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    柴油機EGR溫度的智能控制策略*

    2011-01-24 02:51:22王惜慧黃正展趙榮超黃旭為劉玹
    關(guān)鍵詞:油耗柴油機排氣

    王惜慧 黃正展 趙榮超 黃旭為 劉玹

    (華南理工大學(xué)機械與汽車工程學(xué)院,廣東廣州510640)

    排氣再循環(huán)(EGR)技術(shù)能有效降低柴油機NOx排放,EGR溫度影響燃燒放熱規(guī)律、燃燒溫度以及缸內(nèi)壓力[1-2].EGR溫度與排氣溫度和EGR冷卻系統(tǒng)密切相關(guān),排氣溫度體現(xiàn)了排氣熱損失,影響燃燒效率、排放性能和排氣溫度傳感器使用壽命[3].柴油機運轉(zhuǎn)時,排氣溫度變化大大滯后于柴油機運行工況變化,對EGR溫度在線控制需要采用預(yù)測控制方法,預(yù)測控制的基礎(chǔ)是建立柴油機排氣溫度模型,但是由于柴油機排氣溫度變化范圍大[4]及受燃燒狀況的影響,排氣溫度與柴油機運行工況呈非線性關(guān)系,因此建立適合柴油機各種運行工況的排氣溫度模型比較困難.

    通過溫度傳感器測量柴油機不同工況下的排氣溫度,利用相應(yīng)的辨識方法找到排氣溫度變化規(guī)律,可以建立排氣溫度模型.由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織和并行處理等特征,一些學(xué)者將其應(yīng)用于系統(tǒng)辨識和模式識別中[5-7].由于柴油機建模困難,所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊控制等智能控制技術(shù)已被應(yīng)用于柴油機控制領(lǐng)域[8-9].BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用廣泛的基于BP算法的多層感知器,具有較為完善的數(shù)理基礎(chǔ)和多功能性,隨著其應(yīng)用的擴大,目前出現(xiàn)了一些改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).文中利用改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立柴油機多工況下的排氣溫度模型,分析模型誤差,并利用模型分析柴油機工況變化對排氣溫度的影響.以排氣溫度辨識模型為依據(jù),根據(jù)模糊推理,設(shè)計EGR溫度控制策略,為EGR溫度的控制提供理論依據(jù).

    1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然被冠以“黑箱”名稱,但業(yè)內(nèi)普通認為一個有意義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)該是輸入、輸出量之間具有內(nèi)在規(guī)律性,且有一定物理意義;同時這些規(guī)律也是選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的依據(jù).在柴油機排氣溫度辨識模型的建立過程中,首先需要找到影響排氣溫度的主要因素,然后確定適合的網(wǎng)絡(luò)模型.

    如果不計空氣帶入的能量,柴油機排氣溫度估算式為

    式中,Te為排氣溫度,gf為燃料量,Hu為燃料低熱值,W為柴油機輸出功,Qw為冷卻水帶走熱量,Q'為潤滑油帶走的熱損失,me為排氣量,cpe為比定壓熱容,T0為環(huán)境溫度.

    方程(1)右邊各項均影響排氣溫度,其中燃料量、做功量、冷卻水帶走的熱量對排氣溫度影響較大,冷卻水帶走的熱量又直接受柴油機轉(zhuǎn)速和負荷影響,因此,選用燃料量、柴油機轉(zhuǎn)速、柴油機負荷3個量作為排氣溫度的主導(dǎo)影響因素.

    1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    理論和實踐表明,三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合非線性系統(tǒng)辨識.文中采用3個輸入、1個輸出的三層BP網(wǎng)絡(luò)(結(jié)構(gòu)如圖1所示)作為辨識模型.

    圖1 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of a 3-layer BP neural network

    圖1是一個3輸入、單輸出的三層BP網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)只有一個隱層,因而可通過增加隱層神經(jīng)元來提高模型精度.在此隱層選用8個神經(jīng)元,隱層神經(jīng)元作用函數(shù)f(x)選用雙曲正切函數(shù),輸出層選用線性函數(shù):

    為了彌補標(biāo)準(zhǔn)BP算法收斂速度慢、有局部最小值的缺陷,在此利用動量法,通過引入動量因子α對權(quán)函數(shù)進行修正:

    式中,N為計算的步數(shù).

