重庆理工大学学报(自然科学)

基于智能算法的HEV用阿特金森发动机油路及动力系统平均值模型实时辨识方法研究

分类:重点推荐 发布时间:2019-04-30 16:27 访问量:1544

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本文引用格式郭海龙,张永栋,张胜宾.基于智能算法的HEV用阿特金森发动机油路及动力系统平均值模型实时辨识方法研究[J].重庆理工大学学报(自然科学),2019,33(3):28-34,106.

Citation format:GUO Hailong, ZHANG Yongdong, ZHANG Shengbin.Research on Atkinson Cycle Engine Average Value Fuel Path and Power System Model Real-Time Identification Method Based on Intelligent Algorithm[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science),2019,33(3):28-34,106.


作者简介郭海龙(1981—),男,博士,副教授,主要从事新能源汽车技术研究,E-mail:107289145@qq.com。

基于智能算法的HEV用阿特金森发动机油路及动力系统平均值模型实时辨识方法研究

郭海龙,张永栋,张胜宾

( 广东交通职业技术学院 汽车与工程机械学院, 广州 510650)

 混合动力电动汽车(HEV)用阿特金森循环发动机具有高压缩比和大进气行程,有别于常规发动机,特别适合于HEV对发动机工况的要求。以某款4缸16气门发动机为研究对象,分析了其油路和动力输出平均值模型。对发动机36个结构参数进行了测量,并采集了不同工况下270组发动机的127个运行参数,首先进行了小波滤波,其次通过构造超定超越方程组,利用最小二乘法及遗传算法进行求解,然后运用粒子群算法进行寻优计算,最终辨识出了该发动机油路及动力输出子系统平均值模型的28个待辨识参数。所提出的模型辨识方法和辨识结果可进一步应用于HEV用发动机及整车系统的实时控制,以解决发动机在使用过程中因老化及性能变化导致整车控制策略不能实时调整,使得HEV节能减排效果恶化的难题。

  混合动力电动汽车;阿特金森循环发动机;平均值模型;参数辨识;智能算法


Research on Atkinson Cycle Engine Average Value Fuel Path and Power System Model Real-Time Identification Method Based onIntelligent Algorithm

GUO Hailong, ZHANG Yongdong, ZHANG Shengbin

(School of Automobile and construction machinery, Guangdong Communication Polytechnic, Guangzhou 510650, China)

Abstract: Atkinson cycle engine used for HEV is different form convention engine because of the high compression ratio and intake stroke, so it is very suitable to HEV. The paper took an atkinson cycle engine with 4 cylinders and 16 valves as research object, analyzed the fuel path and power system model. Based on the measurement of 36 structural parameters of engine, 270 groups of 127 operating parameters of engine under different conditions were collected and filtered by wavelet algorithm. And then, by constructing the overdetermined-transcendental equations and using least square method and genetic algorithm (GA) to solve the equations, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was used to optimization calculation. Eventually, the 28 parameters of MVEMs of the Atkinson cycle engine’s fuel path and power system model are identified. The method and the results of model identification can be used as HEV engine’s real-time controlling, and it can also be used to solve HEV’s difficult problem about energy-saving and emission-reduction effect worsen when engine’s aging and performance change during the vehicle running period.

Key words: Atkinson cycle engine; mean-value engine models; parameters identification; intelligent algorithm



发动机是非插电式混合动力电动汽车(HEV)的油电转换及动力驱动的动力源,也是插电式HEV的重要动力源之一,其节能特性将极大地影响整车的节能效果,因此对发动机进行建模研究对于整车控制策略优化具有重要意义。目前发动机模型有循环模拟、传递函数和平均值模型(average value model,AVM)。AVM模型因以某时间段内的参数均值为标准得到较为广泛的应用[1]。AVM最早由Rasmussen提出,Hendricks给出了通用表达式,相关学者也对其进行了改进[4],但对象均为奥托循环发动机。

阿特金森循环发动机(Atkinson cycle engine, ACE)由于采用了“Atkinson”循环,将压缩比提高到接近13∶1,且改变了进排气正时,进气门在下止点后72°~105°关闭,从而大大提高了热效率和燃油经济性[2-12],特别适合于HEV车辆。在HEV整车控制过程中,整车ECU可实现ACE、电机、发电机等优化控制,使得ACE在高效区工作[11]。由此可知ACE发动机的模型研究对于整车控制具有重要意义,特别是HEV在使用过程中,随着发动机的老化和性能变化,发动机模型实时参数将不断变化,传统奥拓循环发动机模型已经不适于ACE发动机,更不能满足因发动机性能实时变化给HEV整车控制策略提出的实时适应要求。基于此,本文以某款4缸16气门ACE为研究对象,研究其AVM油路及动力输出系统模型实时辨识方法,并得出辨识结果。

