基于混合動力的汽車發(fā)動機建模方法

王 飛

(安徽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟技術學院，合肥 230000)

0 引言

隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，各行業(yè)能源消耗量也在不斷增加，能源環(huán)境問題已經(jīng)逐漸凸顯。針對這一情況，混合動力汽車逐漸成為未來汽車工業(yè)的主要研究方向。發(fā)動機作為混合動力汽車主要的驅(qū)動裝置，其模型建立技術的研發(fā)，直接影響到混合動力汽車整體研究設計工作。與傳統(tǒng)汽車發(fā)動機建模方法不同，混合動力發(fā)動機的電耦合動力系統(tǒng)結(jié)構，決定了發(fā)動機可以和其他動力源相互配合，這就意味著混合動力發(fā)動機所面對的工況與傳統(tǒng)發(fā)動機完全不同，其工作循環(huán)也具有鮮明獨特性。此外，由于混合動力機車本身的運行特殊性，只能裝配以轉(zhuǎn)矩結(jié)構為基礎的發(fā)動機模型。由此可見，利用完善的建模技術，制作出合理的混合動力汽車發(fā)動機模型，對于混合動力汽車開發(fā)具有重要意義[1]。

1 混合動力汽車發(fā)動機基礎模型建立

1.1 發(fā)動機參數(shù)分析

本次研究所使用的混合動力汽車發(fā)動機是美國ATT-GRO汽車制造企業(yè)生產(chǎn)制造的PORWER_078型發(fā)動機，其主要技術參數(shù)見表1。

表1 發(fā)動機參數(shù)表

1.2 整機模型建立

根據(jù)本次研究的混合動力發(fā)動機內(nèi)核參數(shù)和實際發(fā)動機結(jié)構參數(shù)，結(jié)合其物理熱力學模型，在PC端利用GT軟件，可以對發(fā)動機建立基礎模型[2]。該模型包括發(fā)動機的燃料供給系統(tǒng)、進氣系統(tǒng)、氣缸系統(tǒng)、渦輪增壓系統(tǒng)、排氣系統(tǒng)、內(nèi)核曲軸箱等。整體結(jié)構如圖1所示。

1.3 基礎模型有效性測評

為了保證基礎模型建立的有效性，在標準大氣壓下，對模型仿真數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)進行對比?；A發(fā)動機進行全負荷速率運轉(zhuǎn)與部分負荷速率運轉(zhuǎn)均可以利用基礎發(fā)動機的節(jié)氣門開度和轉(zhuǎn)速函數(shù)表示，如式(1)：

Te=f(a·n)，

(1)

式中：Te為基礎發(fā)動機的實際輸出轉(zhuǎn)矩(N·m)；a為發(fā)動機轉(zhuǎn)速(r/min)；n為發(fā)動機氣門開合角度。確定真實值后，利用GT模擬軟件，把基礎發(fā)動機節(jié)氣門角度和轉(zhuǎn)速共同建立的平面二維空間，分割成間距相等的網(wǎng)格，在網(wǎng)格點中，基礎發(fā)動機節(jié)氣門開啟角度和轉(zhuǎn)速的坐標向量可以由式(2)～(3)確定[3]。

(2)

(3)

式中：a2和a1分別為基礎發(fā)動機氣門開啟角的最大角和最小角；n2和n1分別為基礎發(fā)動機的最大核定轉(zhuǎn)速和最小核定轉(zhuǎn)速；Δa和Δn即為坐標向量。最終二維圖如圖2所示。

圖1 基礎發(fā)動機結(jié)構圖

圖2 基礎模型對比圖

根據(jù)圖2的實驗數(shù)據(jù)顯示，基礎模型和真實發(fā)動機的最大誤差不會高于5%；基礎發(fā)動機模型的最大輸出力矩可以達到1 280 N·m；平均輸出力矩可以達到750 N·m；最高轉(zhuǎn)速可以達到1 400 r/min。發(fā)動機正常輸出功率不等，但跟轉(zhuǎn)速呈正比例關系，值域范圍為50～180 kW。模型仿真結(jié)果和真實結(jié)果相吻合，所以本次建立的基礎模型穩(wěn)定可靠，可以用于后續(xù)的模型建立。

2 基礎模型動力性仿真

混合動力汽車基礎模型建立后，需要對其進行基礎模型動力性仿真，為了確保仿真效果的真實性，本次研究共選取15種不同發(fā)動機轉(zhuǎn)速，作為仿真測控點，進行動力性仿真。在不同的仿真轉(zhuǎn)速點記錄轉(zhuǎn)速值，其結(jié)果見表2。

表2 轉(zhuǎn)速仿真表

根據(jù)表2所記錄的基礎模型的動力性計算結(jié)果，可以綜合測評基礎模型的仿真性能。為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡建模升級，提供數(shù)據(jù)支持。

