基于智能算法的HEV用阿特金森發動機油路及動力系統平均值模型實時辨識方法研究

郭海龍，張永棟，張勝賓

( 廣東交通職業技術學院 汽車與工程機械學院， 廣州 510650)

發動機是非插電式混合動力電動汽車(HEV)的油電轉換及動力驅動的動力源，也是插電式HEV的重要動力源之一，其節能特性將極大地影響整車的節能效果，因此對發動機進行建模研究對于整車控制策略優化具有重要意義。目前發動機模型有循環模擬、傳遞函數和平均值模型(average value model，AVM)。AVM模型因以某時間段內的參數均值為標準得到較為廣泛的應用[1]。AVM最早由Rasmussen提出，Hendricks給出了通用表達式，相關學者也對其進行了改進[4]，但對象均為奧托循環發動機。

阿特金森循環發動機(Atkinson cycle engine， ACE)由于采用了“Atkinson”循環，將壓縮比提高到接近13∶1，且改變了進排氣正時，進氣門在下止點后72°～105°關閉，從而大大提高了熱效率和燃油經濟性[2-12]，特別適合于HEV車輛。在HEV整車控制過程中，整車ECU可實現ACE、電機、發電機等優化控制，使得ACE在高效區工作[11]。由此可知ACE發動機的模型研究對于整車控制具有重要意義，特別是HEV在使用過程中，隨著發動機的老化和性能變化，發動機模型實時參數將不斷變化，傳統奧拓循環發動機模型已經不適于ACE發動機，更不能滿足因發動機性能實時變化給HEV整車控制策略提出的實時適應要求。基于此，本文以某款4缸16氣門ACE為研究對象，研究其AVM油路及動力輸出系統模型實時辨識方法，并得出辨識結果。

1 阿特金森循環發動機油路及動力系統平均值模型

基于Hendricks模型[3]，可建立發動機油路及動力系統平均值模型。

1.1 油路子系統建模

由發動機原理可知，噴油器噴出的燃油部分進入氣缸，部分形成油膜沉積于進氣歧管壁面，而油膜又以1/τf的速率蒸發，進入氣缸。Hendricks給出了平均值燃油流模型：

(1)

假設模型中的X和τf為常數，且系統為零初值系統，對式(1)進行拉普拉斯變換：

(2)

sMfv=(1-X)sMfi

(3)

Mf=Mff+Mfv

(4)

聯立式(2)～(4)可得油膜蒸發系統的傳遞函數為

(5)

上述傳遞函數的建立需假設X、τf為常數，但實際上X、τf的值均隨發動機的工作狀態按一定規律變化。Hendricks[13]對X、τf進行標定，提出了如下經驗公式：

τf=c1(c2n′+c3)(pm+c4)2+

(c5n′+c6)+c7

(6)

X=c8pm+c9n′+c10

(7)

式中：c1～c10為系數；pm為進氣歧管壓力(100 kPa)；n′為發動機轉速(1 000 r/min)。

1.2 動力輸出子系統建模

燃油混合氣進入氣缸燃燒做功，產生轉矩。對曲軸運用能量守恒定律，有：

(8)

(9)

(10)

式中:ncyl為發動機缸數；Pf為摩擦功率(W)；Pp為泵氣功率(W)；Pb為負載功率(W)；Hu為燃油低熱值(J/kg)(有些文獻將其定義為kJ/kg)；ηi為發動機熱效率；I為轉動慣量(kg·m2)；τd為發動機轉速變化相對于燃油噴射的平均延遲(s)。

由式(8)～(10)可求得發動機對外輸出轉矩Tload(即負載轉矩，N·m)：

(11)

發動機Pf和Pp可以表述為n和Pm的多項式：

Pf+Pp=n(b0+b1n+b2n2)+

n(b3+b4n)Pm

(12)

式中b0、b1、b2、b3、b4為系數。本文通過大量的實驗數據辨識試算后，認為此處n的單位應取為rad/s。

發動機熱效率ηi可按式(13)計算。

ηi(θ,λ,n,pman)=ηi(θ)·ηi(λ)·

ηi(n)·ηi(pman)

(13)

當過量空氣系數為1時，熱效率可擬合為如式(14)所示。

(14)