    引入動量因子后,修正量與誤差相關(guān),在接近局部極小點時減少修正量,在誤差較大時減小修正量,從而起到加速學(xué)習(xí)的作用.

    1.2 實驗樣本數(shù)據(jù)整理

    選用單缸DL190-12柴油發(fā)動機為樣機(單缸,四沖程,標(biāo)定功率為8.1kW(2200r/min),缸徑×行程為90mm×110 mm,壓比為18),利用柴油機臺架測得不同工況下柴油機的排氣溫度(如表1所示).實驗臺架主要儀器為Y20型水力測功機、HT-3數(shù)字轉(zhuǎn)數(shù)表、溫度儀、天平、秒表.實驗步驟如下:啟動柴油機讓柴油機處于穩(wěn)定工作狀態(tài)(轉(zhuǎn)數(shù)表讀數(shù)穩(wěn)定);利用天平和秒表計算柴油機消耗10 g燃料所用的時間,并在發(fā)動機排氣總管處測量柴油機平均排氣溫度;調(diào)整水力測功機讓柴油機處于不同的負荷下,重復(fù)操作,記錄柴油機在變負荷下的排氣溫度.

    表1 單缸柴油機臺架實驗數(shù)據(jù)Table 1 Beach test data of single-cylinder diesel engine

    為了合理利用實驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對表1中的實驗數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理,處理后的數(shù)據(jù)如表2所示,表2中所有樣本數(shù)據(jù)在0~1之間.以轉(zhuǎn)速、負荷和油耗率為輸入量,以排氣溫度為輸出量,對1.1節(jié)所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,獲得柴油機排氣溫度辨識模型.

    表2 單缸柴油機樣本數(shù)據(jù)Table 2 Sample data of single-cylinder diesel engine

    2 辨識結(jié)果分析

    對圖1所示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)置參數(shù),取動量因子α為0.9,利用表2中數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,獲得辨識模型、訓(xùn)練誤差和辨識結(jié)果,如圖2-5所示.

    由圖2中可見,當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達到80次時,模型誤差接近0.001,并且不再進一步減小,即誤差收斂,此時模型精度控制在0.01~0.001之間.

    圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差Fig.2 Training error of neural network

    圖3是轉(zhuǎn)速一定時,排氣溫度隨油耗率變化的關(guān)系曲線,圖中中間段樣本數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)基本重合,兩端數(shù)據(jù)偏差稍大,模型和樣本平均偏差0.2%(排氣溫度實驗值與辨識模型計算值之差占排氣溫度實驗值的百分比),最大偏差小于1.0%,滿足分析計算要求.由圖3可見,隨著油耗率的增大,排氣溫度升高,因為油耗增加,燃料產(chǎn)熱量增加,符合柴油機排氣溫度估計式.

    圖3 轉(zhuǎn)速為2000r/min時排氣溫度隨油耗率的變化規(guī)律Fig.3 Exhaust temperature varying with fuel consumption speed at an engine speed of 2000r/min

    圖4為轉(zhuǎn)速一定時,排氣溫度隨負荷變化的關(guān)系曲線.由圖4可知,模型數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù)基本重合,平均偏差0.12%,最大偏差小于0.50%,滿足分析計算要求.由圖4還可以看到,隨著負荷增大,排氣溫度也相應(yīng)升高.

    圖4 轉(zhuǎn)速為2000r/min時排氣溫度隨負荷的變化規(guī)律Fig.4 Exhaust temperature varying with load at an engine speed of 2000r/min

    圖5是油耗率一定時,排氣溫度隨轉(zhuǎn)速變化的關(guān)系曲線.由圖5可知,模型數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù)略有偏差,平均偏差為0.8%,最大偏差小于1.0%,滿足分析計算要求.圖5中數(shù)據(jù)說明隨著轉(zhuǎn)速的增加,排氣溫度降低.

