基于遺傳算法的四缸雙模天然氣汽車加注時間優化

鄧義斌 周 晴

(武漢理工大學能源與動力工程學院 武漢 430063)

0 引 言

近年來全世界天然氣汽車產業發展迅猛的勢頭遭遇瓶頸，原因之一是供氣體系不夠完善、加氣站建設滯后[1-2].針對加氣站選址規劃的優化[3]、站內燃料加注技術[4-6]等方面的研究一定程度改善這一局面，但仍無法從根本上解決加氣站點數量不足的問題.為此人們開始探索如何拓展加氣站點，例如,利用比加氣站分布更為廣泛的低壓民用天然氣管網作為氣源進行燃料加注，通過Phill,FMQ2.5和FMQ10等設備實現從家用天然氣管道取氣進行壓縮實現NGV的燃料加注, 但該類設備在安裝要求、價格和加注效率之間此消彼長、不能兼顧.

雙模天然氣發動機技術[7]也是利用低壓民用天然氣管網作為氣源進行燃料加注的一個典型代表，它是在不影響多缸發動機原有工作能力(即動力模式)的基礎上，在停車時利用活塞式發動機與壓縮機相似的特點，將一個或多個氣缸切換為壓縮氣缸，而其余正常工作氣缸為壓縮氣缸提供動力，實現從低壓天然氣氣源的加壓加注(即加注模式)，該技術的優點在于不需要配備獨立的壓縮設備.Echter等[8]基于該技術開展6缸雙模天然氣發動機的改裝、仿真計算、臺架試驗和實車應用等研究，通過對某型6缸5.9 L 12閥的柴油機進行改裝及結構強化，采用三級壓縮加注，從低壓氣源將140 L的天然氣儲罐加注至25 MPa約需要120 min，基于此情況提出雙模天然氣發動機的燃料加注效率仍有進一步優化空間.但當前天然氣加注優化研究主要是利用現代智能優化算法對加氣站壓縮機的能耗和效率進行優化[9-10]，對于雙模天然氣發動機這種較為特殊地燃料加注結構及方式并不適用.

文中針對4缸NGV發動機，運用雙模技術對其進行改裝設計，在假定改裝后動力性滿足要求的前提下，建立加注過程的數學模型并進行數值模擬，在此基礎上建立以加注時間為優化目標的數學模型，并利用遺傳算法求解優化問題.

1 雙模NGV發動機改裝設計

研究對象為某型NGV，其四缸CNG發動機的氣缸行程為90 mm，缸徑為83.5 mm，壓縮比為10，車載儲罐容積為60 L.雙模NGV的CNG燃料加注需要有天然氣氣源、加壓裝置如壓縮機等、動力和相應的管路及控制系統.利用NGV活塞式發動機與活塞式壓縮機相似的特點，將四缸CNG發動機的一個氣缸改裝為壓縮機，并為NGV增加相應的管路及控制系統，這樣只需要將NGV接入民用管道天然氣即可實現燃料自行加注.根據民用管道天然氣壓力(0.1 MPa)、車載儲罐目標壓力(20 MPa)、平均壓力損失和最佳壓力比可確定加注過程為四級壓縮.其工作原理見圖1，通過控制各級儲罐的氣體進出控制閥，可以實現管道天然氣通過壓縮氣缸經過A、B、C三個中間儲罐并最終到達車載儲罐D.冷卻器的作用是使壓縮后的高溫氣體在進入各儲罐前被充分冷卻，提高加注效率.

圖1 雙模NGV原理圖

2 雙模發動機加注過程建模計算

2.1 雙模發動機加注過程建模及驗證

根據能量守恒方程對氣缸內熱力學參數變化進行分析，對缸內氣體內能產生影響的主要因素為流進和流出的氣體攜帶的能量和活塞對氣體做的功.

(1)

式中：dQ為在dθ曲軸轉角內氣缸內的吸收或釋放的熱量；dms,dmd為dθ曲軸轉角內進入和流出的氣體質量；hs,hd為dθ曲軸轉角內進入和流出氣缸氣體的單位焓值；d(mcuc)為dθ曲軸轉角內氣缸內氣體內能增量；dW為dθ曲軸轉角內氣體所作機械功的增量.

壓縮氣缸內的工作容積中，氣體質量變化包括流入和流出氣缸的質量，因此質量守恒方程為

(2)

式中：dm為缸內質量變化；dms，dmd分別為流入和流出氣缸的流體質量.

根據式(1)、式(2)可得到壓縮氣缸模型，與氣閥模型和儲罐模型結合即可得到即可得出雙模NGV加注工作過程氣缸內氣體和各級儲罐內氣體隨曲軸轉角的變化規律.

2.2 加注模型的驗證

利用文獻[11-12]的壓縮機試驗測試數據對所建的數學模型進行驗證，試驗p-V圖見圖2a)，根據相關試驗參數運用所建數學模型可得計算p-V圖見圖2b).由圖2可知，膨脹和壓縮過程的變化趨勢基本一致，差異體現在進氣和排氣過程，與計算曲線較為平滑的進氣和排氣曲線相比，試驗曲線呈現出較為明顯的壓力波動，主要原因是由于計算模型假設進排氣時閥門瞬間打開，簡化了氣閥的實際運動造成的.總體而言，對比結果證實了壓縮機工作過程數學模型合理可信，因此可以將該模型應用于雙模NGV加注過程的數值計算.