1 阿特金森循环发动机油路及动力系统平均值模型

基于Hendricks模型[3],可建立发动机油路及动力系统平均值模型。

1.1 油路子系统建模

由发动机原理可知,喷油器喷出的燃油部分进入气缸,部分形成油膜沉积于进气歧管壁面,而油膜又以1/τf的速率蒸发,进入气缸。Hendricks给出了平均值燃油流模型:


(1)

式中:为喷油器的燃油流量为挥发的燃油蒸气流量为壁面油膜挥发质量流量为进入气缸的燃油流量(kg/s); τf为油膜流蒸发离开进气管壁的时间常数; X是喷油器喷出的燃油沉积比例。

假设模型中的Xτf为常数,且系统为零初值系统,对式(1)进行拉普拉斯变换:



(2)

sMfv=(1-X)sMfi

(3)

Mf=Mff+Mfv

(4)

联立式(2)~(4)可得油膜蒸发系统的传递函数为


(5)

上述传递函数的建立需假设Xτf为常数,但实际上Xτf的值均随发动机的工作状态按一定规律变化。Hendricks[13]Xτf进行标定,提出了如下经验公式:

τf=c1(c2n′+c3)(pm+c4)2+

(c5n′+c6)+c7

(6)

X=c8pm+c9n′+c10

(7)

式中:c1c10为系数; pm为进气歧管压力(100 kPa); n′为发动机转速(1 000 r/min)。

1.2 动力输出子系统建模

燃油混合气进入气缸燃烧做功,产生转矩。对曲轴运用能量守恒定律,有:


(8)


(9)


(10)

式中: ncyl为发动机缸数; Pf为摩擦功率(W); Pp为泵气功率(W); Pb为负载功率(W); Hu为燃油低热值(J/kg)(有些文献将其定义为kJ/kg); ηi为发动机热效率; I为转动惯量(kg·m2); τd为发动机转速变化相对于燃油喷射的平均延迟(s)。

由式(8)~(10)可求得发动机对外输出转矩Tload(即负载转矩,N·m):


(11)

发动机PfPp可以表述为nPm的多项式:

Pf+Pp=n(b0+b1n+b2n2)+

n(b3+b4n)Pm

(12)

式中 b0b1b2b3b4为系数。本文通过大量的实验数据辨识试算后,认为此处n的单位应取为rad/s。

发动机热效率ηi可按式(13)计算。

ηi(θ,λ,n,pman)=ηi(θηi(λ

ηi(nηi(pman)

(13)

当过量空气系数为1时,热效率可拟合为如式(14)所示。


(14)

式中n0n3Pm0Pm2Θ0Θ2Λ0Λ2均为常数,此处n的单位为rad/s。

由上述发动机平均值模型中的油路子系统和动力输出子系统模型可知,模型中有28个待定参量需根据发动机实时实验数据进行辨识。

2 阿特金森循环发动机实验参数的获取及小波滤波

2.1 发动机结构参数的测量

为了准确建立该4缸16气门ACE发动机的AVM油路和动力输出模型,需获得发动机结构参数,如表1所示。

表1 发动机部件重要结构参数(部分)


2.2 发动机运行参数采集

为对油路和动力输出模型进行实时辨识,需进行实车实验,并实时获取相关数据,表2为获取的整车及发动机127个工作参数(部分)。

2.3 发动机采集数据的小波滤波

实验共记录了270组发动机的动态运行数据,选取了47组典型工况实车发动机实验数据作为发动机模型的原始辨识数据。图1为某实验工况下,发动机1个完整启停循环采集到的部分数据,包括车速、发动机转速、节气门处进气量等。

表2 实验采集的发动机参数(部分)


由图1可知:因各种干扰信号的存在,发动机测试信号中包含了大量“毛刺”,导致数据处理难度和误差增加,为此需要进行滤波去噪。小波滤波的主要原理为:

假设观测到的一维信号有如下形式:

f(t)=s(t)+n(t)

t=0,1,2,…,N-1

(15)

式中:s(t)表示真实信号;n(t)表示噪声。

一般情况下,在含噪信号中,信号有较低的频率和较稳定的波形,而噪音频率较高且没有规律。小波滤波的阈值类别通常有2种选择:硬阈值和软阈值,如图2和式(16)(17)所示。


(16)

(17)

式中: f(x)为滤波后的函数值; x表示滤波自变量; t表示滤波的阈值界限。

除了选择正确的阈值类别,还要设置分解层数、阈值选择原则、小波名以及乘法门限等参数。


图1 某工况采集的发动机主要实验参数


图2 软、硬阈值函数图象对比

3 阿特金森循环发动机油路及动力系统模型参数辨识

3.1 发动机油路系统模型辨识

3.1.1 参数辨识原理

将CAN总线读取的发动机数据,通过滤波处理后,作为模型参数的辨识数据,结合油路子系统辨识模型建立优化函数,并通过求解来确定待辨识参数的值。

由于油路子系统模型参数是以二阶导数的形式存在的,为简化优化程序,需要利用Matlab软件编制用来计算优化目标函数的Simulink模块程序。模块输入分为内部输入数据和外部输入数据。内部输入数据等分别由实验测试结果给定,而外部输入数据有c1c10,由模块调用函数给定,该模块的输出数据为


