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1、ISSN1000-0054清华大学学报(自然科学版)2004年第44卷第11期23/37CN11-2223/NJTsinghuaUniv(Sci&Tech),2004,Vol.44,No.111524-1527,1535用于标定和优化的高压共轨柴油机建模韩强,杨福源,张京永,欧阳明高(清华大学汽车工程系,汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084)摘要:高压共轨柴油机可控燃油喷射参数的增加,在使对柴油发动机的燃油喷射系统有电控分配泵、电燃烧的控制更加灵活的同时也带来标定和优化工作量显著控单体泵、泵喷嘴和高压共轨等
2、形式。高压共轨系统增加的问题。为适应高效率的需要,提出并研究了基于模型喷射控制灵活,可实现多段喷射且无需改动发动机的标定优化,即采用神经网络在一些工况点上建立模型,再[1,2]本体,优势明显。通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行插值,将模型由可控喷射参数增加有利于对燃烧的灵活控制,这些工况点扩展到所需工况空间。模型精度由对象、建模所但同时也使得高压共轨柴油机标定优化的工作量呈用数据量及模型参数调整共同决定。试验在一台六缸高压共指数级增加。针对这种情况,目前处理方法主要有:轨柴油机上进行。理论分析和试验结果表明
3、:该方法可以在进行粗略标定或优化,通过降低精度减少工作量;保证精度的同时有效减少标定优化的试验工作量。采用高自动化标定优化,通过提高效率缓解矛盾;关键词:柴油机;高压共轨;预喷射;神经网络;自适应神采取基于模型的标定优化,既可减少工作量又可提经模糊推理系统(ANFIS)高效率、节省资源。中图分类号:U464.172文献标识码:A基于模型的标定和优化方法虽然目前仍不成文章编号:1000-0054(2004)11-1524-04熟,但以其特有优势而得到普遍关注,是发展趋势。首先通过试验数据建立一定适用范围的发动机模Hig
4、hpressurecommonraildieselengine型,然后由模型仿真得到优化所需的大量数据。其modelingforcalibrationandoptimization中,模型的建立是关键环节,要求既精确又快速。HANQiang,YANGFuyuan,ZHANGJingyong,OUYANGMinggao本文提出了一种满足这样要求的模型建立方(StateKeyLaboratoryofAutomotiveSafetyandEnergy,法,即通过神经网络在一些工况点上建立发动机模DepartmentofAu
5、tomotiveEngineering,TsinghuaUniversity,型,再通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行Beijing100084,China)插值,将模型由这些工况点扩展到所需工况空间。Abstract:Thelargenumberofcontrollablefuelinjectionparametersindieselenginesequippedwithhighpressurecommon-railfuel1模型整体结构injectionsystemsmakesthecombustion
6、controlmoreflexible,but用于发动机标定优化的模型输入包括发动机转alsoincreasesthecalibrationandoptimizationworkloads.Ahigherefficiency,model-basedcalibrationandoptimizationmethodwas速、转矩、燃油喷射压力、主喷射定时、预喷射定时、developed.Neuralnetworkwasusedtobuildsubsidiarymodelsat预喷射量等,其中前2个为发动机的工况参数,后4
7、someseparatedoperatingconditionpoints,andthenadaptive个是发动机燃油的喷射参数。模型输出是发动机主network-basedfussyinferencesystem(ANFIS)wasusedtoexpandthemodeltoacontinuousengineoperatingrange.Themodel要性能指标,包括发动机经济性、NOx排放、烟度排accuracydependsonthemodelingobject,theamountof放、HC排放等指标。e
8、xperimentaldatausedtobuildthemodelandthemodelstructure针对十三工况法规进行基于模型的发动机优parametersetting.Theexperimentwascarriedoutona6-cylinderhighpressurecommonraildieselengine.Analytica
