面向閉環(huán)控制的柴油機在線燃燒模型研究*

胡磊何超李加強,2孔令文

（1.西南林業(yè)大學；2.北京理工大學 汽車動力性與排放測試國家專業(yè)實驗室；3.昆明工業(yè)職業(yè)技術學院）

面向閉環(huán)控制的柴油機在線燃燒模型研究*

胡磊1何超1李加強1,2孔令文3

（1.西南林業(yè)大學；2.北京理工大學 汽車動力性與排放測試國家專業(yè)實驗室；3.昆明工業(yè)職業(yè)技術學院）

通過柴油機ECU信號和柴油機燃燒輸出數(shù)據(jù)，在Scilab上利用局部線性模型樹（LOLIMOT）分析其進氣系統(tǒng)物理模型及燃燒放熱規(guī)律。將轉速、扭矩、油耗、進氣流量、進氣壓力、排氣溫度和排氣壓力作為輸入層，缸內燃燒最大壓力、缸內燃燒最高溫度、燃燒始點和燃燒終點為輸出參數(shù)，建立某高壓共軌中冷柴油機在線燃燒控制模型。結果表明，當輸入?yún)?shù)選為轉速、扭矩、油耗時，測試燃燒輸出結果與試驗值最吻合，相關系數(shù)均達到0.95以上，平均誤差在10%以內。

1 前言

為了充分發(fā)揮高壓共軌柴油機節(jié)能環(huán)保的潛能，進一步降低柴油機的燃油消耗和污染物排放，眾多研究者提出基于缸壓傳感器的閉環(huán)燃燒控制,即以缸內燃燒狀態(tài)量作為反饋，調整發(fā)動機控制參數(shù)，從而達到精確控制燃燒過程的目的[1]。目前，國內、外學者利用神經網絡進行的發(fā)動機性能預測已經取得了一些研究成果，Hi?dayet Oguz等[2]運用3層BP神經網絡技術對摻混不同生物燃料柴油機的動力性和經濟性進行了預測，并利用統(tǒng)計學方法分析計算出相關系數(shù)；Duran A等人[3]對生物燃料中脂肪酸甲酯對顆粒排放的影響進行了分析研究，并利用神經網絡技術預測分析了燃油顆粒物組成和影響因素；周斌、譚達明等[4]利用神經網絡方法分析和預測進氣成分變化對柴油機排放性能的影響并進行了試驗驗證；劉震濤等[5]將前向人工神經網絡引入雙燃料發(fā)動機的研究工作中，分別建立了燃燒放熱率、CO/NOx排放、爆震等模型。

本研究通過發(fā)動機臺架試驗數(shù)據(jù)和ECU信號作為模型輸入變量，用燃燒分析儀得到發(fā)動機燃燒數(shù)據(jù)作為模型輸出變量，使用局部線性模型樹算法（LOLIMOT）建立發(fā)動機的缸內燃燒模型。

2 試驗設備及算法原理

2.1 試驗設備

試驗用發(fā)動機為一臺6缸、高壓共軌、渦輪增壓、中冷柴油機，其主要技術參數(shù)見表1，其它測試儀器見表2。

表1 試驗用柴油機主要技術參數(shù)

表2 主要測試儀器

2.2 LOLIMOT簡介[6～8]

LOLIMOT基于模糊神經網絡發(fā)展而來，是一種快速新型的模糊神經網絡算法。LOLIMOT的結構如圖1所示，是一種3層結構的神經網絡，其網絡的輸入層由初始數(shù)據(jù)組成，第2層是隱含層，第3層是輸出層，從輸入層空間到隱含層空間的變換是非線性的，從隱含層空間到輸出層空間的變換是線性的，工作空間按二叉樹算法被分成M個子空間（即M個隱節(jié)點），每個子空間代表一個局部模型，圖1中每個帶陰影的橢圓代表一個隱節(jié)點。

