基于遺傳算法的柴油機空氣系統(tǒng)優(yōu)化研究

姜 光, 張 欣

(北京交通大學 機械與電子控制工程學院,北京 100044)

在改善發(fā)動機動力性、經濟性與排放性方面,空氣系統(tǒng)起著至關重要的作用,因此對發(fā)動機空氣系統(tǒng)的優(yōu)化很有必要。然而柴油機性能參數的優(yōu)化問題是一個非線性、多約束的優(yōu)化問題,優(yōu)化的過程需要確定優(yōu)化參數、優(yōu)化目標,并滿足各種約束條件,且各參數之間存在耦合關系[1]。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法諸如蒙特卡羅法、黃金分割法、梯度下降法等很難解決發(fā)動機參數優(yōu)化問題。

近年來,遺傳算法在內燃機工程領域內有許多成功的應用,如在電控發(fā)動機標定中的應用[2]、在發(fā)動機各部件結構參數優(yōu)化中的應用[3-4]、在發(fā)動機故障診斷中的應用[5]、在發(fā)動機建模中的應用[6]以及在發(fā)動機各控制參數優(yōu)化中的應用等。在發(fā)動機控制參數優(yōu)化研究中,文獻[7]以最低指示燃油消耗率為目標,對柴油機噴油正時、噴油脈寬、進氣溫度、增壓壓力等發(fā)動機運行條件進行優(yōu)化，采用遺傳算法KIVA代碼進行預設的優(yōu)化后,燃油消耗率降低了35%;文獻[8]采用遺傳算法分析某四沖程高速直噴式柴油機進氣壓力、噴油定時、噴孔直徑化及廢氣再循環(huán)(exhaust gas recirculation,EGR)率,使得NOx和PM排放均明顯下降,優(yōu)化結果完全滿足排放法規(guī)標準;文獻[9]基于 Matlab 編寫遺傳算法程序,以 NOx排放為目標,以原機的Soot 排放與輸出轉矩為約束條件,通過 Matlab 與 GT-Power 的聯合仿真對 EGR 參數與噴油參數進行了優(yōu)化;文獻[10]以排氣溫度、缸內廢氣比例和爆震強度等為約束條件,優(yōu)化發(fā)動機空燃比和噴油等參數,結果表明在4 000 r/min時燃油消耗率最高可降低4.82%。

目前提高發(fā)動機燃油經濟性的研究中,關于噴油參數及燃燒參數的研究較多,而對空氣系統(tǒng)參數的研究較少。本文將遺傳算法應用于空氣系統(tǒng)控制參數優(yōu)化標定中,利用GT-Power與Matlab/Simulink仿真模型,對某帶有EGR系統(tǒng)的渦輪增壓柴油機的空氣系統(tǒng)進行優(yōu)化。優(yōu)化結果表明,利用遺傳算法對柴油空氣系統(tǒng)尋優(yōu)可以有效降低柴油機的燃油消耗率。

1 優(yōu)化目標與優(yōu)化參數

本研究對商用車柴油機空氣系統(tǒng)進行優(yōu)化,優(yōu)化變量為可變截面渦輪增壓系統(tǒng)(variable geometry turbocharger,VGT)葉片開度以及廢氣再循環(huán)系統(tǒng)EGR閥門開度,優(yōu)化目標為在滿足排放標準的條件下各個工況下的有效燃油消耗率最低。

本研究不考慮柴油機的后處理過程,即以柴油機缸內燃燒后的原始排放為約束條件。柴油機空氣系統(tǒng)性能參數優(yōu)化問題表示如下:

maxbe(n,T,Ar,xv),

n=nobj,

T=Tobj,

0

0≤Ar≤20,

VNOx(n,T,Ar,xv)≤5 700,

VSoot(n,T,Ar,xv)≤66

(1)

其中:be為發(fā)動機有效燃油消耗率;n為發(fā)動機轉速;T為發(fā)動機負荷;xv為VGT葉片開度的位置;Ar為EGR閥門開度;VNOx為NOx排放量;VSoot為Soot排放量。