式中n0～n3、Pm0～Pm2、Θ0～Θ2和Λ0～Λ2均為常數，此處n的單位為rad/s。

由上述發動機平均值模型中的油路子系統和動力輸出子系統模型可知，模型中有28個待定參量需根據發動機實時實驗數據進行辨識。

2 阿特金森循環發動機實驗參數的獲取及小波濾波

2.1 發動機結構參數的測量

為了準確建立該4缸16氣門ACE發動機的AVM油路和動力輸出模型，需獲得發動機結構參數，如表1所示。

表1 發動機部件重要結構參數(部分)

2.2 發動機運行參數采集

為對油路和動力輸出模型進行實時辨識，需進行實車實驗，并實時獲取相關數據，表2為獲取的整車及發動機127個工作參數(部分)。

2.3 發動機采集數據的小波濾波

實驗共記錄了270組發動機的動態運行數據，選取了47組典型工況實車發動機實驗數據作為發動機模型的原始辨識數據。圖1為某實驗工況下，發動機1個完整啟停循環采集到的部分數據，包括車速、發動機轉速、節氣門處進氣量等。

表2 實驗采集的發動機參數(部分)

由圖1可知:因各種干擾信號的存在，發動機測試信號中包含了大量“毛刺”，導致數據處理難度和誤差增加，為此需要進行濾波去噪。小波濾波的主要原理為：

假設觀測到的一維信號有如下形式：

f(t)=s(t)+n(t)

t=0,1,2,…,N-1

(15)

式中：s(t)表示真實信號；n(t)表示噪聲。

一般情況下，在含噪信號中，信號有較低的頻率和較穩定的波形，而噪音頻率較高且沒有規律。小波濾波的閾值類別通常有2種選擇：硬閾值和軟閾值，如圖2和式(16)(17)所示。

(16)

(17)

式中：f(x)為濾波后的函數值;x表示濾波自變量;t表示濾波的閾值界限。

除了選擇正確的閾值類別，還要設置分解層數、閾值選擇原則、小波名以及乘法門限等參數。

圖1 某工況采集的發動機主要實驗參數

圖2 軟、硬閾值函數圖象對比

3 阿特金森循環發動機油路及動力系統模型參數辨識

3.1 發動機油路系統模型辨識

3.1.1 參數辨識原理

將CAN總線讀取的發動機數據，通過濾波處理后，作為模型參數的辨識數據，結合油路子系統辨識模型建立優化函數，并通過求解來確定待辨識參數的值。

(18)

(19)

式中m為程序運行過程中計算的點數，即系統辨識需要的已知采樣點數。

3.1.2 某工況辨識結果

3.1.3 47組典型實驗工況參數辨識結果

圖3 油路子系統模型實驗參數及辨識結果

圖4 某實驗工況模型參數辨識結果

將各待辨識參數最終結果取為47組實驗工況平均值的均值，有：

(20)

最終結果為：c1=1.680 4；c2=0.084 2；c3=1.586 4；c4=-0.972 3；c5=0.067 2；c6=0.094 9；c7=0.430 2；c8=-0.479 7；c9=-0.090 3；c10=0.741 6。

3.2 動力輸出子系統模型

3.2.1 參數辨識原理

(21)

3.2.2 某典型工況參數辨識結果

3.2.3 47組典型實驗工況參數辨識結果

圖5 動力輸出子系統模型實驗參數及辨識結果

圖6 47組實驗工況模型參數辨識結果

將各待辨識參數最終結果取為47組實驗工況平均值的均值，有：

至此，該阿特金森發動機平均值油路和動力輸出子系統模型的28個參數均得到辨識。

4 結束語

本文針對HEV用4缸16氣門阿特金森循環發動機，分析了其油路和動力輸出平均值模型。在對發動機進行36個結構參數進行測量的基礎上，采集了不同工況下270組發動機的127個運行參數，通過分析處理，選取其中具有典型差異的47組工況實驗數據，作為發動機模型的辨識數據。通過構造超定超越方程組，利用最小二乘法進行求解，并運用遺傳算法和粒子群算法進行尋優計算，最終辨識出了該阿特金森循環發動機平均值模型的28個待辨識參數，并得到如下結論：

1) 油路子系統模型參數隨實驗工況有較大程度的變化，受實驗工況影響較大，敏感度高，較不穩定，但總體上能夠呈現一定的規律性。

3) 本文提出的平均值模型辨識方法和結果可進一步應用于HEV用發動機及整車系統的實時控制，以解決發動機在使用過程中因老化及性能變化導致整車控制策略不能實時調整，使得HEV的節能減排效果惡化的難題，進一步提升HEV的節能減排效果。