神經網絡的輸出y?是M個局部模型的加權和：

式中，xn是輸入矢量；wij是i個局部模型的參數(shù)，i∈(1,M)；n為輸入矢量的個數(shù)；?i是權重函數(shù)。

一般?i選擇歸一化的高斯函數(shù)：

式中，cin表示第i個局部模型的中心；標準偏差σin與第i個局部模型的大小成比列關系。

LOLIMOT的訓練與其結構特點相對應，即采用二叉樹的方法進行，訓練分為內外兩層，外層訓練優(yōu)化其結構，內層訓練參數(shù)。

外層訓練包括確定神經元個數(shù)的劃分工作空間，先固定隱節(jié)點的個數(shù)不變，只調整相關的權系數(shù)，然后按照二叉樹算法將輸入空間重新劃分，從中選擇使訓練誤差最小的分叉作為新的隱節(jié)點，依次進行，直到選出最好的結構。以輸入空間為兩維、分割4次為例，外層結構的優(yōu)化過程如圖2所示。

LOLIMOT將輸入空間看做一個超矩形，每次迭代將輸入空間形成的超矩形按二叉樹算法重新劃分，每次劃分有兩種方法，從中選擇出訓練誤差最小的劃分作為新的超矩形。每個超矩形代表一個局部模型，即一個神經元。

內層訓練為估計局部參數(shù)wij，第i個局部模型的參數(shù)wi計算為：

其中，矩陣X是輸入矢量的測量值，設x（k）為k時刻輸入矢量的一組測量值，則

Qi=diag（1,q1…qn），qn是與x（k）相對應的歸一化的高斯函數(shù)值，可以根據(jù)式（2）和式（3）計算出y是期望輸出，即y=[y（1），y（2）…y（k）]。

LOLIMOT的具體訓練流程如圖3所示。

3 仿真及結果分析

所建立燃燒模型需要的數(shù)據(jù)包括輸入數(shù)據(jù)和期望的輸出數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)包括學習數(shù)據(jù)和訓練數(shù)據(jù)兩部分，而數(shù)據(jù)準備的是否妥當直接影響到學習的時間和效果。本研究將利用上述試驗設備得到的發(fā)動機燃燒參數(shù)作為學習數(shù)據(jù)，按照一定原則進行選擇搭配。由于事先并不清楚哪種輸入選擇能得出最佳效果，因此從兩個方面進行試驗，第1種是對學習數(shù)據(jù)進行分類，選擇依據(jù)是在學習數(shù)據(jù)中要包括每組數(shù)據(jù)的最大值和最小值；第2種是對輸入?yún)?shù)的個數(shù)和種類進行組合，按照進氣和排氣流量將學習數(shù)據(jù)分成兩組，比較兩種組合的仿真效果。經試驗發(fā)現(xiàn)學習數(shù)據(jù)和校驗數(shù)據(jù)的調整對仿真結果的影響不明顯，因此重點從參數(shù)的選擇上考慮。

試驗數(shù)據(jù)來自臺架試驗測得的7個轉速（1 030 r/min，1 200 r/min，1 400 r/min，1 600 r/min，1 800 r/min，2 000 r/min，2 300 r/min）下各10組數(shù)據(jù),共70組作為樣本數(shù)據(jù)，隨機取其中14組作為校驗數(shù)據(jù)，其它作為學習數(shù)據(jù)，可選擇的輸入?yún)?shù)有轉速、扭矩、油耗、進氣溫度、進氣流量、排氣溫度、排氣壓力和排氣流量。由于樣本數(shù)據(jù)較大，起始殘余值會較大，因此將初始分割次數(shù)設置為30，結果表明這是比較理想的分割次數(shù)。選擇對缸內燃燒影響較重要的參數(shù)作為分析的結果參數(shù)，包括最大缸壓、缸內最高燃燒溫度、燃燒重心所對應的曲軸轉角和燃燒始點時曲軸轉角。

