電控發(fā)動機基于模型標定的關鍵技術研究

王冬 張順 劉仁龍 石月

摘要：參數標定質量很大程度上決定了電動機的電控系統(tǒng)的性能，本文所介紹的基于模型的標定是較為有效的一種標定方法。本文詳細闡述了發(fā)動機基于模型標定的幾項關鍵技術比如設計試驗，基于實驗數據的建模，參數優(yōu)化以及MAP的生成技術。本文還對發(fā)動機基于模型標定的關鍵技術的國內外研究現狀進行了詳細的介紹。

關鍵詞：電控發(fā)動機；模型；標定

1引言

隨著經濟社會的發(fā)展，人們對汽車性能的要求日益增加，相應的，發(fā)動機參數標定的重要性越來越凸現出來。然而參數標定是一項十分復雜而且繁瑣的任務，1998年，發(fā)動機電控需要標定兩個參數，到2016年參數標定的量已經增加到7個以上；1980年需要標定的MAP是8張，到2015年需要標定的MAP的量增加了100倍以上，按照這種發(fā)展形勢，下一代發(fā)動機需要標定的MAP將會更多，甚至達到目前的十倍百倍。在傳統(tǒng)研發(fā)發(fā)動機的過程中，相當一部分的研究人員研究發(fā)動機的一般首先是電控硬件系統(tǒng)，接下來是臺架測試，最后記性參數標定優(yōu)化，這樣的一種研究順序存在著成本高，工作復雜的弊端。隨著標定的數量越來越多，固有的參數標定方法已經遠遠達不到實際需要的標定需要，應對這樣的情況，目前較為有效的一種解決方法就是基于模型的標定技術。

2國內外發(fā)展概況

發(fā)動機基于模型的標定技術是一種基于模型得到最佳控制參數的技術，這些模型往往是在發(fā)動機相關實驗數據基礎上建立起來的與輸出響應參數有關的模型。1970年，相關研究人員開始不再僅僅憑借自己的經驗分析實驗數據，而開始基于傳統(tǒng)手工標定利用精確度更高的數學過程來分析得到相應的回歸模型，從而更加直觀的了解到了數據變化的整體趨勢。在歐美國家，基于模型的標定技術的應用十分廣泛。20世紀末期，MathWorks公司研發(fā)了一款基于模型標定的工具箱，為基于模型標定技術的廣泛應用奠定了基礎。Rask E將基于模型的標定技術應用到汽車的環(huán)保性以及節(jié)能性問題的研究當中，可對汽車的氮氧化物的排放以及燃油情況進行評估。將基于模型的標定技術擴展應用到發(fā)動機的控制操作中。

3基于模型標定的關鍵技術

3.1設計試驗

發(fā)動機性能與控制參數間的相互作用是緊密相關的，傳統(tǒng)的標定方案是基于變量間的相互組合的試驗方法，即將所有的變量都測試一遍，這是不可能實現的，再加上試驗過程中出現的一些不可控因素會進一步導致結果的復雜性。

設計試驗是標定的第一步，其目的是盡可能地減少試驗的次數。在發(fā)動機標定的過程中，試驗的設計過程應該根據不同的實際情況來考慮。若不太了解發(fā)動機參數對相應產生的影響比如新型發(fā)動機的ECU標定過程或者是無參數模型中，一般采用空間填充設計；相反的，若對發(fā)動機的了解比較深刻，并且已經選擇好了最佳模型，則一般采用最優(yōu)設計。當然，針對一個試驗我們可以將數種不同的設計方法相關結合，比如在文獻中，為了增強模型的預測功能和置信水平，采用了最優(yōu)設計與空間填充法相結合，也取得了不錯的效果。隨著科技的發(fā)展，越來越多的研究應用到了動態(tài)試驗設計技術，該技術可以充分考慮振幅，頻率干擾等一些隨時間變化的因素。

3.2基于試驗數據的建模過程

目前最常用的模型主要類型有兩種：（1）數據建模；（2）物理建模。數據建模有著結構簡單清晰，方便實現的優(yōu)點，但是相應的也存在一些弊端比如：效率低，有過匹配的可能性，需要參考工程經驗，而且并未考慮系統(tǒng)存在的一些潛在的物理性等。在數據建模中，精度取決于模型的階數，階數少，精度會低，從而導致質量不好，但是階數并不是越多越好，階數過多會導致過度匹配，模型的階數選擇要根據函數以及自變量及其他因素綜合考慮，實際應用中，最常見的是3階模型。與數據建模相比較，物理建模的最明顯的優(yōu)點是效率高，但是物理建模運行緩慢，并且對使用的計算機有著很高的要求，并且還需要驗證模型。也有相關研究采用將數據建模和物理建模相結合的方法，將兩者建模方式的優(yōu)點相結合，取得最佳的效果。

隨著對研究的不斷深入，目前一些更加高級的模型比如：響應模型，隨機過程模型等也逐漸收到關注和應用。

4結語

目前國內基于模型的標定技術才剛剛起步，主要的研究還僅僅只是集中在個別技術，尤其是在技術的應用方面，還需要進一步發(fā)展。