基于模型的國五I型排放標定優化

趙新慶，許勻峰，詹 迅，王 聰

(聯合汽車電子(重慶)有限公司， 重慶 401122)

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基于模型的國五I型排放標定優化

趙新慶，許勻峰，詹 迅，王 聰

(聯合汽車電子(重慶)有限公司， 重慶 401122)

隨著我國排放法規進入第5階段，對汽油車的排放要求不斷提高，汽油發動機的排放標定方法也需要進行優化分析。針對某汽車企業的國五I型排放試驗，使用Matlab軟件中的MBC(Model-Based Calibration)工具箱，對試驗方案進行優化設計，采集排放數據建立排放統計學模型，并對排放標定參數進行優化分析。依據優化后的標定參數進行排放試驗驗證，結果表明：排放滿足國五I型排放的法規要求，比優化前HC排放量減少29.3%。

國五I型排放；基于模型的標定方法；標定優化

2013年9月，中國發布第5階段《輕型汽車污染物排放限值及測量方法》(GB183 52.3—2013)[1]，標志著我國正式進入國五排放階段。隨著排放要求的提高，對于發動機控制系統的要求也不斷提高，因此需要對與排放相關的發動機標定方法進行優化分析。

傳統的標定方法是通過大量的排放試驗，嘗試不同的標定參數取值，根據試驗結果最終確定合適的標定值。而隨著發動機技術的不斷進步，控制參數不斷增加[2]，也使得標定工作量成指數增加[3]。傳統的方法缺乏科學性，效率較低。為減少試驗次數，提高參數標定的精度，最新的發展方向是基于模型的標定技術[4]。

針對某汽車企業的汽油車國五I型排放項目，即常溫下冷起動后排氣污染物排放試驗[5]，使用Matlab軟件中的MBC(Model-Based Calibration)工具箱進行試驗優化設計，確定試驗點，采集排放試驗數據后建立統計學模型，對與排放相關的標定參數進行優化分析，最終確定標定參數的取值，并通過排放試驗驗證其可行性。

1 國五I型排放優化模型

中國排放法規進入第5階段時，汽車企業為滿足法規的要求，汽油車配備的催化器性能得到進一步提升。在催化器起燃之后，三元催化器的轉化效率較高，通過發動機的閉環燃油控制可以有效降低尾氣污染物的排放。而在催化器起燃之前，由于三元催化器催化效率較低、發動機起動時混合氣濃度偏大等原因，造成汽車尾氣中含有大量的污染物，尤其是HC的含量較高[6]。因此，為滿足國五排放的法規要求，發動機排放標定的重點為降低催化器起燃前尾氣中HC的含量。

在進行國五I型排放試驗時，對試驗車輛三元催化器的溫度進行監控，發現在發動機起動60 s內，催化器溫度可以達到300℃以上，能夠滿足催化器起燃的要求。因此，本文設定的優化目標為I型排放試驗中發動機起動后60 s內的HC排放物總量最小：

X=min(HCC60s)

式中HCC60s為I型排放試驗中發動機起動后60 s內的HC排放物總量。

影響HC生成的主要因素有過量空氣系數、點火提前角以及發動機轉速[7]。EGR、VVT等技術的使用對混合氣的燃燒也有影響。根據試驗車的配置情況，本文選定的優化變量為起動后怠速時的發動機轉速、過量空氣系數、點火提前角以及進氣VVT相位。考慮到發動機的穩定運轉及排放控制的需要，優化變量的取值范圍為：

1 100≤N≤1 400

0.98≤LAM≤1.06

-5°≤Spk≤5°

-30≤VVT≤0

式中：N為起動后怠速時的發動機轉速(r/min)；LAM為起動后怠速時的過量空氣系數；Spk為起動后怠速時的點火提前角；VVT為進氣VVT的相位值。

2 試驗設計

隨著發動機控制參數的增加，已經很難采用對各種參數組合進行全部測量的方法來確定相關標定參數的取值。目前在汽車企業中普遍選擇試驗設計法(design of experiments，DoE)對方案進行優化設計[8]。DoE可以有效降低試驗誤差，減少試驗次數，降低試驗成本。Matlab軟件的MBC工具箱提供了3種試驗設計法：經典設計法、空間填充法與優化設計法[9]。

