一种发动机润滑油质量预测模型建立方法技术

本发明专利技术公开了一种发动机润滑油质量预测模型建立方法，本发明专利技术选取起始氧化温度为润滑油质量参考指标，选取常规城市工况下运行的N台机动车为测试对象，进行长时间运行状况和润滑油性能跟踪监测，定期采样，至少记录所用润滑油种类、总运行里程、总运行时间以及所采油样的起始氧化温度；选取指数函数对自变量与因变量进行拟合，对指数函数进行线性变换，引入中间变量，对中间变量和运行里程、运行时间进行多重线性回归分析，完成发动机润滑油质量预测模型的建立，利用本发明专利技术建立的发动机润滑油质量预测模型可以建立润滑油起始氧化温度与车辆运行里程和运行时间之间的关系，预测合理的换油周期，减少润滑油浪费，节约资源。

A method of establishing quality prediction model for engine lubricating oil

【技术实现步骤摘要】
一种发动机润滑油质量预测模型建立方法
本专利技术属于润滑油
，涉及一种发动机润滑油质量判断技术，具体涉及一种发动机润滑油质量预测模型建立方法。
技术介绍
车用润滑油主要指发动机润滑油，是保持发动机可靠行驶、减小发动机摩擦能量损耗、防止发动机部件早期磨损的关键。润滑油更换也是汽车保养中最频繁的项目。按照4S店和汽车销售商的要求，目前我国民用轿车常用的换油周期基本是行车5000km或者6个月。对目前国内市场上278款不同品牌的民用轿车的推荐换油周期进行统计，约有56.1％的民用汽车推荐5000km进行发动机油更换，109款不同品牌民用轿车中，有78款车型推荐换油时间为6个月，6款车型推荐以3个月，约77％民用轿车要求在6个月以内进行润滑油更换。由于汽车保有量巨大，车用润滑油的大量使用与更换，导致车用润滑油消耗量已经占据我国润滑油年消耗总量的一半以上。车用润滑油的过度使用不仅造成石油资源的浪费，而且废油回收困难，容易造成环境污染。因此，合理科学的更换车用润滑油已经受到相关人士与广大车主关注。国外已经提倡将换油周期提高到1万公里以上。日本日石三菱润滑油研究所提出以硝酸酯为主要劣化指标，推测行车15000km后润滑油才完全失效；通用汽车公司的专利表明，美国本土通用品牌车辆可以每12000km(根据运行条件，可延长至16000km)或12个月进行发动机油更换。我国的路况和空气质量等因素与国外有差别，因此，尽管我国采用的汽车发动机及其润滑油与国外基本相同，延长换油周期依然存在疑虑，进展较缓慢。针对我国典型城市工况条件下运行的民用轿车进行了多组长时间的行车监测实验表明，当运行时长达到6个月时，各组润滑油的理化指标均远未达到国家现行换油标准(GB/T8028-2010)，试验用油仍然具有良好的润滑分散能力。因此，我国现行换油周期可以延长是肯定的。目前评估换油周期的方法主要是基于对润滑油的测试，有润滑油斑点试验法、红外光谱法以及传感器在线监控等。美国学者S.Jagammathan运用微传感器技术和神经网络算法，提出了一种通过监测发动机与润滑油运行状况以预测发动机油使用寿命的方法；R.E.Kauffman利用循环伏安方法测定润滑油中抗氧剂含量随时间的消耗量，来判断润滑油的换油周期。我国学者也对发动机油寿命评估进行了研究，通过测定车用发动机油介电常数表征其理化性能，红外光的透射值及散射值表征润滑油劣化程度等。但是，这些评估方法都需要对润滑油质量进行检测，但是目前还没有建立润滑油质量检测模型的方法。
技术实现思路
本专利技术根据获得的大量润滑油样品理化性能及其对应的运行工况数据，通过多重线性回归分析方法，研究三类车用润滑油的起始氧化温度变化与运行里程、运行时间之间的关系，尝试建立基于起始氧化温度的车用润滑油换油周期数学模型，便于用户直接在决定换油时参考与借鉴。鉴于以上思路，本专利技术的目的在于提供一种发动机润滑油质量预测模型建立方法，解决现有技术中机动车发动机润滑油油品质量无法预测的问题。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案为：一种发动机润滑油质量预测模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、参数选取，选取起始氧化温度为发动机润滑油质量表征参数，选取运行里程与运行时间自变量；步骤2、试验对象选取，选取常规城市工况下运行的N台机动车为测试对象，进行长时间运行状况和润滑油性能跟踪监测，定期采样，至少记录所用润滑油种类、总运行里程、总运行时间以及所采油样的起始氧化温度；步骤3、数据整理，将数据按照润滑油种类分组，针对每种润滑油单独计算模型参数；步骤4、选取起始氧化温度为因变量，运行里程与运行时间为自变量，模型选取为多重线性回归模型，多重线性回归模型形式为：上式中，Y为被解释变量；表示给定自变量取值时因变量y的估计值；μ为随机误差，表示具体取值与平均取值间的差异，也称为残差；α为常量，表示当所有自变量(即解释变量)取值均为0时因变量的估计值；xi为解释变量；γi为偏回归系数，表示当其他自变量取值固定值，自变量xi每改变一个单位时的变化量；步骤5、对试验车辆润滑油的起始氧化温度随运行里程与运行时间分别做散点图观察分布趋势；步骤6、根据多重线性回归模型要求选取指数函数进行变量变换使自变量与因变量之间满足线性关系，对原始数据进行变量变换的方法如下：首先对原始变量和起始氧化温度数据分别进行非线性拟合，拟合模型选取指数函数，模型形式如公式所示上式中y0、A、R0均为常数，x为自变量，y为因变量，在拟合过程中，即可得出y0、A、R0的取值；步骤7、对公式二进行线性变换，得到中间变量Y*分别与运行里程x1、运行时间x2的线性关系式，将中间变量Y*与x1、x2数据导入数据分析软件进行多重线性回归分析，将计算结果进行变量置换，即可实现车用润滑油起始氧化温度随运行里程以及运行时间变化特征的回归分析，如下；其中，y为起始氧化温度，x1为运行里程，单位百公里；x2为运行时间，单位为月；y0为润滑油对发动机起到保护作用的临界起始氧化温度，y0＝200；C为常数项，B1为运行里程的偏回归系数，B2为运行时间的偏回归系数，完成发动机润滑油质量预测模型的建立。优选地，所述步骤7中，对公式二进行线性变换具体方法如下：公式二线性变换后即ln(y-y0)＝lnA-R0x设定中间变量Y*＝ln(y-y0)，上式即变换为：Y*＝lnA-R0x，对起始氧化温度-运行里程、起始氧化温度-运行时间，分别表示即为：Y*＝lnA-R0x1，Y*＝lnA-R0x2，其中x1代表运行里程，x2代表运行时间。优选地，所述润滑油种类包括矿物油、半合成油润滑油和全合成润滑油。优选地，所述步骤2中，机动车的数量N为4-10。本专利技术的有益效果：(1)本专利技术运用多重线性回归分析方法，在7台车312组实车润滑油测试数据的基础上分别建立了针对矿物油、半合成油、全合成油以及混合用油条件的润滑油起始氧化温度与行车里程和运行时间回归分析模型。拟合模型精度高，公式简洁，能够较好的反应车辆运行里程、运行时间对起始氧化温度的影响，便于用户在确定更换车用润滑油时参考和借鉴，为科学评估换油周期提供一定的依据。(2)利用本专利技术的拟合模型可进行民用轿车典型的换油周期(5000km、6个月)校核，得到的起始氧化温度预测值均远远高于添加剂完全消耗时的临界值，说明此时换油是一种浪费；根据模型推算，在12个月内，矿物油可运行6366km，而半合成油及全合成油在18个月内分别可运行约8468km及15030km，在实际应用中适当的延长换油周期是有试验依据的。附图说明图1为矿物油起始氧化温度与运行里程的关系。图2为矿物油起始氧化温度与运行时间的关系。图3为半合成油起始氧化温度与运行里程的关系。图4为半合成油起始氧化温度与运行时间的关系图5为合成油起始氧化温度与运行里程的关系。图6为合成油起本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种发动机润滑油质量预测模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、参数选取，选取起始氧化温度为发动机润滑油质量表征参数，选取运行里程与运行时间自变量；/n步骤2、试验对象选取，选取常规城市工况下运行的N台机动车为测试对象，进行长时间运行状况和润滑油性能跟踪监测，定期采样，至少记录所用润滑油种类、总运行里程、总运行时间以及所采油样的起始氧化温度；/n步骤3、数据整理，将数据按照润滑油种类分组，针对每种润滑油单独计算模型参数；/n步骤4、选取起始氧化温度为因变量，运行里程与运行时间为自变量，模型选取为多重线性回归模型，多重线性回归模型形式为：/n

