應用模糊算法估計高壓共軌電噴技術的壓力值

應用模糊算法估計高壓共軌電噴技術的壓力值

為了滿足EU6、EU7嚴格的排放標準，高壓柴油共軌噴射系統由于存在液壓過程具有高度的非線性特性，其性能直接依賴于共軌壓力值，所以需要一個模型對其進行預測，本文將漢默斯坦動態模型與多級神經模糊結構結合，對共軌壓力值進行估計。

共軌液壓系統PCR（壓電液壓共軌系統）主要分為以下幾個部分：低壓電路包含低壓泵（EFP）,用于將燃油從壓力罐推到高壓泵（HPP）中；高壓電路包含HPP、體積和壓力控制閥（VCV、PCV）、高壓共軌（CR）、壓電式噴頭（INJ）、管道和燃油壓力傳感器（HPS）；返回電路用于將未使用的燃料通過燃油回油管返回到燃料罐中。

共軌壓力值P（t）可以通過以

下模型描述：

式中，E為燃料體積彈性模量；T為燃油溫度；Vrail為共軌體積，常數；為通過高壓共軌的總體積流率。

由于通過高壓共軌的總體積流率難以測量，壓力值還需要通過其它測量變量進行預測，通過計算壓力值在一定時間范圍內[t，t+τ]的改變量ΔP（t+τ）可以預測其變化趨勢，設定測量時間t時共軌壓力值為P（t），則在t+τ時刻，壓力值為。

假設燃料體積彈性模量不隨溫度和壓強改變，且為均一流體，通過一級近似可以得到ΔP（t+τ）。

為在時間段[t，t+τ]內通過高壓共軌的燃油總體積。

在當前的應用中，對于燃油噴射脈沖參數的獲取也存在誤差，如噴射持續時間、壓電驅動能量，這些都會導致燃油量的測量偏差，影響共軌壓力值的預測準確性。

GeluLaurentiuIoanaset al.2013 IEEE International SymposiumonApplied ComputationalIntelligence and Informatics Timisoara-May 23–25,2013.

編譯：周沖