基于BP神經網絡的發動機最佳點火提前角MAP優化分析*

侯獻軍 高 寒 席光維 王志紅 彭輔明

(武漢理工大學現代汽車零部件技術湖北省重點實驗室1) 武漢 430070) (汽車零部件技術湖北省協同創新中心2) 武漢 430070)

0 引 言

點火提前角是發動機工作的主要參數，為了使發動機在功率、轉矩、燃油消耗率，以及排放性能上都處于最佳狀態，需要點火提前角配合各種不同工況的要求做出相應的改變.發動機的電子控制點火系統的工作原理，是根據節氣門位置傳感器和發動機轉速傳感器信號，查詢儲存在ECU中的點火提前角MAP，獲取最佳的點火提前角.因此，研究發動機的最佳點火提前角，并將其點火提前角MAP作為ECU的電控基礎具有很重要的意義.人工神經網絡作為一種理論化的人腦神經網絡的數學模型，以其高適應性和容錯性的特點，在解決函數逼近、感知覺模擬、多目標跟蹤、聯想記憶及數據恢復等問題上有著廣泛的應用.

目前，國內外對人工神經網絡在發動機標定方面的應用進行了大量研究.馮國勝等[1]基于BP神經網絡提出了一種EUP柴油機的標定方法，利用BP神經網絡處理控制參數與功率，燃料消耗和排放量之間的線性回歸；白士紅等[2]利用SOM神經網絡和BP神經網絡建立SOM-BP神經網絡模型，通過仿真試驗，驗證了復合神經網絡在柴油機故障診斷中的正確性和精確性;Wang等[3]建立點火提前角BP神經網絡模型，實現對汽油機的精確點火控制；?ay等[4]等利用ANN模型對使用甲醇和普通汽油時發動機的CO和HC排放量等參數進行預測，證明甲醇比汽油改善了排放特性；莫易敏等[5]提出了基于主成分分析與前饋神經網絡相結合的發動機故障診斷模型，提高了模型的準確度和泛化性；顏伏伍等[6]則利用基于L-M算法的BP神經網絡對某發動機萬有特性進行研究.

上述主要針對柴油機的標定和故障診斷，以及汽油機電控參數預測和排放性能等進行研究，對最佳點火提前角MAP的研究較少[7-8].本文以某摩托車用單缸發動機為研究對象建立GT-POWER仿真模型，以該發動機的轉矩輸出作為主要評價指標，綜合排放性能得出不同轉速和進氣壓力時的最佳點火提前角，利用BP神經網絡對仿真MAP進行優化，并將優化結果與發動機標定結果比較，旨在尋找一種基于計算機仿真、BP神經網絡優化并與臺架實驗相結合的標定方法，以達到節約時間和成本的目的.

1 發動機仿真模型的建立及驗證

研究所使用的發動機主要參數見表1.

表1 單缸發動機主要參數

利用GT-POWER軟件建立的發動機仿真模型包括：進氣系統、缸內系統、曲軸箱、排氣系統以及相應的邊界條件模型，見圖1.

圖1 某摩托車用單缸發動機模型

通過試驗得到發動機外特性，與仿真結果進行對比來驗證模型的準確性，見圖2.

圖2 仿真結果與試驗結果對比

仿真得到的外特性的轉矩和燃油消耗率曲線變化趨勢與實驗結果基本一致，最大誤差4.6%.所建立的發動機模型滿足精度要求.

2 最佳點火提前角的選取及MAP繪制

2.1 最佳點火提前角的選取

利用GT-POWER軟件進行仿真分析，得到不同轉速(3 200 ～8 400 r/min)、不同進氣壓力(8.1～95.1 kPa)時，點火提前角與發動機轉矩和排放的關系.以發動機的轉矩作為主要評價指標，綜合排放性能得出不同發動機轉速和不同進氣壓力時的最佳點火提前角.現以4 400 r/min的發動機轉速和46%節氣門開度為例，分析最佳點火提前角的選取方法.該工況下發動機的仿真結果見圖3.

圖3 4 400 r/min和46%節氣門開度時的發動機仿真結果

點火提前角為21°CA和22°CA的兩個點轉矩輸出較好且相差低于5%，而點火提前角為21°CA時的NOx排放和CO排放均較低，因此，選擇4 400 r/min和46%節氣門開度時最佳點火提前角為21°CA.

2.2 最佳點火提前角MAP繪制

通過上述方法，得到105組最佳點火提前角數據，基于該數據繪制最佳點火提前角MAP，見圖4.

