液體火箭發動機噴管燃氣外流場紅外圖像研究

王大銳，張 楠，葛明和

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液體火箭發動機噴管燃氣外流場紅外圖像研究

王大銳，張 楠，葛明和

（北京航天動力研究所，北京，100076）

針對液體火箭發動機燃燒狀態監測，采用基于Matlab平臺開發的紅外圖像特征參數計算程序進行分析。通過Canny算子和邊緣模式算法對燃氣紅外圖像進行邊緣檢測、連接，利用選取特定區域的燃氣面積、周長、灰度熵及第1馬赫盤位置等特征參數來監測發動機燃燒狀態，最后提出一種圖像特征參數對燃燒工況的識別方法，為發動機燃燒狀態監測提供新的測量手段和思路。

液體火箭發動機；燃燒狀態監測；紅外圖像；邊緣檢測；特征參數

0 引 言

設計人員主要依靠壓力、溫度、流量、轉速、振動等信號獲取發動機試車過程信息，監測液體火箭發動機工作狀態，進行故障診斷。首先將測試信息導入發動機試車數據庫，然后根據模式識別理論對發動機工作狀態進行分析[1～5]。發動機試車過程中多數情況下，燃氣形狀、亮度變化要先于壓力、溫度或者流量變化，因此，在發動機試車出現故障時，往往把噴管出口燃氣的變化作為故障征兆進行分析。但是，僅憑眼睛觀察獲取圖像信息只能對故障現象進行定性分析，由此提出采用現代紅外圖像識別技術對發動機噴管燃氣紅外圖像進行研究，從燃氣紅外圖像中提取特征參數為發動機工作狀態監測和故障分析提供依據。

目前，隨著光學設備測量頻率和測量精度的不斷提升以及圖像分析識別技術的逐漸成熟，軍工、醫療、工業、農業等領域[6～13]越來越重視采用圖像識別技術監測機械設備工作狀態。在火箭發動機方面，Peter等人[14]運用數字圖像技術對SSME發動機燃氣激波結構和燃氣形狀進行有效識別；遲寶華等人[15]利用紅外熱像儀對液體火箭發動機壁面溫度進行了測量；梅飛等人[16]開發了航空發動機燃氣紅外成像仿真模型，對噴管不完全膨脹狀態下膨脹波、壓縮波變化進行圖像“捕捉”；張碩等人[17]利用自行開發的紅外圖像識別系統對固體火箭發動機燃氣圖像進行識別，提出固體火箭發動機燃氣特征參數計算方法和特征參數。

本文采用Canny算子和“邊緣模式”算法把燃氣流場進行分區，對各區域的燃氣紅外圖像進行邊緣檢測和連接，計算分析各區域面積、周長、灰度熵、第1馬赫盤位置等特征參數，以監測發動機試車狀態變化，并提出運用圖像特征參數識別發動機燃燒工況方法。

1 燃氣紅外圖像邊緣檢測

發動機熱試車紅外圖像顯示如圖1所示。

圖1 發動機熱試車紅外圖像

發動機熱試車時分別采用Roberts、Sobel、Prewitt、LOG和Canny 5種檢測算子對圖1中3個區域的圖像進行邊緣檢測。通過5種檢測算子的檢測結果表明Canny算子邊緣提取較細，且較為完整，因此采用Canny算子對發動機燃氣邊緣進行檢測。燃氣邊緣檢測流程如圖2所示。

圖2 燃氣邊緣檢測流程

1.1 Canny算子檢測

Canny算子[18]于 1968年由Canny率先提出，因其具有低錯誤率、定位準確、同一邊緣響應次數低等特點，成為當今最重要的邊緣檢測算子之一。Canny邊緣檢測一般分為以下幾個步驟：

a）圖像平滑處理。

選取高斯函數：

對源圖像進行平滑處理后的圖像為

（2）

b）像素點強度梯度和方向。

（4）

c）初次判斷邊緣點。

在圖像檢測中，初次判斷邊緣點算法為：當像素點強度梯度為0時，為非邊緣點；對于強度梯度非零的像素點，如果沿其梯度方向相鄰像素點的強度值至少存在一個大于該像素點強度值，則該像素點為非邊緣點，將其強度值設為0，相反則為邊緣點。

d）雙閾值檢測剔除背景噪聲。

背景噪聲會使初次判斷邊緣所建立的邊緣陣列存在假邊緣。為此，設置高、低兩個閾值，強度大于高閾值的標記為邊緣點，梯度強度小于低閾值的視為背景點去除。強度值在高、低閾值之間的邊緣點可以看其相鄰8個像素點（也稱8鄰域）中是否存在邊緣點，如果存在則該點為邊緣點，否則將其認定為背景噪聲。

1.2 邊緣連接

通過Canny算子檢測可以獲取大部分的燃氣邊緣，但邊緣檢測結果往往會出現孤立或分段連續。將不同區域分開，構成具有封閉邊界的區域，就需要把孤立或者分段邊緣連接起來。本文利用“邊緣模式”算法[19]對各分段邊緣進行統計，并將存在相似性的各段“端點”相連，從而將邊緣“封閉”。邊緣連接具體步驟為：

b）掃描每個記錄的像素組合，如果有相同像素，則認為是同一邊緣，將像素組合合并。

c）尋找合并后像素組合的端點，并將端點梯度相似的各組合端點相連，使邊緣封閉。

燃氣邊緣連接后結果如圖3所示。

圖3 燃氣邊緣檢測結果

2 燃氣紅外圖像特征參數

以燃氣周長、燃氣面積、灰度熵和第1馬赫盤位置為圖像特征參數計算發動機燃氣邊緣圖像各封閉區域的特征參數值（燃氣出口區、燃氣核心區、燃氣射流區分別對應圖1中的1、2、3區域）。