    圖5 油耗率為0.43g/s時排氣溫度隨轉(zhuǎn)速的變化規(guī)律Fig.5 Exhaust temperature varying with engine speed at a fuel consumption speed of 0.43g/s

    3 EGR溫度模糊控制算法

    有研究表明,EGR 最佳溫度為 400 K[1],一般EGR溫度控制在393~433K之間.一部分排氣引入進氣系統(tǒng)即形成EGR氣體,排氣溫度在柴油機不同工況下其數(shù)值變化范圍大,不利于EGR效果,因此需要控制EGR循環(huán)溫度.EGR溫度影響因素復(fù)雜,控制模型不容易建立,在此利用模糊控制算法實現(xiàn)EGR溫度的控制.

    3.1 EGR溫度控制模糊化

    定義排氣溫度模糊子集為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},子集元素分別代表正大、正中、正小、零、負小、負中、負大,對應(yīng)的實際EGR溫度集合為{200<T-400<450,120<T-400<200,30<T-400<120,-10<T-400<30,-20<T-400<-10,-30<T-400< -20,-40<T-400< -30},其中T為EGR控制前溫度,單位為K.EGR溫度控制輸出模糊子集定義為{NB,NM,NS,ZO,ZO,ZO,ZO},子集元素分別代表正大、正中、正小、零、零、零、零,對應(yīng)實際中冷卻電子扇轉(zhuǎn)速由高到低7個檔位.

    隸屬度函數(shù)定義成三角形,即符合式(3),交疊系數(shù)取1.

    式中:uF為隸屬度函數(shù);a、b、c分別為自變量x所屬區(qū)域最小邊界、中間點和最大邊界.

    3.2 模糊推理算法

    根據(jù)模糊子集定義,設(shè)計EGR模糊規(guī)則算法:排氣溫度模糊集為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},對應(yīng)控制輸出模糊集為{NB,NM,NS,ZO,ZO,ZO,ZO}.即電子扇控制轉(zhuǎn)速與排氣溫度對應(yīng),排氣溫度越高,電子扇轉(zhuǎn)速越高,當(dāng)排氣溫度接近EGR最佳溫度范圍時電子扇關(guān)閉.在本樣例中控制電子扇在7 個檔位工作,相應(yīng)轉(zhuǎn)速為{2300,2100,1900,1800,0,0,0},單位為 r/min.

    3.3 基于模糊推理算法的EGR溫度控制

    根據(jù)EGR模糊推理規(guī)則,設(shè)計EGR溫度控制系統(tǒng),其原理如圖6所示.控制過程中電控單元(ECU)根據(jù)柴油機轉(zhuǎn)速、負荷和油耗率輸入,利用辨識模型估算排氣溫度,依據(jù)EGR溫度模糊控制規(guī)則給出電子扇轉(zhuǎn)速控制參數(shù),實現(xiàn)EGR溫度的自動控制.

    圖6 EGR溫度模糊控制原理圖Fig.6 Principle of fuzzy control of EGR temperature

    在柴油機臺架控制器中嵌入上述電子扇控制算法程序,柴油機以2000 r/min由高負荷到低負荷運轉(zhuǎn).中低負荷時,排氣溫度保持在(400±10)K范圍內(nèi);高負荷時,排氣溫度保持在(400±40)K范圍內(nèi),滿足EGR溫度范圍的要求.

    4 結(jié)論

    (1)從樣機數(shù)據(jù)辨識結(jié)果可見,使用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Σ裼蜋C排氣溫度辨識,模型辨識與實驗測得的平均溫度偏差在1.0%之內(nèi),滿足計算要求.

    (2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型建立時,需要結(jié)合物理模型,分析模型輸入和輸出參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系.由樣機辨識結(jié)果可知,柴油機轉(zhuǎn)速、負荷和油耗率影響柴油機排氣溫度,以三者為輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以獲得柴油機排氣溫度的變化規(guī)律.

    (3)實驗和模型結(jié)果表明,轉(zhuǎn)速一定時,負荷增大、油耗增大,排氣溫度升高;油耗和負荷一定時,轉(zhuǎn)速降低,排氣溫度升高.

    (4)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型與模糊推理相結(jié)合,可以實現(xiàn)柴油機的EGR溫度智能控制.

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