3 混合動力汽車神經(jīng)網(wǎng)絡建模

人工神經(jīng)網(wǎng)絡主要是指：通過現(xiàn)代化技術儀器或者PC端軟件，對生物的體態(tài)神經(jīng)結(jié)構和功能進行三維模擬分析，然后作用于工程開發(fā)或者某些零件的計算或者模型建立上。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可以動態(tài)地模擬出許多復雜動作之間的非線性關系，而且具有極強的后期改造性和適應性，可以應用于未知因素較多的應用系統(tǒng)中。本次基于混合動力的汽車發(fā)動機建模方法研究選取的是復雜化三層結(jié)構的神經(jīng)網(wǎng)絡，主要包括指令層、過渡層(中間層)和輸出層[4]。詳細如圖3所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構圖

圖中，X1、X2、X3為3類神經(jīng)層。上下層之間全部串聯(lián)，但是每層中的每個神經(jīng)元之間并無連接。當基礎模型樣本被提交給神經(jīng)網(wǎng)絡后，各種參數(shù)會被復制記錄，神經(jīng)元生成激活值，從指令層經(jīng)過過渡層，再轉(zhuǎn)移到輸出層，進行3層參數(shù)行為模擬。輸出層的神經(jīng)元則負責各類相應參數(shù)和網(wǎng)絡輸出。參數(shù)傳輸完畢后，神經(jīng)網(wǎng)絡會自動從輸出層開始，不斷進行參數(shù)削弱，減小目標參數(shù)與實際參數(shù)的誤差，并從輸出層經(jīng)過過渡層和指令層，逐層修改連接權限值，最后回到輸入層，神經(jīng)網(wǎng)絡模擬宣告結(jié)束[5]。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構和函數(shù)值確立

現(xiàn)階段大多單一行為，均可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡中的過渡層實現(xiàn)模擬。因為單一行為所模擬的輸入相連因素唯一，與之相匹配的輸入神經(jīng)元也只有一個；同理，因為輸出向量也只有一個，所以輸出層的神經(jīng)元同樣唯一?，F(xiàn)階段的神經(jīng)網(wǎng)絡過渡層最多可以構筑5～9個神經(jīng)元。為了驗證神經(jīng)元的數(shù)量對神經(jīng)模擬結(jié)果的影響作用，分別選擇4～10個過渡層神經(jīng)元進行基礎模型神經(jīng)網(wǎng)絡建模，驗證公式如下：

(4)

式中：m為連權值；j為神經(jīng)元個數(shù)；dj為對應神經(jīng)元的行為模擬量；yj為對應神經(jīng)元的網(wǎng)絡性能。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡樣本數(shù)據(jù)

為了驗證本次設立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的可用性，選取20組真實發(fā)動機轉(zhuǎn)速和扭矩值，利用神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)，進行實際建模。20組數(shù)據(jù)中，前15組為實際模擬樣本，剩下5組為抽樣測試樣本，用于檢測神經(jīng)網(wǎng)絡的偶然性。每組數(shù)據(jù)中，發(fā)動機實際轉(zhuǎn)速為函數(shù)自變量，也就是神經(jīng)元輸出值；轉(zhuǎn)矩為函數(shù)因變量，作為神經(jīng)元輸入值。此外，本次驗證還對所有實驗數(shù)據(jù)進行變量歸元處理，所有樣本數(shù)據(jù)均包括本體數(shù)據(jù)和歸元數(shù)據(jù)，見表3。

根據(jù)之前設計的神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構和求得的神經(jīng)網(wǎng)絡樣本數(shù)據(jù)，結(jié)合模擬出的基礎模型，使用PC端Matlab軟件可以實現(xiàn)網(wǎng)絡模型建立。通過不斷改變過渡層神經(jīng)元的個數(shù)和仿真模擬，可以確定，當過渡層神經(jīng)元為7個時，仿真訓練模擬效果最出色。此外根據(jù)實際實驗模擬可以肯定，當模擬訓練次數(shù)超過800次時，網(wǎng)絡模型性能參數(shù)可以達到1×10-5量級，符合仿真要求。

4 發(fā)動機模型生成

為了讓基礎發(fā)動機更好地適應神經(jīng)網(wǎng)絡應用，對混合動力機車可以做到有效操控，在發(fā)動機模型生成前，需要將神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構進行SLAM模塊轉(zhuǎn)化，然后進行模型生成。在MATL軟件中輸入命令：prommer(help_etbp，-1)即可自主生成SLAM模塊。因為對神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)已經(jīng)做出了歸元處理，所以只需要對所有模塊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)前綴進行數(shù)字記錄，即可完成建模。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)表

5 結(jié)語

混合動力機車發(fā)動機建模，是機車開發(fā)與制造的核心技術之一。因為發(fā)動機本身的建模理論多樣，數(shù)據(jù)結(jié)構駁雜，所以應用實驗直接驗證具有最直觀效果。通過先建立基礎模型，再得出動力性仿真數(shù)值后，進行神經(jīng)網(wǎng)絡運動模擬，最終通過模擬值和Matlab軟件，生成SLAM模塊完成建模。這種建模方式經(jīng)過大量的實驗檢驗和數(shù)據(jù)參考，具有極強的適用性，事實證明可以進行后續(xù)推廣研究。