雷 霖, 賴真良, 趙永鑫, 李 凱
(1.成都大學 信息科學與工程學院, 四川 成都 610106;2.西華大學 電氣與電子信息學院, 四川 成都 610039;3.成都茵普精密機械有限公司, 四川 成都 610500)
四缸汽油發動機點火正時控制策略與仿真研究
雷 霖1,2, 賴真良1,2, 趙永鑫1, 李 凱3
(1.成都大學 信息科學與工程學院, 四川 成都 610106;2.西華大學 電氣與電子信息學院, 四川 成都 610039;3.成都茵普精密機械有限公司, 四川 成都 610500)
以某型汽油發動機為原型機,在GT-Power軟件中搭建仿真模型.仿真結果表明,仿真模型在輸出功率、力矩上與原型機誤差在3%以內.以該模型為基準,仿真分析點火提前角對輸出功率、力矩的影響,以及不同工況對發動機輸出性能的影響.并以輸出力矩為優化目標,以輸出力矩變化量、上一采樣時刻點火提前角變化量為模糊控制算法輸入,以當前點火提前角變化量為模糊控制算法輸出,采用模糊控制算法尋找輸出力矩極大值點的點火提前角.采用GT-Power和Simulink聯合仿真,仿真實驗結果表明,該控制策略修正了點火提前角,提高了發動機的輸出力矩,且具有快速、穩定、精度高的特性.
點火提前角;力矩;模糊控制;仿真
目前,汽油發動機點火正時控制(開環控制策略)多采用經典的查表法,該表多為二維表并采用離線標定,輸入一般為負荷大小、發動機轉速,輸出采用插值法[1-2].但是,發動機的點火提前角對溫度、負荷、轉速較為敏感,且其他因素如外界壓力、發動機空燃比、壓縮比、發動機散熱條件等也對點火提前角存在一定影響[3-4].當發動機工作在不同地區、不同季節以及發動機自身磨損時,發動機離線標定的點火提前角的Map已經偏離發動機在滿足各種約束條件下的最佳工作點.因此,發動機的點火提前角的標定需要更多的輸入參量,且標定不僅需要在實驗室離線確定基本的Map圖(二維或多維),更需要在線修正Map圖,使發動機工作處于性能最佳點.基于此,本研究設計了一種在線尋找最佳點火提前角使發動機輸出力矩最佳的控制策略.
本研究以某型直列四沖程缸內直噴汽油發動機為原型機,其參數如表1所示,以GT-Power軟件搭建仿真計算的模型[5-6],為了研究點火提前角對發動機的性能影響,采用EngCylCombSITurb燃燒模型來模擬缸內燃燒過程.進氣系統的離散長度取缸徑的0.4倍,排氣系統的離散長度取缸徑的0.55倍,環境參數取溫度為300 K,壓強為1.01 bar.系統的仿真模型如圖1所示.
表1某型發動機參數

參數名參 量參數名參 量額定功率/kW95/600排量/L1.997最大扭矩/(N.m)172/2800-4500進氣間隙/排氣間隙0.2/0.25額定轉速/(r/min)5500進氣門直徑/排氣門直徑/mm40/35壓縮比10∶1進氣凸輪正時角/deg239缸徑×行程/mm85×88排氣凸輪正時角/deg126曲柄連桿比0.33
在仿真模型中,將發動機轉速設定在1 500~5 500 r/min間,每500 r/min為一個間隔,工作在全負荷下,得到仿真模型下的功率特性曲線、力矩特性曲線,并將這些仿真特性曲線和實驗特性曲線比較,結果如圖2所示.
從圖2可知,轉矩輸出的仿真計算值與實驗值最大誤差為2.97%,功率輸出的仿真計算值與實驗值最大誤差為2.92%.仿真與實驗誤差在3%以內,表明本仿真模型可行.

圖1發動機仿真模型示意圖

圖2仿真特性曲線與實驗特性行曲線
1.2.1 不同轉速下點火提前角對發動機性能影響.
保持發動機、進排氣系統其他參數不變,節氣門開度為0.35,轉速取[1 000,6 000]r/min區間等間距6個點(步長為1 000 r/min),點火提前角取[-45,0]區間等間距的46個點(步長為1 deg),分別仿真計算不同點火提前角、轉速對發動機輸出力矩的影響,結果如圖3所示.

圖3轉速、點火提前角對發動機的性能影響
從圖3可知,在不同轉速下存在動力性最佳的點火提前角,轉速1 000~6 000 r/min間等間距的6個點的最佳點火提前角分別為-3、-9、-11、-15、-20、-21 deg.隨著轉速的增加,最佳點火提前角的角度絕對值逐漸增大.
1.2.2 不同負荷下點火提前角對發動機性能影響.
保持發動機、進排氣系統其他參數不變,轉速取5 000 r/min,節氣門開度取[0.25,0.5]區間等間距的6個點(步長為0.05),點火提前角取[-90,-3]區間等間距的30個點(步長為3 deg),分別仿真計算不同點火提前角、負荷對發動機輸出力矩的影響,結果如圖4所示.