3.1 缸內燃燒最大壓力分析

當選擇轉速、扭矩、油耗、進氣流量和進氣溫度5組數(shù)據(jù)作為輸入層時，仿真結果估計值與試驗值誤差基本在10%以內，但是最大誤差達到29%，回歸分析顯示的相關系數(shù)的平方（R2）為0.76，R較低，達不到理想要求。以轉速、扭矩、油耗、排氣流量、排氣溫度和排氣壓力6組數(shù)據(jù)為輸入層時，估計值與試驗值的平均誤差為7.2%，但是R只有0.84。經過修改參數(shù)，發(fā)現(xiàn)以轉速、扭矩和油耗為輸入層時仿真結果最佳，圖4所示為最大缸壓的誤差值。可以看出，在經過13次分割后全局誤差達到最低，系統(tǒng)改善幅度降低到5%以下，整個系統(tǒng)趨于收斂。圖5所示為此次試驗最大缸壓估計值與試驗測得值的相關度。可知，R2為0.991，即R為0.995，達到理想要求，且2組數(shù)據(jù)的誤差平均值為1.11%，最大誤差僅3.9%。因此，選擇排氣參數(shù)作為輸入層時，其回歸分析及誤差都比選擇進氣參數(shù)作為輸入層結果好，且選擇排氣參數(shù)較進氣參數(shù)考慮到了燃燒的過程，較為接近真實情況，因此模型的輸出結果更為理想。另一方面，LOLIMOT中不是所有的參數(shù)都是有利，有時會出現(xiàn)有害參數(shù)反而影響結果的準確度，研究最后發(fā)現(xiàn)，當選擇轉速、扭矩以及油耗這3個參數(shù)作為輸入層時其仿真結果最佳，說明其它某個或某幾個參數(shù)在該模型中是作為有害因子出現(xiàn)的，影響模型的準確度。

3.2 缸內燃燒最高溫度分析

選擇轉速、扭矩、油耗、進氣流量和進氣溫度5組數(shù)據(jù)作為輸入層時，估計值與試驗值誤差平均值為3.3%，最大誤差為13%，回歸分析顯示的R2為0.85，基本達到要求。以轉速、扭矩、油耗、排氣流量、排氣溫度和排氣壓力6組數(shù)據(jù)為輸入層時，估計值與試驗值的平均誤差為6.7%，但是R只有0.59。經過修改參數(shù)，發(fā)現(xiàn)以轉速、扭矩和油耗為輸入層時仿真結果最佳，圖6所示為燃燒最高溫度誤差值。從圖6可以看出，分割以設定的30次為終止，最后的誤差值為70.82，整個系統(tǒng)趨于收斂。圖7所示為此次試驗缸內燃燒最高溫度估計值與試驗測得值的相關度。可知，R2為0.931，即R值為0.965，達到理想要求，且2組數(shù)據(jù)的誤差平均值為2.01%，最大誤差為9%。

3.3 燃燒重心分析

選擇轉速、扭矩、油耗、進氣流量和進氣溫度5組數(shù)據(jù)作為輸入層時，估計值與試驗值誤差平均值為8.9%，最大誤差為31%，回歸分析顯示的R2為0.90，基本達到要求。以轉速、扭矩、油耗、排氣流量、排氣溫度和排氣壓力6組數(shù)據(jù)為輸入層時，估計值與試驗值的平均誤差為10.1%，R為0.96，誤差較大。經過修改參數(shù)，發(fā)現(xiàn)以轉速、扭矩和油耗為輸入層時仿真結果最佳，圖8所示為燃燒重心誤差值。從圖8可以看出，分割以設定的30次上限為終止，最后誤差值為0.07，接近于0，整個系統(tǒng)趨于收斂。圖9所示為此次試驗燃燒重心出現(xiàn)時的曲軸轉角估計值與試驗測得值的相關度。可知，R2為0.935，即R值為0.966，達到理想要求，且2組數(shù)據(jù)的誤差平均值為7.4%，最大誤差為10.2%。