2 空氣系統(tǒng)優(yōu)化研究

2.1 聯合仿真程序的開發(fā)

本研究所采用的發(fā)動機為某國產增壓中冷商用車發(fā)動機[11],氣缸排列形式為直列,其主要技術參數見表1所列。

表1 國產某款發(fā)動機主要技術參數

利用GT-Power,根據原機參數建立帶有VGT系統(tǒng)與EGR系統(tǒng)的柴油機仿真模型。設置仿真時間最小為20個工作循環(huán),當仿真結果滿足收斂條件后,停止仿真,求解方法為顯式求解。

根據廠家提供的柴油機臺架試驗數據,對全負荷工況下的柴油機輸出扭矩及功率進行了驗證,結果見表2、表3所列。

表2 扭矩試驗值與仿真值的對比

表3 功率仿真值與試驗值的對比

驗證結果表明，在全負荷工況下,仿真結果與試驗結果基本吻合。其中，扭矩的最大相對誤差為3.76%,功率最大相對誤差為3.78%,兩者均不超過5%。這說明所搭建的模型可以用于柴油機性能仿真。

對GT-Power仿真模型進行標定后,建立Matlab/Simulink與GT-Power聯合仿真程序示意圖,如圖1所示。

圖1 GT-Power與Matlab/Simulink聯合仿真模型示意圖

程序具體工作流程描述如下:

(1) 在m文件中,對某一轉速及負荷條件下的EGR閥開度及VGT葉片開度2個控制參數設定范圍,并對以上所有數據進行編碼。

(2) 在m文件中進行種群初始化。包括定義種群規(guī)模、定義進化代數、各操作算子等。

(3) 在m文件中,利用sim函數調用Simulink程序,并將種群中的每個個體(每個個體中包含轉速等4個參數)依次傳遞到Simulink中。

(4) Simulink中的數據通過接口傳遞到GT-Power中,GT-Power進行計算,仿真得到有效熱效率、VNOx和VSoot的計算結果,通過接口傳入到Simulink中,Simulink將數據傳入到m文件中。

(5) 當該種群中的所有個體計算完成后,m文件中的遺傳算法程序根據各數據計算適應度值進行選擇、交叉和變異操作,產生一個新的種群。

(6) 重復步驟(3)～步驟(5),若遺傳算法的停止標準被滿足,則算法找到該工況下的滿足排放條件的最小有效燃油消耗率及所對應的EGR閥開度和VGT葉片開度。

(7) 轉到下一個工況,重復步驟(1)～步驟(6),直至所有設定的工況計算完成后停止優(yōu)化。

2.2 遺傳算法的設計

本文利用英國謝菲爾德大學開發(fā)的GATBX工具箱進行遺傳算法設計。編碼形式采用二進制編碼,遺傳操作算子分別為遍歷抽樣選擇算子、兩點交叉算子、mutbga變異算子;交叉概率選取為 0.66,變異概率選取為 0.001;群數量為 150,初始種群通過試驗設計(design of experiment,DOE)方法產生。遺傳算法程序終止條件為連續(xù)10代中相鄰兩代最優(yōu)解之間相差小于1%,且最大迭代次數為250次。

研究中通過引入罰函數的方法處理VNOx和VSoot排放2個約束條件設計目標函數。對約束條件進行歸一化處理得:

g1(x)=VNOx/5 700-1

(2)

g2(x)=VSoot/66-1

(3)

其中,x=(n,T,Ar,xv)。

采用遺傳算法解決本研究優(yōu)化問題中的目標函數，表示如下:

(4)