圖4負荷、點火提前角對發動機的性能影響
從圖4可知,在不同的負荷下也存在動力性最佳的點火提前角,0.25~0.5間6個節氣門開度點的最佳點火提前角分別為-34.5、-24、-19.5、-18、-15、-15 deg.不同的負荷下,最佳點火提前會發生偏移,隨著負荷增大最佳點火提前角向上止點偏移.
1.2.3 不同外界環境溫度下點火提前角對發動機性能影響.
保持發動機、進排氣系統其他參數不變,轉速取5 000 r/min,節氣門開度0.5 Pu,外界環境溫度取230 K、300 K、350 K的3個點,[-45,-3]區間等間距的22個點(步長為2 deg),分別仿真計算不同點火提前角、環境溫度對發動機輸出力矩的影響,結果如圖5所示.

圖5環境溫度、點火提前角對發動機的性能影響
從圖5可知,不同外界環境溫度下,發動機存在動力性最佳的點火提前角.3個最佳點火提前角分別是-29、-19、-9 deg.不同外界環境溫度下,最佳點火提前角會發生較大幅度的偏移,且偏移方向是隨著溫度上升向上止點偏移.
1.2.4 結 論.
綜上分析可知,負荷、轉速與外界環境溫度的變化都會導致最佳點火提前角發生偏移,且最佳點火提前角對轉速、環境溫度很敏感.此外,還有其他外在因子和內在因子使發動機的最佳點火提前角發生偏移.
模糊控制算法在線標定的前提條件為發動機必須工作在亞穩態,即發動機轉速、節氣門開度必須穩定在某一工況,其采樣點滿足下式,
(1)
式中,nK、nK-1分別為當前采樣時刻的轉速、上一采樣時刻的轉速,aL為轉速改變量限值,αK、αK-1分別為當前采樣時刻的節氣門開度、上一采樣時刻的節氣門開度,bL為節氣門開度改變量限值.
式(1)即是控制模糊控制算法在線標定的前提,也是其啟動條件.
點火提前角(φdeg)、輸出力矩(Tm)所構成的函數Tm=f(φdeg)是非線性函數,且為光滑的凸函數,其輸出力矩先增大后減小,在一定區間內存在最大值.
2.2.1 模糊控制算法輸入輸出確定.
模糊控制器輸入量選擇為力矩的變化量ΔTm、上一個采樣周期的修正點火提前角量增量Δφdeg0,模糊控制器輸出量為點火提前角修正量增量Δφdeg.3個輸入輸出量的論域分別為[-4,4]、[-1,1]、[-1,1],輸入輸出量化因子分別為20、z(離散采樣且延遲一個周期)、0.25,隸屬度函數選擇高斯隸屬度函數.ΔTm在論域中劃分為9級,分別為NB、NM、NMM、NS、ZE、PS、PMM、PM、PB.輸入Δφdeg0劃分為6級,分別為NF、NM、NS、PS、PM、PF.輸出Δφdeg劃分為9級,分別為NB、NM、NMM、NS、ZE、PS、PMM、PM、PB.其輸入輸出論域、自然語言、隸屬度函數如圖6所示.
2.2.2 模糊控制算法模糊規則庫設計.
模糊控制規則庫設計基于如下思路:當點火提前角Δφdeg發生改變時,輸出力矩ΔTm發生改變.Δφdeg改變為正,對應的ΔTm也為正,則繼續輸出正的Δφdeg;Δφdeg改變為正,對應的ΔTm為負,則輸出負的Δφdeg.Δφdeg改變為負,對應的ΔTm為正,則輸出負的Δφdeg;Δφdeg改變為負,對應的ΔTm為負,則輸出正的Δφdeg.Δφdeg改變較大,對應的ΔTm改變較小,則輸出Δφdeg減小.根據上述設計規則思想,點火提前角在遠離最佳點火提前角時,點火提前角的修正量增量步長較大,能夠快速向最佳點火提前角靠攏.當點火提前角距最佳點火提前角較近時,點火提前角的修正量增量步長較小,且越靠近最佳點火提前角,修正量增量步長越小,最終點火提前角穩定在最佳點火提前角,輸出力矩最大.模糊規則庫設計如表2所示.

(a)輸入ΔTm隸屬度函數

(b)輸入Δφdeg0隸屬度函數

(c)輸出Δφdeg隸屬度函數
圖6輸入輸出隸屬度函數
2.2.3 模糊推理及反模糊化設計.
模糊推理采用兩輸入單輸出的近似推理法中的Mamdani sup-min推理法.假設有如下n條推理規則(T=ΔTm,φ0=Δφdeg0,φ1=Δφdeg)R1,R2…,Rn:
ifTisA1andφ0isB1,thenφ1isC1,即,
R1=(A1×B1)×C1
ifTisA2andφ0isB2,thenφ1isC2,即,
R2=(A2×B2)×C2
…
ifTisAnandφ0isBn,thenφ1isCn,即,
Rn=(An×Bn)×Cn
則全部的模糊規則的總模糊蘊含關系為,
(2)
對于任意的輸入向量(T,φ0),則有如下輸出,
Δφdeg=(T×φ0)°R
(3)
反模糊化采用重心法得到清晰化的修正量增量輸出如下式,

(4)
綜上,以發動機輸出的力矩增量、點火提前角增量修正量為反饋量,在MATLAB的Simulink中建立得到仿真模型,其模型如圖7所示.