2.1 燃氣周長和面積

燃氣周長和面積的定義是指邊緣提取后燃氣各區域的周長和面積，表達式如式（5）、式（6）所示。

（6）

2.2 燃氣灰度熵

灰度熵是圖像分割中常用的特征參數，它表示圖像中像素灰度的不均勻程度或者復雜程度。在燃燒圖像中，灰度熵與燃燒溫度的均勻性呈正相關，灰度熵越小，表明其溫度均勻性越好。圖像灰度熵定義為

2.3 第1馬赫盤位置

第1馬赫盤為最靠近噴口處且平行于噴口的邊緣線，即第1馬赫盤邊緣線到噴口的平均距離為第1馬赫盤位置。具體表達式如下：

以室壓1.8 MPa，混合比1.64工況為例，分析發動機0.3 s啟動段和后續穩定段的特征參數監測結果如圖4~7所示。

圖4 燃氣第1馬赫盤位置

由圖4可知，第1馬赫盤位置主要受噴管出口壓力與環境壓力的比值影響[20]，在點火瞬間（圖4中著火點）噴管出口壓力較低，第1馬赫盤位置距離較近；點火后噴管出口壓力迅速升高，第1馬赫盤位置隨之增大；隨著啟動壓力峰出現波動，第1馬赫盤跟噴管出口距離亦呈現由小增大的起伏規律。進入穩定工作段，燃燒壓力和混合比基本不變，第1馬赫盤位置也基本不變。

圖5 燃氣不同區域周長

由圖5可知，燃氣射流區周長和燃氣核心區域周長在啟動段、穩定段變化不大，而燃氣出口區在啟動段周長逐漸增加，在穩定段周長基本不變。

由圖6可知，燃氣射流區面積和燃氣出口區面積在啟動段、穩定段變化不大，而燃氣核心區域在啟動段面積逐漸減小，穩定段內核心區面積基本不變。

圖6 燃氣不同區域面積

圖7 燃氣不同區域灰度熵

由圖7中可知，在啟動段，整個燃氣射流區和核心區溫度上升變化較大，造成灰度熵波動較大，而燃氣出口區溫度增加相對均勻，造成灰度熵基本不變；穩定段各區域灰度熵變化均勻。

由此可見，第1馬赫盤的位置、燃氣出口區周長、核心區面積和核心區、射流區灰度熵對發動機的燃燒過程不同時期比較敏感，利用以上特征參數可以對發動機進行燃燒狀態監測。

3 燃氣圖像特征對發動機燃燒工況的識別

由于地面熱試車試驗次數有限，不能覆蓋發動機全部工況，因此提出一種基于有限次試車圖像數據的發動機燃燒工況識別方法。

本文根據7次試車數據圖像分析結果，通過三維插值得到室壓、混合比與圖像中的第1馬赫盤位置及燃氣出口區周長之間的三維曲面圖，如圖8、圖9所示，其中室壓和混合比為底面坐標，圖像特征參數為垂直坐標。

圖8 識別不同燃燒工況第1馬赫盤位置

圖9 識別不同燃燒工況別燃氣出口區周長

從圖8和圖9可以看出，在燃燒工況遠離設計工況時，特征參數變化呈現單調性，當燃燒工況接近設計點時，會有局部極值出現。在設計點工況，第1馬赫盤位置圖像特征參數為28.65像素，CFD計算結果為28像素；燃氣出口周長圖像特征參數為249像素，CFD計算結果為266像素，識別設計點工況特征值與CFD數值計算結果較為接近。

綜上，采用圖像特征識別燃燒工況方法建立圖像特征與試驗燃燒工況之間的映射關系，通過計算燃燒過程中圖像特征參數可以得到所對應的燃燒工況，幫助設計人員分析發動機燃燒狀態。隨著試驗數據的不斷豐富，此種識別方法的精度將進一步提升，發動機燃燒狀態監測水平也會加強。

4 結 論

本文通過對燃氣紅外圖像邊緣檢測、特征提取以及特征參數對燃燒工況識別方法的研究，為發動機燃燒狀態監測提供了新的測量手段和思路。主要結論如下：

a）利用Canny算子檢測和“邊緣模式”算法連接可以得到清晰完整的燃氣結構；

b）利用第1馬赫盤位置、面積、周長等特征參數對燃燒啟動段和穩定段的敏感性，可以較好地區分不同燃燒時期；

c）通過對設計工況點圖像特征和CFD計算結果對比，證明圖像特征識別燃燒工況方法正確有效；

d）通過計算第1馬赫盤和燃氣出口區域周長可以確定室壓、混合比變化，幫助設計人提高發動機燃燒狀態監測和分析能力。

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Infrared Image Study on Gas External Flow Field of Liquid Rocket Engine Nozzle

Wang Da-rui, Zhang Nan, Ge Ming-he

(Beijing Aerospace Propulsion Institute, Beijing, 100076,)

Infrared image characteristic parameters calculation developed on the basis of Matlab platform are used to analyze the combustion state monitoring results of liquid rocket engine. Canny operator and edge model algorithm are used for gas infrared image edge detection and connection. Some parameters such as gas area, perimeter, gray entropy and Mach disk position of a particular gas area are selected to monitor engine combustion state. Finally, an identification method of combustion conditions is proposed, which provides a new measurement method for engine combustion state monitoring.

Liquid rocket engine; Combustion state monitoring; Infrared image; Edge detection; Characteristic parameters

1004-7182(2016)02-0026-05

10.7654/j.issn.1004-7182.20160206

V43

A

2015-04-02

王大銳（1986-），男，博士，工程師，主要研究方向為液體火箭發動機推力室設計及燃燒狀態監測技術