圖2 壓縮機試驗與計算對比圖

2.3 雙模NGV加注工作過程計算與分析

假定壓縮氣體在進入儲罐前被充分冷卻至25 ℃，設定加注模式下發動機工作轉速為1 000 r/min，考慮到空間限制，三個中間儲罐容積均設為5 L，計算步長取0.1度曲軸轉角，多級壓縮過程中根據最省功原則和中間完全冷卻原則采用等壓比方法確定各級儲罐的壓力區間.

越級加注是從天然氣氣源(0.1 MPa)或低壓力級別儲罐依次向各個更高壓力級別儲罐進行加注，當作為氣源的儲罐壓力低于設定下限時，將該儲罐作為壓力目標儲罐，從低一級壓力儲罐為其加注直至車載儲罐壓力達到目標壓力，加注過程各級儲罐切換見表1，雙模NGV車載儲罐采用該方案對其加注.

整個加注過程所需壓縮次數為48 467次，加注時間約為48.5 min.加注過程各級儲罐氣體壓力變化見圖3，各中間儲罐內壓力依次達到該壓力上限然后在其壓力區間內呈規律性震蕩，直至車載儲罐內壓力呈階梯狀逐步上升達到目標壓力(20 MPa).當儲罐作為吸氣氣源時，儲罐壓力隨壓縮過程的進行而減少，當儲罐作為排氣目標儲罐時，而儲罐的壓力隨壓縮過程的進行逐漸增大，不參與壓縮過程的儲罐壓力維持不變.

表1 越級加注方案順序列表

圖3 越級加注各儲罐壓力變化圖

3 燃料加注時間的優化

3.1 問題分析及優化模型的建立

雙模發動機接入家用天然氣氣源對車載儲罐進行加注時，在一定發動機轉速下，加注時間跟壓縮次數直接相關.考慮到進行越級加注方案時壓縮氣缸的位置狀態只能在中間儲罐內壓力達到臨界值(設定的上下限壓力)時才能切換，各級儲罐的上下限壓力的大小會直接影響到加注時間.如一級儲罐的上下限壓力變化時，加注過程的加注時間變化見圖4，圖中顯示一級儲罐上限壓力在0.35～0.45 MPa時和一級儲罐下限壓力在0.19～0.24 MPa時的加注時間變化規律，可以發現加注時間隨上下限壓力的上升逐漸降低.由此可見各級儲罐內的上下限壓力會對整個加注過程的加注時間造成較大的影響.

圖4 加注時間與一級儲罐上下限壓力關系圖

以加注時間為目標函數，加注過程的各級中間儲罐壓力上限x1，x2，x3和各級中間儲罐壓力下限x4，x5，x6作為優化變量.函數的優化模型為

min(t)=f(x1,x2,x3,x4,x5,x6)

(3)

模型的約束條件為

xi,l

(4)

式中：i取1,2,3,4,5,6；xi,l為xi取值的下限；xi,h為xi取值的上限.

3.2 遺傳算法設計

采用二進制編碼對六個壓力變量進行編碼，采用錦標賽算子進行選擇操作，對于交叉算子和變異算子均采用自適應操作.采用單點交叉進行交叉操作，并使用自適應的交叉概率，通過當前的適應值，確定交叉概率Pc的大小.

(5)

采用基本位變異完成變異操作，并使用自適應的變異概率來進行變異操作.

(6)

在計算過程中為防止當前種群的最優個體在下一代發生丟失，采用精英保留策略將當代最優適應值個體替換掉下一代種群中適應值最小的個體，組成新的種群.例：

第n代種群個體：p1,p2,p4,p5,p6,p7,…,p30

第n+1代種群個體：q1,q2,q4,q5,q6,q7,…,q30

種群個體均已按適應值從大到小排列，即p1為第n代最大適應值個體。在第n+1代時，q30為當前代最小適應值個體，根據精英保留策略，將該個體剔除，并用p1替代.則有：

第n+1代種群個體：q1,q2,q4,q5,q6,q7,…,q29,p1

遺傳算法參數如下：種群大小為50，迭代次數為200，初始變異率為0.05，初始交叉率為0.8.

3.3 計算結果分析

在一臺六核主頻2.4 GHz內存64G的工作站開展優化計算，約6 h完成計算.整個過程種群的平均加注時間和最優加注時間變化見圖5.由圖5可知，自適應遺傳算法的收斂代數曲線比較平滑且速度較快，第40代時就收斂到較好的水平，且保證種群的平均加注時間與最優加注時間趨于一致.優化計算后的結果見圖6，優化后的加注時間為39.1 min，優化后各級壓縮壓力區間見表2.

圖5 遺傳算法優化后加注時間變化曲線

圖6 后加注過程各級儲罐壓力變化曲線

表2 優化結果對比表 MPa

由圖6知，按照等壓比原則得到的各級儲罐壓力區間計算得出的加注時間經過遺傳算法優化后有較大幅度的減少.

4 結 束 語

運用雙模技術對四缸NGV進行改裝設計、開展燃料加注過程建模仿真工作，基于所建立的模型和計算條件，雙模NGV從管道低壓天然氣實現儲罐容積為60 L目標壓力為20 MPa的燃料加注，加注時間約為48.5 min.針對雙模NGV特殊的燃料加注方式，運用自適應遺傳算法以加注時間為優化目標的優化模型進行求解，結果顯示加注時間降低為39.1 min，降幅為19.4%.該算法設計合理，收斂速度較快，可為類似問題的優化提供參考.另外，遺傳算法的算法復雜度較高，難以在實際行車電腦中應用，因此更簡單高效的優化算法仍需探索.