圖7模糊控制器仿真模型示意圖
發動機節氣門開度為0.6,轉速為3 000 r/min,溫度為300 K,仿真時采樣時間取0.1 s.輸入ΔTm的量化因子取1、80、160,仿真結果如圖8所示.
從圖8可知,當輸入量化因子過小為1時,模糊控制器尋優得到的點火提前角穩定在距離最佳點火提前角約1.5 deg處,尋優達到穩定狀態所花時間為0.4 s;當輸入量化因子過大為160時,模糊控制器尋優得到的點火提前角在不停震蕩,震蕩區間為[-14.2,

圖8輸入量化因子影響
10.3] deg;當輸入量化因子為15時,點火提前角穩定在最佳點火提前角附近,尋優達到穩定狀態所花時間為1.2 s.
同理,可以得到不同轉速、不同輸入量化因時,模糊控制器尋優得到的點火提前角以及對應的力矩,結果如表3所示.

表3 輸入量化因子影響
在表3中,φdeg為尋優后的點火提前角,t為尋優達到穩定狀態所花費時間.轉速2 000~3 000 r/min時,點火提前角震蕩區間分別為[-14.7,-7.9]、[-14.2,10.3]、[-15.8,-12.1].
綜上,輸入量化因子過小導致點火提前角距離最佳點火提前角存在一定角度差,過大會導致點火提前角輸出震蕩,尋優所花費時間與量化因子正相關.綜合大量仿真實驗可以得到,輸入量化因子取值20時較為合理.
發動機工作在節氣門開度0.6下,轉速為3 000 r/min,溫度為300 K和230 K,輸入量化因子取值20,仿真時采樣時間取0.1,仿真結果如圖9所示.
從圖9可知,相對于初始點火提前角,300 K時減少了3.2 deg,穩定在-13.2 deg,力矩從157 N.m增加到160.3 N.m,增加了2.6 N.m;230 K時點火提前角減小了11.9 deg,穩定在-21.9 deg,力矩從162.3 N.m增加到171.2 N.m,增加8.8 N.m.
模糊控制器能夠快速、穩定地在線尋優與輸入量化因子相關:輸入量化因子大,則尋優時間快,容易發生震蕩;輸入量化因子小,則尋優時間長,且容易在距離函數Tm=f(φdeg)極大值點較遠的點穩定下來,達不到尋優目的.合理地選擇輸入量化因子,能夠使模糊控制器穩定,從而快速尋優.仿真實驗結果表明,本研究所提模糊控制算法,具有快速、穩定以及精度高的優點,能夠在線尋找復雜工況下發動機的最佳點火提前角.

(a)不同溫度下尋優點火提前角

(b)不同溫度下尋優點最大力矩
圖9不同外界溫度尋優結果
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Abstract:A gasoline engine is used as a prototype,and a simulation model is built in GT-Power.The simulation results show that the simulation model has less than 3% error in the output power and torque compared with the prototype.Based on the model,the influence of ignition advance angle on the output power and torque is simulated and analyzed,and the influence of different working conditions on the output performance of the engine is simulated and analyzed.The output torque is used as the optimization target,and meanwhile the output torque change amount and the ignition advance angle change amount at the last sampling time are used as the fuzzy control algorithm input.The current ignition advance angle change amount is used as the fuzzy control algorithm output,and the fuzzy control algorithm is used to find the ignition advance angle of the output torque max point.The GT-Power and Simulink joint simulation results show that the control strategy modifies the ignition advance angle,improves the output torque of the engine,and has the characteristics of being fast,stable and highly precise.
Keywords:ignition advance angle;torque;fuzzy control;simulation
IgnitionTimingControlStrategyandSimulationResearchonFourCylinderGasolineEngine
LEILin1,2,LAIZhenliang1,2,ZHAOYongxing1,LIKai3
(1.School of Information Science and Engineering, Chengdu University, Chengdu 610106, China;2.School of Electrical Engineering and Electronic Information, Xihua University, Chengdu 610039, China;3.Chengdu Yinpu Precision Mechanism Co., Ltd., Chengdu 610500, China)
U463.64;TK413.9
A
1004-5422(2017)03-0276-05
2017-05-24.
四川省科技廳科技支撐計劃(2011GZ0194)資助項目.
雷 霖(1962 — ), 男, 博士, 教授, 從事汽車電子關鍵技術研究.