根據第5階段《輕型汽車污染物排放限值及測量方法》(GB183 52.3—2013)對I型排放試驗的規定，在試驗之前車輛最少靜置6 h，最長不超過36 h[1]，可見排放試驗的周期較長。同時，考慮到試驗成本較高，且需要保證試驗的精確度，本文采用經典設計中的中心組合法(box-behnken)。DoE的設計結果如圖1所示，在考慮4個優化變量的情況下，總共需要進行25次排放試驗。

如果采用傳統試驗方法對各種組合參數進行試驗研究，考慮到本研究有4個優化變量，至少需要進行81次試驗。DoE可以減少70%的試驗次數，有效地降低了試驗成本，加快了試驗進度。

3 排放模型建立

依據DoE的設計結果，參考《輕型汽車污染物排放限值及測量方法》(GB183 52.3—2013)對I型排放的試驗要求，進行排放試驗并統計試驗結果，共得到25組排放數據，如表1所示。

由于本文采集的數據較為分散，因此采用對于散亂數據插值逼近結果較為滿意的徑向基函數法(radial basis function,RBF)[10-11]建立排放模型。RBF的核函數(kernel tricks)選擇應用研究中常用的高斯函數[12]。

(a) 測試點分布情況

N/(r·min-1)Spk/(°)LAMVVT11100-51.02-152110051.02-1531400-51.02-154140051.02-155125000.98-306125000.9807125001.06-308125001.0609110001.02-3010110001.02011140001.02-3012140001.020131250-50.98-15141250-51.06-1515125050.98-1516125051.06-1517110000.98-1518110001.06-1519140000.98-1520140001.06-15211250-51.02-30221250-51.02023125051.02-3024125051.02025125001.02-15

(b) 測試點列表

序號N/(r·min-1)Spk/(°)LAMVVTHCC60s/(g·km-1)141201-4.8901.053-14.5000.46001512664.0000.976-14.2200.50231612196.7101.075-14.9000.5110171126-0.1500.990-14.6300.3983181112-0.3601.060-16.1000.39131914050.0670.981-17.9000.37532013680.3001.050-15.8000.3380211214-4.3001.019-32.0000.5188221208-4.7701.0200.1130.57502312293.3701.024-32.0000.53862412434.7401.0300.1270.60912512220.5501.019-16.6900.3128

使用MBC工具箱，導入采集到的試驗數據，建立基于徑向基函數法的1階段排放統計學模型，如圖2所示。

該統計學模型由4個優化變量和1個優化目標組成五維空間，不能用傳統的三維模型來表示。本文把排放五維統計學模型拆分為6個獨立的三維模型來直觀分析，如圖3所示。

圖2 1階段排放模型

圖3 HC排放物影響因子統計學分析模型

4 優化分析與試驗驗證

使用MBC工具箱對標定參數進行優化分析，結果如圖4所示。得到優化后的標定參數取值為：N=1 260 r/min，LAM=1.021,Spk=-0.18°，VVT=-17.9。

依據優化后的標定參數進行排放試驗，與優化前排放結果進行對比，驗證本文基于模型的排放標定優化方法的可行性。優化前后的排放結果如表2的所示，可以看出：優化后排放結果達到了國五I型排放試驗的法規要求。與優化前的排放結果相比，HC的排放總量減少了29.3%。進而證明本實驗方法的可行性與科學性。

在4項參數中，變動量最顯著的是點火提前角，由7°變為-0.18°。依據發動機特性，減小點火提前角可以加快催化器的起燃速度，進而降低HC的排放總量。

圖4 MBC優化分析 表2 優化前后排放結果對比

排放結果HCCONOxNMHC優化前排放結果/(g·km-1)0.0580.3630.020.053優化后排放結果/(g·km-1)0.0410.30.0170.037優化后排放物減少比例/%29.317.41530.1國五I型試驗排放限值/(g·km-1)0.0760.6670.0380.052

