汽車運行工況域動態調節仿真

陳渝光，邊曉彬，呂紅梅，周 桐

(重慶理工大學 a.汽車零部件制造與檢測技術教育部重點實驗室;b.電子信息與自動化學院，重慶 400054)

汽車在復雜路面上行駛時，發動機工況在相當大的范圍內是處于經常而急促的變化中，這對發動機性能將產生較明顯的影響［1］。目前，工況判斷主要依據臺架實驗數據，顯然，這種判斷方法并不能反映汽車在復雜運行條件下的真實運行工況。例如，當汽車在較差的路面上運行時，雖然發動機轉速與負荷變化相當大，但汽車在一定時間周期內的工況特征可能是相對穩定的，如果按現有的工況確定方法去設定發動機的控制參數，將對發動機動力性、燃油經濟性和排放性能產生不利影響，具有較大的局限性和較差的適應能力。

基于上述問題，引入了運行工況和運行工況域的概念。運行工況是指發動機在實際運行過程中存在的工作狀況，采用轉速n和負荷L來表征。運行工況域是指在實際運行條件下，發動機穩定運行工況允許的波動范圍。汽車在復雜路面上運行時，基于免疫神經網絡動態調節發動機的運行工況域，可以明顯改善發動機動力性、燃油經濟性和加減速性能［2］。本文運用Matlab/Simulink對發動機在復雜路面上行駛時的運行工況域動態調節進行仿真研究。

1 汽車運行工況域動態調節

1.1 運行工況模糊判斷

設:

式中:ni為發動機轉速采樣值;Li為發動機負荷采樣值;m為采樣周期內的采樣次數。

當σ=0時，為轉速穩定工況;當δ=0時，為負荷穩定工況。采用隸屬度函數μA()σ=e－K1σ2、μB()δ=e－K2δ2分別描述σ、δ隸屬于轉速穩定工況、負荷穩定工況的程度［3］。K1、K2決定隸屬函數曲線的形狀，依據發動機參數和運行工況域確定。

設Δni大于零的各項為Δni+，小于零的各項為 Δni－;ΔLi大于零的各項為 ΔLi+，小于零的各項為 ΔLi－。則:

根據μA(σ1)和μA(σ2)的大小關系可以判斷發動機加減速工況。同時，由式(3)還可以判斷轉速和負荷的加減速變化趨勢。

1.2 運行工況域確定

以轉速運行工況域確定為例，負荷運行工況域確定與轉速運行工況域的確定方法類似。實驗環境:Vela 1.5AT型轎車發動機臺架試驗，n=(1 500±0.5)r/min。實驗結果:發動機每10 r/min中轉速波動為(±1.0)r/min，K1=0.01 時，μA(σ)=0.88;轉速每10 r/min 中轉速波動(±1.5)r/min，K1=0.005 時，μA(σ)=0.88。

因此，將μA(σ)=0.88作為轉速運行工況域邊界的判斷條件。μA(σ)≥0.88屬于轉速穩定工況，反之，μA(σ)＜0.88屬于轉速不穩定工況。

當K1在0.01～0.005調節時，轉速運行工況域也隨之動態調節，其每10 r/min轉速在允許波動范圍(±1～±1.5)r/min內動態調節。因此，可以根據路面不同，通過調節K1值調整隸屬函數曲線形狀，從而達到動態調節轉速運行工況域的目的。

1.3 運行工況域動態調節

發動機運行工況域動態調節框圖如圖1所示。

為了便于動態調節，令K1=0.01×(1－α1)，K2=0.01 ×(1 － α2)，0≤α1、α2≤0.5，這里，α1、α2分別代表 K1、K2的免疫調節因子。免疫控制器［4－6］通過調節 α1、α2動態調節 K1、K2，從而達到動態調節運行工況域的目的。

其中 f［Δu(k)］=1 －exp［－(1 －uA(k))2/0.1］。刺激因子N1、抑制因子N2由BP神經網絡進行在線調節，分別控制響應速度和穩定性。

α2的免疫動態調節方法與α1相同。

2 運行工況域動態調節仿真

2.1 BP 神經網絡

BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成。下面以轉速運行工況域動態調節的BP神經網絡為例。輸入層神經元個數為3，分別為dn/dt、1－μA和d(1－μA)/dt。輸出層神經元個數為2，分別為N1和N2。隱含層神經元的激活函數取正負對稱的Sigmoid函數，輸出層神經元的激活函數取非負的Sigmoid函數。初始值選取較小的隨機數。

