柴油機(jī)EGR溫度的智能控制策略*

王惜慧 黃正展 趙榮超 黃旭為 劉玹

(華南理工大學(xué)機(jī)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(jī)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(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，排氣溫度變化大大滯后于柴油機(jī)運(yùn)行工況變化，對(duì)EGR溫度在線控制需要采用預(yù)測(cè)控制方法，預(yù)測(cè)控制的基礎(chǔ)是建立柴油機(jī)排氣溫度模型，但是由于柴油機(jī)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(jī)運(yùn)行工況呈非線性關(guān)系，因此建立適合柴油機(jī)各種運(yùn)行工況的排氣溫度模型比較困難.

通過(guò)溫度傳感器測(cè)量柴油機(jī)不同工況下的排氣溫度，利用相應(yīng)的辨識(shí)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(shí)和模式識(shí)別中［5-7］.由于柴油機(jī)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(jī)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(kuò)大，目前出現(xiàn)了一些改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).文中利用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立柴油機(jī)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(jī)工況變化對(duì)排氣溫度的影響.以排氣溫度辨識(shí)模型為依據(jù)，根據(jù)模糊推理，設(shè)計(jì)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(rèn)為一個(gè)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(shí)這些規(guī)律也是選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的依據(jù).在柴油機(jī)排氣溫度辨識(shí)模型的建立過(guò)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(jì)空氣帶入的能量，柴油機(jī)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(jī)輸出功，Qw為冷卻水帶走熱量，Q'為潤(rùn)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(xiàng)均影響排氣溫度，其中燃料量、做功量、冷卻水帶走的熱量對(duì)排氣溫度影響較大，冷卻水帶走的熱量又直接受柴油機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)荷影響，因此，選用燃料量、柴油機(jī)轉(zhuǎn)速、柴油機(jī)負(fù)荷3個(gè)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(shí)踐表明，三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近一個(gè)連續(xù)函數(shù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合非線性系統(tǒng)辨識(shí).文中采用3個(gè)輸入、1個(gè)輸出的三層BP網(wǎng)絡(luò)(結(jié)構(gòu)如圖1所示)作為辨識(shí)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(gè)3輸入、單輸出的三層BP網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)只有一個(gè)隱層，因而可通過(guò)增加隱層神經(jīng)元來(lái)提高模型精度.在此隱層選用8個(gè)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(bǔ)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(dòng)量法，通過(guò)引入動(dòng)量因子α對(duì)權(quán)函數(shù)進(jìn)行修正:

式中，N為計(jì)算的步數(shù).

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

1.2 實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)整理

選用單缸DL190-12柴油發(fā)動(dòng)機(jī)為樣機(jī)(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(jī)臺(tái)架測(cè)得不同工況下柴油機(jī)的排氣溫度(如表1所示).實(shí)驗(yàn)臺(tái)架主要儀器為Y20型水力測(cè)功機(jī)、HT-3數(shù)字轉(zhuǎn)數(shù)表、溫度儀、天平、秒表.實(shí)驗(yàn)步驟如下:啟動(dòng)柴油機(jī)讓柴油機(jī)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(jì)算柴油機(jī)消耗10 g燃料所用的時(shí)間，并在發(fā)動(dòng)機(jī)排氣總管處測(cè)量柴油機(jī)平均排氣溫度;調(diào)整水力測(cè)功機(jī)讓柴油機(jī)處于不同的負(fù)荷下，重復(fù)操作，記錄柴油機(jī)在變負(fù)荷下的排氣溫度.

表1 單缸柴油機(jī)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 1 Beach test data of single-cylinder diesel engine

為了合理利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)表1中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)荷和油耗率為輸入量，以排氣溫度為輸出量，對(duì)1.1節(jié)所建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得柴油機(jī)排氣溫度辨識(shí)模型.

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

2 辨識(shí)結(jié)果分析

對(duì)圖1所示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)置參數(shù)，取動(dòng)量因子α為0.9，利用表2中數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得辨識(shí)模型、訓(xùn)練誤差和辨識(shí)結(jié)果，如圖2－5所示.

由圖2中可見，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到80次時(shí)，模型誤差接近0.001，并且不再進(jìn)一步減小，即誤差收斂，此時(shí)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(shí)，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(shí)驗(yàn)值與辨識(shí)模型計(jì)算值之差占排氣溫度實(shí)驗(yàn)值的百分比)，最大偏差小于1.0%，滿足分析計(jì)算要求.由圖3可見，隨著油耗率的增大，排氣溫度升高，因?yàn)橛秃脑黾樱剂袭a(chǎn)熱量增加，符合柴油機(jī)排氣溫度估計(jì)式.

圖3 轉(zhuǎn)速為2000r/min時(shí)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(shí)，排氣溫度隨負(fù)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(jì)算要求.由圖4還可以看到，隨著負(fù)荷增大，排氣溫度也相應(yīng)升高.

圖4 轉(zhuǎn)速為2000r/min時(shí)排氣溫度隨負(fù)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(shí)，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(jì)算要求.圖5中數(shù)據(jù)說(shuō)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(shí)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(jìn)氣系統(tǒng)即形成EGR氣體，排氣溫度在柴油機(jī)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(shí)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(fù)小、負(fù)中、負(fù)大，對(duì)應(yīng)的實(shí)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(duì)應(yīng)實(shí)際中冷卻電子扇轉(zhuǎn)速由高到低7個(gè)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(diǎn)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(jì)EGR模糊規(guī)則算法:排氣溫度模糊集為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，對(duì)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(duì)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(shí)電子扇關(guān)閉.在本樣例中控制電子扇在7 個(gè)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(jì)EGR溫度控制系統(tǒng)，其原理如圖6所示.控制過(guò)程中電控單元(ECU)根據(jù)柴油機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷和油耗率輸入，利用辨識(shí)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(shí)現(xiàn)EGR溫度的自動(dòng)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(jī)臺(tái)架控制器中嵌入上述電子扇控制算法程序，柴油機(jī)以2000 r/min由高負(fù)荷到低負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn).中低負(fù)荷時(shí)，排氣溫度保持在(400±10)K范圍內(nèi);高負(fù)荷時(shí)，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(jī)數(shù)據(jù)辨識(shí)結(jié)果可見，使用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Σ裼蜋C(jī)排氣溫度辨識(shí)，模型辨識(shí)與實(shí)驗(yàn)測(cè)得的平均溫度偏差在1.0%之內(nèi)，滿足計(jì)算要求.

(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)模型建立時(shí)，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(jī)辨識(shí)結(jié)果可知，柴油機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷和油耗率影響柴油機(jī)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(jī)排氣溫度的變化規(guī)律.

(3)實(shí)驗(yàn)和模型結(jié)果表明，轉(zhuǎn)速一定時(shí)，負(fù)荷增大、油耗增大，排氣溫度升高;油耗和負(fù)荷一定時(shí)，轉(zhuǎn)速降低，排氣溫度升高.

(4)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與模糊推理相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)的EGR溫度智能控制.

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