5 結束語

本文基于某公司的汽油車國五I型排放試驗，建立了以起動后怠速時的發動機轉速、過量空氣系數、點火提前角以及進氣VVT相位為優化變量、起動后60 s內HC排放總量最少為優化目標的優化模型。

使用Matlab軟件中的MBC工具箱，對排放實驗方案進行了優化設計，采集排放數據并建立基于徑向基函數的排放統計學模型。然后對排放模型進行優化分析，得到優化后的排放標定量取值。經過排放試驗驗證，排放結果可以達到國五I型排放的法規要求。與優化前相比，HC的排放總量減少了29.3%。

本文提出的使用MBC工具箱進行基于模型的排放標定方法，不僅可以有效減少試驗次數，降低試驗成本，還可以使標定方法更科學、更嚴謹。基于模型的標定方法通用性較強，還可以應用到發動機其他電控模塊的標定中。

[1] 環境保護部.輕型汽車污染物排放限值及測量方法[Z].2013.

[2] ATKINSON C，MOTT G．Dynamic Model-Based Calibration Optimization：An Introduction and Application to Diesel Engines[J]．SAE Paper,2005(1):26.

[3] MALONEY P J．Objective Determination of Minimum Engine Mapping Requirements for Optimal SI DIVCP Engine Calibration[J]．SAE Paper,2009(1):246.

[4] 劉福水,仇滔.基于模型的電控柴油機標定技術[J].車用發動機,2005(6):1-4.

[5] 姜國華.中國輕型汽車排放標準發展及排放實驗控制技術[D].長春:吉林大學,2007.

[6] 孫志遠,卞曉明.火花點火發動機的HC排放[J].小型內燃機,1998,27(5):17-21.

[7] 李岳林,張志永.車用汽油機HC生成機理及排放控制技術[J].上海汽車,2006(1):30-32.

[8] 黃流軍.發動機標定方法及性能預測的探討[J].汽車科技,2009(4):11-14.

[9] 倪計民,楊挺然.基于模型的高壓共軌柴油機電控參數優化[J].內燃機工程,2008,29(1):6-10.

[10]魏義坤,楊威,劉靜.關于徑向基函數插值方法及其應用[J].沈陽大學學報,2008,20(1):7-9.

[11]呂鳳云.散亂數據擬合的徑向基函數法[J].中國水運.2007,7(9):222-223.

[12]王華忠,俞金壽.核函數方法及其模型選擇[J].江南大學學報,2006,5(4):500-503.

(責任編輯 劉 舸)

Model-Based Calibration Optimization for China V Type I Emission

ZHAO Xin-qing, XU Yun-feng, ZHAN Xun, WANG Cong

(Chongqing United Automotive Electronic Systems Co., Ltd.，Chongqing 401122, China)

As China releases the phase V emission regulation, the emission requirements for gasoline vehicles continue to increase and the emission calibration method also needs to be optimized. The MBC (Model-Based Calibration) toolbox was used to optimize calibration for China V type I emission tests of a vehicle company. The emission experiment program was optimized and the emission tests were done to collect data, which were used to establish emission statistical model. The emission calibration parameters were optimized by using the emission model and emission tests were done to validate the optimization calibration. The emission results could meet the China V type I emission regulation and the HC reduced 29.3% than before the optimization.

China V type I emission test; model-based calibration; calibration optimization

2016-07-27

趙新慶(1987—)，男，山西高平人，碩士，工程師，主要從事汽油發動機標定技術研究，E-mail:zhaoxqcool@163.com。

趙新慶，許勻峰，詹迅，等.基于模型的國五I型排放標定優化[J].重慶理工大學學報(自然科學)，2017(4):40-44.

format：ZHAO Xin-qing, XU Yun-feng, ZHAN Xun,et al.Model-Based Calibration Optimization for China V Type I Emission[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(4):40-44.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.04.007

U461

A

1674-8425(2017)04-0040-05