由黃金分割原理和神經網絡訓練的總誤差確定隱含層神經元數。經過81次循環，網絡收斂，訓練誤差 E(12)=3.27769e－030，由此確定的隱含層神經元數為12。提取相應的權值和閾值，并在Matlab/Simulink環境中建立神經網絡模型。

2.2 運行工況域動態調節仿真模型

下面以轉速運行工況域動態調節仿真為例。負荷運行工況域動態調節的仿真方法與轉速運行工況域動態調節仿真類似。實際輸入信號為轉速偏差信號Δn，輸出信號為隸屬度函數μA。采樣時間T=0.05 s，采樣周期內的采樣次數m=5。轉速運行工況域動態調節仿真模型如圖2所示。圖2中，Subsystem為 BP神經網絡模塊，Embedded Matlab Function為計算 μA(σ)的模塊;Fcn3、Product和Product1為免疫調節模塊;Fcn模塊的輸出是K1。

圖1 發動機運行工況域動態調節框圖

圖2 轉速運行工況域動態調節仿真模型

2.3 仿真模型驗證

當 Δn=1.158sin(2πt)時，K1、μA(σ)波形如圖3、圖4所示。由圖3和圖4可看出，當 K1在0.005～0.01 動態調節時，μA(σ)≥0.88。這證明了所建立仿真模型的正確性以及動態調節方法和動態調節范圍的準確性。

圖3 Δn=1.158sin(2πt)時的 K1

圖4 Δn=1.158sin(2πt)時的 μA(σ)

2.4 運行工況域動態調節仿真

Δn分別采用正弦和隨機2種典型信號。正弦信號可以達到理想模擬轉速、負荷周期變化的幅值與頻率;隨機輸入信號符合實際路面的變化情況。

當 Δn=1.282sin(πt)，K1在 0.005 ～0.01 動態調節時，μA(σ)≥0.88，轉速處于穩定運行工況。K1、μA(σ)值的動態調節波形如圖5、圖6所示。

當Δn為隨機信號，初始“種子”為0，幅值為1.18，K1在 0.005 ～0.01 動態調節時，μA(σ)≥0.88，轉速處于穩定運行工況。K1、μA(σ)值的動態調節波形如圖7、圖8所示。

圖5 Δn=1.282sin(πt)時的 K1

圖6 Δn=1.282sin(πt)時的 μA(σ)

圖7 Δn為隨機信號時的K1

圖8 Δn為隨機信號時的μA(σ)

在所定義的區間內，隨機函數具有均勻性和獨立性。采用20種不同初始“種子”的隨機輸入進行仿真，在滿足μA(σ)≥0.88的前提下，其隨機信號的幅值如表1所示。

表1 不同的隨機函數序列得到幅值

運用均值算法得到的幅值為1.154 5。說明當轉速偏差信號為隨機信號時，發動機運行于穩定運行工況允許的平均轉速波動幅值為1.154 5。

3 仿真結果分析

對轉速運行工況域動態調節進行仿真分析，可以得到以下結論:

1)由圖3～8可看出:隨轉速變化，K1在0.005～0.01 動態調節時，μA(σ)≥0.88，轉速處于穩定運行工況。也就是說，雖然轉速頻率和幅值在一定的范圍內快速變化，轉速運行工況域也在隨之動態調節，轉速運行工況仍然屬于穩定狀態。轉速運行工況域的動態調節，使發動機能適應在復雜路面上運行的工況。

2)從 Δn 分別為1.158sin(2πt)和1.282sin(πt)的仿真結果可以看出:當Δn周期不變，隨Δn幅值增加時，μA(σ)下降;當 Δn幅值不變，隨 Δn周期增加時，μA(σ)下降。也就是說，轉速運行工況與Δn幅值和周期密切相關，克服了對轉速變化率的敏感性。

傳統轉速工況判斷方法依據dn/dt≦ε，它對轉速變化率非常敏感。因此，本文所述運行工況域的判斷方法，更能真實反映發動機在較復雜路面上運行的工況。

3)適當增大K1的調節范圍，可以增大運行工況域的動態調節范圍，更有利于發動機在復雜路面上運行。

4 結束語

在發動機工況模糊判斷的基礎上，利用免疫神經網絡分別在線調節 α1、α2來調節 K1、K2，從而通過調整隸屬函數曲線形狀達到動態調節運行工況域的目的。Matlab/Simulink仿真實驗表明，基于免疫神經網絡的運行工況域動態調節方法克服了對轉速變化率的敏感性，更能真實反映發動機運行工況。適當增大K1、K2的調節范圍，可以增大運行工況域的動態調節范圍，更有利于發動機在復雜路面上運行。

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