【技术实现步骤摘要】
本申请涉及发动机，尤其涉及一种爆震异响识别方法、设备及介质。
技术介绍
1、发动机的性能标定是指对发动机的运行参数进行精确调整和优化，以确保其在不同的工况下能够达到最佳的性能和效率，通常情况下，气体机在性能标定过程中，为追求发动机的动力性和经济性，发动机往往处于轻微爆震状态。发动机爆震多会造成动力下降、油耗增加、噪音增大、排放恶化等一些列问题，严重的爆震还会造成敲缸、发动机熄火以及可靠性故障。因此，如果轻微爆震控制不合适，即使不会造成可靠性问题，也会造成异响问题，甚至在发动机匹配整车后影响驾驶舒适性。
2、目前，在性能标定过程中，通过标定软件和燃烧测试软件进行标定，，爆震异响识别多是靠主观听，从而对爆震异响进行识别。
3、但是，通过标定软件和燃烧测试软件的标定过程中，主要考虑到燃烧模拟情况，无法判断爆震时产生的噪声是否可接受，并且不同人判断就会产生主观差异，此外，标定边界无法考虑到振动、噪声的维度，振动、噪声的问题往往需要请工程师进行评价，标定数据需要根据振动、噪声可接受程度反复修改的情况，最终导致识别爆震异响的过程中，正确性不高且效率也低下。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种爆震异响识别方法、设备及介质，用于解决识别爆震异响的过程中，正确性不高且效率也低下的问题。
2、本申请实施例采用下述技术方案：
3、一方面，本申请实施例提供了一种爆震异响识别的方法，该方法包括：采集发动机在不同爆震水平下的振动加速度图像、噪声图像和kpea
4、一个示例中，所述根据设定的噪声突变量阈值区间、所述噪声图像与所述振动加速度图像，确定所述发动机的振动加速度峰值阈值区间，具体包括：将所述噪声图像与所述振动加速度图像的横坐标进行对齐；所述横坐标为时间点；将对齐后的噪声图像与振动加速度图像沿横坐标进行叠加，得到第一合并图像；根据所述第一合并图像，提取所述噪声突变量阈值区间对应的振动加速度峰值阈值区间。
5、一个示例中，所述根据所述第一合并图像，提取所述噪声突变阈值区间对应的振动加速度峰值阈值区间，具体包括：在所述第一合并图像中，对所述噪声突变量阈值区间内每个时间点的振动加速度峰值进行统计，得到每个时间点的振动加速度峰值；根据每个时间点的噪声值与振动加速度峰值，生成第一爆震关系图像；所述第一爆震关系图像的坐标轴为噪声值与振动加速度峰值；根据所述第一爆震关系图像，确定所述噪声突变量阈值区间对应的振动加速度峰值阈值区间。
6、一个示例中，所述根据所述第一爆震关系图像，确定所述噪声突变量阈值区间对应的振动加速度峰值阈值区间，具体包括：根据所述第一爆震关系图像的数据点分布，划分噪声突变量阈值区间对应的第一轮廓区域，以去除随机无效点；根据所述第一轮廓区域，确定振动加速度峰值阈值区间。
7、一个示例中，所述根据所述振动加速度峰值阈值区间与所述kpeak图像，生成所述发动机的kpeak阈值区间，具体包括：将所述振动加速度图像与所述kpeak图像的横坐标进行对齐；所述横坐标为时间点；将对齐后的振动加速度图像与kpeak图像沿横坐标进行叠加，得到第二合并图像；根据所述第二合并图像，提取所述振动加速度峰值阈值区间对应的kpeak阈值区间。
8、一个示例中，所述根据所述第二合并图像，提取所述振动加速度峰值阈值区间对应的kpeak阈值区间，具体包括：在所述第二合并图像中，对所述振动加速度峰值阈值区间内每个时间点的kpeak值进行统计，得到每个时间点的kpeak值；根据每个时间点的振动加速度峰值与kpeak值，生成第二爆震关系图像；所述第二爆震关系图像的坐标轴为振动加速度峰值与kpeak值；根据所述第二爆震关系图像，确定所述振动加速度峰值阈值区间对应的kpeak阈值区间。
9、一个示例中，所述根据所述第二爆震关系图像，确定所述振动加速度峰值阈值区间对应的kpeak阈值区间，具体包括：根据所述第二爆震关系图像的数据点分布，划分振动加速度峰值阈值区间对应的第二轮廓区域，以去除随机无效点；根据所述第二轮廓区域，确定kpeak阈值区间。
10、一个示例中，所述根据所述kpeak阈值区间，对所述发动机进行爆震异响识别，具体包括：在所述kpeak阈值区间为多个时，通过第一kpeak阈值区间确定所述发动机发生爆震异响，通过第二kpeak阈值区间确定所述发动机爆震异响预警，以调整性能标定数据，通过第三kpeak阈值区间确定所述发动机的爆震异响可被接受；采集所述发动机的待识别kpeak图像；在所述待识别kpeak图像中kpeak值处于第一kpeak阈值区间的数据点超过采样kpeak总数的第一预设占比时，生成所述发动机的爆震异响报警信息，并限制所述发动机扭矩提升；在所述待识别kpeak图像中kpeak值处于第二kpeak阈值区间的数据点超过采样kpeak总数的第二预设占比时，生成所述发动机的爆震异响预警信息，以提示调整性能标定数据；在所述待识别kpeak图像中kpeak值处于第三kpeak阈值区间时，确定所述发动机可继续性能标定工作。
11、另一方面，本申请实施例提供了一种爆震异响识别设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的一种爆震异响识别方法。
12、另一方面，本申请实施例提供了一种爆震异响识别非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令能够执行上述任一项所述的一种爆震异响识别方法。
13、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
14、通过采集多种图像数据，更全面地反映发动机在不同爆震水平下的状态，为工作人员提供了更直观的判断信息。其次根据设定的噪声阈值来确定振动加速度峰值阈值，并以此来生成kpeak阈值，从而kpeak阈值是已经考虑到了噪声和振动的因素所得出，基于该kpeak阈值进行爆震异常识别时，既能从客观上判断是否满足用户针对噪声和振动的要求，又能推进性能标定工作，实现了对发动机爆震异响的量化分析，不仅可以在标定早期避免爆震异响，还可以提高性能标定开发效率，也提高了爆震异响识别的准确性和效率。
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1.一种爆震异响识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据设定的噪声突变量阈值区间、所述噪声图像与所述振动加速度图像，确定所述发动机的振动加速度峰值阈值区间，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一合并图像，提取所述噪声突变阈值区间对应的振动加速度峰值阈值区间，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一爆震关系图像，确定所述噪声突变量阈值区间对应的振动加速度峰值阈值区间，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述振动加速度峰值阈值区间与所述KPEAK图像，生成所述发动机的KPEAK阈值区间，具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二合并图像，提取所述振动加速度峰值阈值区间对应的KPEAK阈值区间，具体包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二爆震关系图像，确定所述振动加速度峰值阈值区间对应的KPEAK阈值区间，具体包括：
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