【技术特征摘要】
1.一种发动机润滑油质量预测模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、参数选取，选取起始氧化温度为发动机润滑油质量表征参数，选取运行里程与运行时间自变量；
步骤2、试验对象选取，选取常规城市工况下运行的N台机动车为测试对象，进行长时间运行状况和润滑油性能跟踪监测，定期采样，至少记录所用润滑油种类、总运行里程、总运行时间以及所采油样的起始氧化温度；
步骤3、数据整理，将数据按照润滑油种类分组，针对每种润滑油单独计算模型参数；
步骤4、选取起始氧化温度为因变量，运行里程与运行时间为自变量，模型选取为多重线性回归模型，多重线性回归模型形式为：



上式中，Y为被解释变量；表示给定自变量取值时因变量y的估计值；μ为随机误差，表示具体取值与平均取值间的差异，也称为残差；α为常量，表示当所有自变量(即解释变量)取值均为0时因变量的估计值；xi为解释变量；γi为偏回归系数，表示当其他自变量取值固定值，自变量xi每改变一个单位时的变化量；
步骤5、对试验车辆润滑油的起始氧化温度随运行里程与运行时间分别做散点图观察分布趋势；
步骤6、根据多重线性回归模型要求选取指数函数进行变量变换使自变量与因变量之间满足线性关系，对原始数据进行变量变换的方法如下：
首先对原始变量和起始氧化温度数据分别进行非线性拟合，拟合模型选取指数函数，模型形式如公式所示



上式中y0、A、R0均为常数，x为自变量，y为因变量...

【专利技术属性】
技术研发人员：李健，马利欣，段海涛，贾丹，金永亮，杨田，
申请(专利权)人：武汉材料保护研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42