甲醇-柴油雙燃料發動機噴醇MAP優化

王帥

(江蘇大學汽車與交通工程學院， 江蘇 鎮江 212013)

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甲醇-柴油雙燃料發動機噴醇MAP優化

王帥

(江蘇大學汽車與交通工程學院， 江蘇 鎮江 212013)

在優化雙燃料發動機噴醇MAP中應用了一種新方法，根據4B26甲醇-柴油雙燃料發動機臺架試驗數據，用Matlab編寫BP人工神經網絡(BP-ANN)程序模擬發動機輸入輸出對應關系，利用遺傳算法(GA)程序對神經網絡模型中的噴醇MAP尋優。仿真結果顯示，人工神經網絡能簡單快速地模擬發動機的實際運行情況。人工神經網絡、遺傳算法聯合運行，能找到不同轉速不同負荷下的最佳噴醇量。穩態工況試驗表明，在保證雙燃料發動機循環變動不致過大的情況下，應用該方法得到噴醇MAP的發動機醇耗比原機提高24.3%，炭煙排放降低7.5%，同時消除了循環變動。

雙燃料發動機； 甲醇； 燃料噴射； 人工神經網絡； 遺傳算法； 罰函數

甲醇被用作替代能源有相當大的優勢。甲醇-柴油雙燃料發動機臺架試驗表明，1.67 kg甲醇可以替換1 kg柴油[1]，同時可以減少炭煙和NOx排放，提高發動機的排放品質。甲醇-柴油雙燃料發動機的噴醇量對發動機工作性能影響大：中小負荷時噴醇過多會造成發動機排放變差，易熄火；大負荷時噴醇過少，發動機節油效果差，且容易冒黑煙。由于發動機燃燒室內兩種燃料同時燃燒，用數學模型來界定投入產出關系非常困難，所以噴醇MAP的標定一般是大量臺架試驗測得的結果，且受標定工程師主觀影響大。

神經網絡[2]非線性映射比傳統三次樣條插值更具優勢。人工神經網絡和遺傳算法技術的聯合運用能準確地映射優化對象的輸入輸出關系，并快速搜索全局最優解。本研究利用BP神經網絡建立預測雙燃料發動機運行參數的模型，并用遺傳算法得到優化的噴醇MAP。

1 神經網絡、遺傳算法簡介

人工神經網絡(Artificial Neural Network)能模擬動物神經網絡的行為特征，對信息進行并行分布式處理。采用這種網絡建立復雜的系統結構，通過調整大量內部節點之間的比例關系，從而達到處理信息的目的。

神經網絡最大特點是僅僅借助樣本數據，無需建立系統的數學模型,即可對系統實現由n維空間到m維空間的高度非線性映射。神經網絡包含輸入層、隱含層、輸出層，圖1示出了BP神經網絡映射優化對象的輸入輸出關系。

工程系統仿真中，遇到三次及三次以上非線性插值問題時，拉格朗日插值、三次樣條插值的應用存在一定難度，具有一定局限性。神經網絡借助非線性插值節點的學習，能夠逼近任意函數[3]，因此優于插值方法。

用神經網絡建立輸入輸出的非線性映射后，多變量綜合分析尋優成為下一步的目標。本研究引入遺傳算法進行極值尋優。

遺傳算法[4-5](GeneticAlgorithm)是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的高度并行、隨機、自適應搜索算法，它是由復制、雜交和變異3個算子組成，并最終求得全局最優解的優化方法。研究發現，神經網絡具有快速映射一切函數的能力，但是應用傳統算法優化，不能發揮神經網絡的優勢；遺傳算法有不易陷入局部最優解等其他算法不可比擬的優勢，只是搜索過程要多次進行種群評價，計算量較大。神經網絡和遺傳算法的聯合應用，正是利用神經網絡的快速映射能力克服了遺傳算法需要進行多次種群評價的缺點，二者結合(ANN-GA)使優化效率大大提高[6]。圖2示出了神經網絡、遺傳算法優化設計步驟。

2 仿真過程及數據處理

2.1 臺架試驗

試驗選用普通0號柴油和煤制甲醇，在常柴4B26柴油機進氣道上增加噴醇裝置，記錄雙燃料發動機運行時的轉速、負荷、噴醇量、柴油消耗量、排放等相關參數。表1示出試驗所用主要儀器設備，圖3示出噴醇系統在發動機上的布置。

表1 試驗用主要儀器與設備

圖4示出不同轉速負荷下煙度、NOx，HC和CO隨噴醇量增加的變化，圖中噴醇百分數是指某一轉速、負荷下噴醇量與該工況下允許的最大噴醇量的比值。

從圖4中可以看出，在雙燃料發動機穩態試驗中，同一轉速和負荷時煙度都是隨甲醇噴射量的增加而降低，這說明，降低煙度的目標和增加噴醇量的目標相一致，所以優化過程中只需要考慮增加甲醇噴射量，就可以達到優化煙度的目的。CO的排放量隨噴醇量的增加而增加，這與更多利用替代能源的目的相違背。HC排放隨甲醇噴射量的增加表現出復雜的變化關系，故本研究以增加甲醇噴射量為優化目標，以HC排放為約束條件。