3.4 燃燒始點分析

選擇轉速、扭矩、油耗、進氣流量和進氣溫度5組數(shù)據(jù)作為輸入層時，估計值與試驗值誤差平均值為27.6%，最大誤差為569%，回歸分析顯示的R2為0.88，誤差太大。以轉速、扭矩、油耗、排氣流量、排氣溫度和排氣壓力6組數(shù)據(jù)為輸入層時，估計值與試驗值的平均誤差為2.9%，最大誤差為111%，誤差太大不符合要求。經過修改參數(shù)，發(fā)現(xiàn)以轉速、扭矩和油耗為輸入層時仿真結果最佳，圖10所示為燃燒始點的誤差值。從圖10可以看出，分割以上限30次為終止，最后誤差值為0.03，基本等于0，整個系統(tǒng)趨于收斂。圖11所示為此次試驗燃燒始點對應曲軸轉角的估計值與試驗測得值的相關度。可知，R2為0.928，即R值為0.963，達到理想要求，2組數(shù)據(jù)的誤差平均值為10.4%。

4 結束語

本文研究了基于LOLIMOT的神經網絡算法，使用Scilab軟件建立了高壓共軌柴油機在線缸內燃燒模型，通過變換輸入層來測試模型的效果，結果表明：

a.學習樣本、輸入?yún)?shù)個數(shù)以及輸入變量的選擇直接關系到所建立模型的準確度。

b.采用轉速、扭矩、油耗為輸入層，建立的模型效果最佳，仿真結果中最大缸壓的試驗值與仿真值R為0.995，平均誤差為1.11%；缸內燃燒最高溫度的試驗值與仿真值R為0.965，平均誤差為2.01%；燃燒重心的試驗值與仿真值R為0.966，平均誤差為7.4%；燃燒始點的試驗值與仿真值R為0.967，平均誤差為10.4%。

c.前5次分割全局誤差降低速度大，使全局誤差基本降低到初始值的10%，后面分割逐漸趨于收斂，體現(xiàn)了LOLIMOT效率高、運算快的特點。

1 王金力，楊福源，陳林，等.基于缸壓的燃燒閉環(huán)控制技術進展.中國內燃機學會燃燒凈化節(jié)能分會，2013.

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（責任編輯晨 曦）

修改稿收到日期為2015年5月18日。

c.通過對減振器設計參數(shù)的影響規(guī)律分析可知，減振器的缸筒傳熱長度越長、貯液缸外徑越大，減振器熱平衡溫度越低；貯液缸內徑的尺寸對減振器的溫升特性影響較小。

參考文獻

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4 么鳴濤,顧亮,王國麗.車輛減振器設計參數(shù)對其溫升的影響規(guī)律.機械設計與研究,2010,26（5）:109～113.

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（責任編輯簾 青）

修改稿收到日期為2015年2月1日。

Model Research for Closed-loop Control of Diesel Engine Online Combustion

Hu Lei1,He Chao1,Li Jiaqiang1,2,Kong Lingwen3
（1.Southwest Forestry University;2.National Professional Laboratory of Automobile Power Performance and Emission Tests, Beijing Institute of Technology;3.Kunming Vocational and Technical College of Industry）

With the diesel engine ECU signal and the output data of diesel engine,local linear model tree (LOLIMOT)is used on Scilab to analyze the air intake system physical model and the rule of combustion heat release.With the speed,torque,fuel consumption,intake flow rate,intake pressure,exhaust temperature and exhaust pressure as input layer,maximum cylinder combustion pressure,maximum cylinder combustion temperature,the combustion start point and end point of combustion as output parameters,an online combustion control model for a high pressure common rail intercooled diesel engine is established.Results show that when rotational speed,torque,fuel consumption are chosen as the input parameters,the combustion test output results are best consistent with the experimental value,correlation coefficientRis more than 0.95,and the average error is less than 10%.

Diesel engine，Closed-loop control，Combustion model

柴油機 閉環(huán)控制 燃燒模型

U464.11+4

A

1000-3703（2015）08-0024-05

國家自然科學基金（51266015），云南省應用基礎面上項目（2013FB052），云南省教育廳科學研究基金項目（2013Z081）,西南林業(yè)大學創(chuàng)新科技基金。