3 優(yōu)化結果分析

3.1 全負荷工況下尋優(yōu)結果分析

采用聯合仿真平臺,對柴油機全負荷工況點進行尋優(yōu)。以轉速在1 400 r/min下的工況為例,優(yōu)化結果如圖2～圖4所示。

圖2 1 400 r/min全負荷工況下每代個體之間的平均距離

圖3 1 400 r/min每代個體適應度的最佳值與最差值

圖4 1 400 r/min全負荷工況下最后一代個體適應度值分布

圖2所示為每一代種群中的所有個體之間的平均距離,平均距離越小,表示種群中個體間的差別越小。隨著進化過程的增加,性能較差的個體被逐步淘汰,較好的個體不斷保留,當進化到第119代時,種群中的個體都趨近于最佳值,種群間個體的平均距離最終接近于0,停止進化。

圖3中的誤差線表示每一代個體適應度的最佳值與最差值。隨著進化過程中的不斷淘汰,每一代中的最佳值與最差值的差距逐漸減小,到最后一代時,如圖4的個體適應度值分布圖所示,最終種群所有個體的適應度值均在203.975 5～203.977 0之間。在最后一代,尋優(yōu)得到的最低燃油消耗率為203.976 1 g/(kW·h),對應的EGR閥開度為0,VGT葉片開度為0.21。

全負荷工況下優(yōu)化后的燃油消耗率見表4所列。從表4可以看出,經遺傳算法優(yōu)化后,全負荷工況下的燃油消耗率比原機燃油消耗率均有下降。發(fā)動機轉速為1 800 r/min時,優(yōu)化后燃油消耗率比未優(yōu)化前降低了2.410 2 g/(kW·h);各轉速下所優(yōu)化的工控點燃油消耗率的降低幅度均在1.21～2.42 g/(kW·h)之間,這表明通過遺傳算法對空氣系統(tǒng)尋優(yōu)可以有效提高柴油機的經濟性。

表4 全負荷工況下燃油消耗率優(yōu)化結果

3.2 部分負荷工況尋優(yōu)結果分析

對發(fā)動機進行其他負荷工況尋優(yōu),分別選取發(fā)動機轉速為1 000、1 200、1 300、1 400、1 500、1 800、2 100、2 400 r/min,負荷為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%,共72組工況。結合之前優(yōu)化的全負荷工況,利用插值的方法做出優(yōu)化后的EGR閥開度map與VGT葉片開度map,結果如圖5、圖6所示。

圖5 EGR閥開度map

圖6 VGT葉片開度map

從圖5可以看出,總體上低轉速和低負荷時EGR閥開度較小,高轉速和高負荷時EGR開度較大。從理論上分析,在發(fā)動機低負荷時,為了減小污染物的生成,使用較大的EGR率;在發(fā)動機高負荷時,為了保證發(fā)動機的動力性與經濟性,采用較小的EGR率或不采用EGR。高轉速時,為了保證發(fā)動機的新鮮空氣沖量,采用較低的EGR率。

從圖6可以看出,低轉速和高負荷時VGT葉片開度較小,高轉速和低負荷時 VGT葉片開度較大。從理論上分析,當發(fā)動機轉速減小時,VGT葉片開度減小,渦輪轉速增加,增壓壓力變大,保證低轉速時的增壓壓力與進氣流量;在發(fā)動機轉速增加時,采用較大的葉片開度,防止增壓器超速導致增壓器損壞。在發(fā)動機負荷增加時,采用較小的VGT葉片開度,保證增壓器有較大的轉速,提高增壓壓力與進氣量。

4 結 論

(1) 本文利用Matlab/Simulink與GT-Power聯合仿真程序,并結合遺傳算法對柴油機空氣系統(tǒng)進行了優(yōu)化。優(yōu)化結果表明,利用遺傳算法可以對柴油機空氣系統(tǒng)進行有效尋優(yōu),在全負荷工況下的燃油消耗率相較于原機下降幅度為1.21～2.42 g/(kW·h),遺傳算法用于空氣系統(tǒng)優(yōu)化可有效降低柴油機燃油消耗率。

(2) 根據各個工況的尋優(yōu)結果,利用插值的方法做出優(yōu)化后的EGR閥開度map與VGT葉片開度map。通過分析map圖可知:在發(fā)動機高負荷和高轉速時,宜采用較大的EGR率;在高轉速和低負荷時,宜采用較大的VGT葉片開度。