2.2 人工神經網絡仿真

本研究采用具有反向傳播算法的前向型網絡(BP-ANN)，這種神經網絡在工程上廣泛采用。一般來說，選取適量樣本數和盡量少的隱含層神經元數，誤差適中、學習速率適中，誤差達到即終止訓練，避免過度擬合，以上措施均可提高網絡泛化能力。

將前期采集的臺架試驗數據點的全部納入神經網絡訓練的樣本庫。輸入層由轉速(n)、負荷(T)和噴醇量(x)三項構成。將雙燃料發動機的HC排放記作YHC，而試驗測得的該轉速負荷下最大的噴醇量為xmax，雙燃料發動機的HC排放可用函數表示為

YHC=F(n，T，x)。

(1)

則原始噴醇MAP中，噴醇量為x0時的HC排放YHC0可表示為

YHC0=F(n，T，x0)。

(2)

試驗測得的最大噴醇量也可用神經網絡模擬以下函數關系：

xmax=G(n，T)。

(3)

理論分析已經證明，具有一個隱含層的BP神經網絡可以映射一切函數，故可使用簡單的神經網絡結構模擬發動機輸入輸出關系[10]。本研究構建單隱層網絡，隱含層的神經元數選取為12。輸入層和第一層隱含層、隱含層和輸出層之間的轉移函數分別選用tansig和purelin。迭代次數要多，建議選取100以上。因為本次模擬所需的神經網絡較為簡單，訓練誤差性能指標net.trainParam.goal設定為0.000 1時200次迭代即可達到收斂，故選取最大迭代次數為200，并采用具有更強泛化能力的貝葉斯正交化算法trainbr函數訓練網絡。

2.3 遺傳算法優化

在人工神經網絡的基礎上，編寫遺傳算法程序，對每一個轉速負荷工況，搜索最優噴醇量。在遺傳算法中應用以下表達式，將有約束優化轉變為無約束優化。

1) 為防止噴醇過多造成循環變動過大，要求最大噴醇MAP中的噴醇脈寬不能大于試驗測得的最大噴醇量。用數學表達式表示為

x≤xmax。

(4)

2) 為防止HC排放惡化，引入罰函數[11]，將有約束問題轉化為無約束問題。該約束方法可用數學表達式表示為

(5)

在遺傳算法程序中，為適應度和編碼等選擇適當的函數及參數，程序會自動尋得最優噴醇量。

2.4 優化結果及分析

圖5示出原始噴醇MAP和ANN-GA優化后的噴醇MAP對比，圖中噴醇量采用計算機計時單位。

由圖5可知：

1) 原噴醇MAP為顧及到發動機外特性的動力性，高負荷時噴醇少，使雙燃料發動機高負荷時的扭矩等于原發動機的扭矩；優化后的噴醇MAP以提高甲醇的替代比率為目標，高轉速大負荷時噴醇量增大；

2) 在2 500 r/min，70%負荷率工況，有一個噴醇極小值點，多噴醇會帶來排放惡化；

3) 整體上噴醇量隨轉速負荷增加而增加。

參考穩態測試循環選取12個點對優化后的噴醇MAP進行評價。轉速分別選取1 500 r/min，2 000 r/min，2 500 r/min，負荷率分別選取40%，55%，70%，85%。原始噴醇MAP和優化后噴醇MAP的試驗結果對比見表2。

表2 噴醇量MAP優化前后12工況穩態測試循環對比

十二點穩態工況測試顯示，噴醇MAP優化后，雙燃料發動機醇耗量增加24.3%，炭煙排放降低7.5%，并消除了循環變動。

3 結論

a) 人工神經網絡、遺傳算法聯合運行，能找到不同轉速不同負荷下的最佳噴醇量；

b) 將優化后的噴醇MAP應用在十二點穩態工況試驗中，試驗結果顯示，選用新噴醇MAP的雙燃料發動機醇耗量增加24.3%，炭煙排放降低7.5%，并消除了循環變動。

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[編輯： 潘麗麗]

Optimization of Methanol Injection MAP for Methanol/Diesel Dual-fuel Engine

WANG Shuai

(School of Automotive and Traffic Engineering of Jiangsu University, Jiangsu 212013, China)

According to the dual-fuel engine bench experimental data, engine input and output relations were simulated with the compiled back propagation artificial neural network program with Matlab software and the methanol injection MAP was optimized with genetic algorithm program. The results show that artificial neural network can simulate engine actual running easily and quickly. With the two network programs, the best methanol injection quantities at different loads and speeds can be determined. Further steady state experiment shows that the engine with a new MAP gets no cyclical fluctuation, and consumes 24.3% more methanol and gets 7.5% lower soot emission under steady operating conditions.

dual-fuel engine; methanol; fuel injection； artificial neural network; genetic algorithm; penalty function

2015-04-24；

2015-10-26

江蘇省高校自然科學重大基礎研究項目(08KJA47001)

王帥(1986—)，男，碩士，主要從事發動機電子控制方面研究；w445134423@126.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2015.06.014

TK464

B

1001-2222(2015)06-0069-04