圖4 基于仿真數據的最佳點火提前角MAP

由仿真分析得到的最佳點火提前角MAP平滑度較低且數據精確度欠缺.因此，基于人工神經網絡算法，由仿真得到的105組最佳點火提前角數據進行網格訓練，得到更多不同轉速、進氣壓力下的最佳點火提前角.

3 基于BP神經網絡優化點火提前角MAP

3.1 神經網絡預測模型的訓練與校準

將發動機轉速和進氣壓力作為輸入向量，輸出結果為最佳點火提前角.隱層是指輸入層和輸出層之間眾多神經元和連接組成的各個層面，隱層的節點數越多其神經網絡的非線性越顯著，從而神經網絡的強健性更顯著.本文采用一層隱藏層，隱層的節點為10.

BP神經網絡具有泛化性能，能夠在學習函數后，合理的響應被訓練以外的輸入.利用MATLAB隨機剔除15組數據，將這15組數據作為校準數據，檢驗其神經網絡對點火提前角仿真的準確性，余下90組數據進行網格訓練、學習.訓練完成后，利用隨機剔除的15組樣本對模型的預測能力進行檢驗，結果見圖5.

圖5 神經網絡模型校準誤差

由圖5可見，校準數據曲線與神經網絡模型所得曲線基本趨勢相同，最大差值為1.6°CA，誤差僅為5.3%.檢驗結果表明，利用神經網絡訓練的網絡模型能準確的預測發動機不同工況下的最佳點火提前角，網絡逼近性能很高.

3.2 點火提前角MAP的優化

根據神經網絡模型預測得到更多不同轉速和進氣壓力下的最佳點火提前角，共計441組數據，繪制MAP，見圖6.

圖6 優化后的最佳點火提前角MAP

基于BP神經網絡優化后發動機點火提前角MAP更加平滑，數據更準確，某些位置的波動情況較圖4更加明顯.優化結果表明，BP神經網絡可以用于對發動機最佳點火提前角的預測，即當數據有限時，可以利用神經網絡拓展已有的數據，并利用拓展所得的數據建立最佳點火提前角MAP.

4 發動機標定試驗及數據分析

發動機標定試驗測試臺架見圖7.對該單缸發動機進行穩態電控參數標定，轉速范圍為3 200～8 400 r/min，進氣歧管壓力范圍為8.1～95.1 kPa，與仿真條件相同.

圖7 發動機標定試驗測試臺架

通過臺架實驗得到發動機全工況范圍內無爆震情況下的點火提前角范圍，保持發動機轉速和進氣歧管壓力不變，記錄發動機達到最大扭矩時的點火提前角即為最佳點火提前角，得到轉速范圍在3 200～7 200 r/min、進氣壓力在50～95 kPa時共85組實驗數據，圖8為基于試驗數據的發動機最佳點火提前角MAP.

圖8 基于試驗數據的最佳點火提前角MAP

因為時間與成本的原因，通過發動機標定實驗得到的數據總量較少且范圍較小，繪制的最佳點火提前角MAP平滑度和精確度更低.比較仿真數據和實驗數據，見圖9.

圖9 實驗數據與優化后數據對比曲線

隨機選取的40組實驗數據與優化后數據比較，曲線趨勢基本相同，最大誤差僅為6.7%.檢驗結果證明，基于計算機仿真和BP神經網絡優化的方法對傳統的實驗標定方法有較好的輔助作用.

5 結 論

1) 建立某單缸發動機的GT仿真模型，通過與試驗得到的發動機外特性對比，驗證了仿真模型滿足精度要求.

2) 利用BP神經網絡對仿真數據進行優化，通過模型訓練和校準，得到的校準數據曲線與神經網絡模型所得曲線基本趨勢相同，最大誤差值為1.6°CA，誤差為5.3%.優化后MAP更加平滑，最佳點火提前角數據更準確.

3) 將優化后結果與發動機標定試驗結果對比，曲線趨勢基本相同，最大誤差6.7%.證明基于計算機仿真和BP神經網絡優化的方法對傳統的實驗標定方法有較好的輔助作用.

參考文獻

[1] 馮國勝，賈素梅，周瑋.基于BP神經網絡的電控單體泵柴油機標定方法[J].農業工程學報，2012，28(1)：21-26.

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[8] 叢爽.面向MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用[M].合肥：中國科技大學出版社,2009.