":"","keywordList_en":["lubricatingoil","viscosity","dielectricconstant","regressionanalysis","BPneuralnetwork"],"endNoteUrl_cn":"http://www.cyfdjjournal.com/CN/article/getTxtFile.do?fileType=EndNote&id=10524","zhaiyao_en":"Inordertorealizetheonlineevaluationofdieselenginelubricatingoilcondition,thevariationlawsofdielectricconstantandviscositywiththemaindeteriorationindicatorssuchasdieselcontent,sootcontentandoxidationdegreewereacquired.Thedieselcontenthadlittleeffectonthedielectricconstantandshowedanobviousnegativecorrelationwithviscosity.Thesootcontenthadapositivecorrelationwiththedielectricconstantandaquadraticrelationshipwiththeviscosity.Theinfluenceofoxidationdegreeonbothcouldbeignored.ThenanevaluationmodelofthemaindeteriorationindicatorsforlubricatingoilwasestablishedbasedonregressionanalysisandBPneuralnetwork.TheexperimentalresultsshowthatBPneuralnetworkmodelhasahigherpredictionaccuracyandthemaximumpredictionerrorsformaindeteriorationindicatorsare8.3%,9.7%and6%oftheirrespectivecontentthreshold.Theonlinereal-timemonitoringofdieselenginelubricatingoilbythebuiltmodelcanavoiddamagetoenginepartscausedbyabnormalstateoflubricatingoilanditisofgreatsignificancetoimprovethereliabilityofdieselengine.

关键词：润滑油；黏度；介电常数；回归分析；BP神经网络

为实现对柴油机润滑油状态的在线评估，研究得到其介电常数、黏度随主要劣化指标（柴油含量、烟炱含量、氧化度）的变化规律：柴油含量对介电常数的影响较小，与黏度呈较明显负相关性；烟炱含量与介电常数呈正相关性，与黏度呈二次关系；氧化度对二者的影响很小，可以忽略。在此基础上，搭建了基于回归分析和BP神经网络的润滑油主要劣化指标评估模型。试验结果表明：BP神经网络模型对润滑油主要劣化指标具有更高的预测精度，对三者最大预测误差分别为其含量阈值的8.3%，9.7%，6%。采用所建模型对柴油机润滑油进行在线实时监测，可以避免因润滑油状态异常造成的发动机部件损坏，对提高柴油机工作的可靠性具有重要意义。

来源：2022年第5期

《车用发动机》期刊编辑部

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