(18)

式中: δmf为油路子系统缸内燃油流量计算相对误差绝对值;为实验得到的缸内燃油流量值为模型计算得到的缸内燃油流量值(kg/s)。

在对c1c10进行优化辨识时,因目标函数复杂程度高,难以掌握其梯度信息,因此为准确、快速地求得模型参数,鉴于遗传算法无需提供函数具体信息的特点,采用该算法来求解使得以下优化目标函数为最小:


(19)

式中m为程序运行过程中计算的点数,即系统辨识需要的已知采样点数。

3.1.2 某工况辨识结果

图3为某实验工况油路子系统模型的辨识结果,可知缸内燃油流量计算值和实验值基本一致。

3.1.3 47组典型实验工况参数辨识结果

图4(a)和(b)为47组实验工况的各参数辨识结果,可知某些辨识参数随实验工况有较大程度的变化,说明油路子系统的参数受实验工况影响较大,敏感度高,较不稳定,但总体上能够呈现一定的规律性。


图3 油路子系统模型实验参数及辨识结果


图4 某实验工况模型参数辨识结果

将各待辨识参数最终结果取为47组实验工况平均值的均值,有:


(20)

式中分别为第i组实验工况得出的相应指标均值。

最终结果为:c1=1.680 4;c2=0.084 2;c3=1.586 4;c4=-0.972 3;c5=0.067 2;c6=0.094 9;c7=0.430 2;c8=-0.479 7;c9=-0.090 3;c10=0.741 6。

3.2 动力输出子系统模型

3.2.1 参数辨识原理

同前,将CAN总线读取的发动机数据,通过滤波处理后,结合动力输出子系统辨识模型,构造超定超越方程组,利用最小二乘法进行求解,并采用粒子群算法进行寻优,最终确定出待辨识的参数值。即理论上需确定出一组理想的参数变量使以下优化目标函数为最小,即:


(21)

式中:为实验采集值;m为辨识所需数据点个数;为估计值。

3.2.2 某典型工况参数辨识结果

图5为某实验工况动力系统模型的辨识结果,可知各待辨识参数总体围绕特定值波动,在发动机起、停过程中,参数波动幅度较大。在正常运转过程中参数较稳定,但的波动较大,究其原因是在发动机工作过程中由于过量空气系数变化引起的。

3.2.3 47组典型实验工况参数辨识结果

图6(a)~(c)为47组典型实验工况下平均值模型的动力输出子系统模型的各参数辨识结果,可知各辨识参数随实验工况的变化很小,也即参数较为稳定。


图5 动力输出子系统模型实验参数及辨识结果


图6 47组实验工况模型参数辨识结果

将各待辨识参数最终结果取为47组实验工况平均值的均值,有:


其中分别为第i组实验工况得出的相应指标均值,其值分别为:b0=1.672;b1=0.247;b2=-0.002;b3=-0.969;b4=0.193;n0=0.560;n1=0.999;n2=-0.383;n3=-0.360;Pm0=0.918;Pm1=0.206;Pm2=-0.162;Θ0=0.486;Θ1=0.015;Θ2=-0.001;Λ0=-0.052;Λ1=1.738;Λ2=-0.713。

至此,该阿特金森发动机平均值油路和动力输出子系统模型的28个参数均得到辨识。

4 结束语

本文针对HEV用4缸16气门阿特金森循环发动机,分析了其油路和动力输出平均值模型。在对发动机进行36个结构参数进行测量的基础上,采集了不同工况下270组发动机的127个运行参数,通过分析处理,选取其中具有典型差异的47组工况实验数据,作为发动机模型的辨识数据。通过构造超定超越方程组,利用最小二乘法进行求解,并运用遗传算法和粒子群算法进行寻优计算,最终辨识出了该阿特金森循环发动机平均值模型的28个待辨识参数,并得到如下结论:

1) 油路子系统模型参数随实验工况有较大程度的变化,受实验工况影响较大,敏感度高,较不稳定,但总体上能够呈现一定的规律性。

2) 动力输出子系统模型的各参数随实验工况的变化很小,参数较为稳定,但由于发动机工作过程中过量空气系数变化,故而的波动较大。

3) 本文提出的平均值模型辨识方法和结果可进一步应用于HEV用发动机及整车系统的实时控制,以解决发动机在使用过程中因老化及性能变化导致整车控制策略不能实时调整,使得HEV的节能减排效果恶化的难题,进一步提升HEV的节能减排效果。

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