二甲醚-柴油發動機排放模糊控制研究

李重重，熊江勇

（南京信息職業技術學院汽車工程學院，江蘇 南京 212013）

1 引言

隨著全球大氣環境的進一步惡化，同時以石油為代表的礦物資源的枯竭，汽車和材料領域的相關專家學者正在積極尋求一種可以替代的新型環保燃料。工業二甲醚因其具有可再生、燃燒清潔等優點受到相關研究學者的重視。目前，汽車使用的二甲醚燃料已迅速成為我國新興能源之一，擁有較高的研究價值和廣闊的應用市場[1-3]。

推廣和使用二甲醚-柴油發動機，不僅可減少對石油資源的消耗和依賴程度，而且可有效降低發動機污染物的排放量，從而緩和人、車、環境和資源之間的矛盾。因此，二甲醚作為輔助燃料添加進柴油混合燃燒必將成為未來汽車內燃機領域研究熱點[4-5]。目前，國內外研究學者已進行相關基礎研究工作[6-8]，發現：二甲醚的添加能夠有效降低污染物的排放，但是對于二甲醚與柴油混合比例以及點火提前角對排放的研究相對較少。因此，這里在現有結論的基礎上提出利用AVL.FIRE 仿真軟件建模并試驗驗證模型的準確性，選擇氮氧化合物NOX、一氧化碳CO和碳氫化合物HC的排放量為發動機排放環保性的評價指標，再根據線性加權和法建立多目標優化函數，利用層次分析法得到各評價指標的權重系數，通過遺傳算法確定各種典型工況下二甲醚與柴油的最優混合比例和點火提前角，最后利用神經網絡模糊控制對二甲醚-柴油發動機的點火提前角和混合氣比例進行控制，為后續二甲醚-柴油發動機的控制研究提供理論和數據支撐。

2 建立WD615型柴油發動機仿真模型

2.1 建立燃燒室仿真模型

柴油發動機燃燒室幾何形狀的準確度直接影響有限元數值模擬計算的正確性和精度，由于溫度（℃）、壓力（MPa）等環境因素對燃燒室的幾何形狀影響較大，若僅僅依照原始燃設計圖紙建模誤差較大，故這里的模型在建立過程中忽略導角、部件間間隙等可忽略因素，從而提高仿真的計算效率，和關鍵部件的仿真精度。這里所采用的WD615柴油機為偏心燃燒室，其相關參數，如表1所示。通過PROE仿真軟件建立燃燒室的三維仿真模型，并使用HyperMesh進行燃燒室的有限元網格劃分，某一曲軸轉角下的有限元網格圖[9]，如圖1所示。

表1 WD615柴油機參數Tab.1 The Specifications of WD615 Diesel Engine

圖1 某一曲軸轉角下的有限元網格圖Fig.1 Finite Element Mesh Diagram of a Certain Axle Corner

2.2 參數設置

2.2.1 計算時間步長

這里主要是優化發動機的排放性能，所以主要研究發動機排氣沖程（曲軸轉角486°CA-720°CA）。由于進氣行程時曲線發散，應將計算步長設置較小，這里設定為0.3。曲軸轉角270°CA-480°CA，此時曲線具有較好的收斂性并逐步趨于穩定，故設置計算步長為0.6。WD615柴油機的供油角度是365°CA，因此曲軸轉角350°CA-460°CA的計算步長設置為0.1；460°CA到720°CA之間是排放行程的主要區間亦是這里研究的重點，故設定為0.05。

2.2.2邊界條件

模型的幾何邊界主要是由發動機的活塞、氣缸蓋和汽缸壁組成的邊界面。模型溫度的邊界條件是：活塞頂端溫度（K）、氣缸蓋底端溫度（K）和氣缸壁側面溫度（K），參考經驗公式[10]：

式中：p—缸內平均有效壓力（bar），根據式（1）計算得氣缸壁側面的溫度為573K，式（2）計算得活塞頂端溫度415K，式（3）計算得氣缸蓋底端溫度為397K。

2.2.3 初始條件設置

柴油機的燃燒過程是瞬態的，因此最重要的是初始條件的設置，本文的主要初始條件是初始條件下記憶空氣質量。假設柴油發動機工作時氣缸內氣體溫度和壓力是均勻的，氣體溫度可通過經驗公式得出：

式中：Ta—進氣時刻空氣的溫度。

壓力可通過實驗測定。

初始時的湍流動能TKE可通過式（5）～式（7）來計算得出：

式中：v—脈動速度，單位m/s；Cm—氣缸活塞的平均速度，單位m/s；

h—氣缸活塞的沖程，單位m；n—發動機的轉速，單位r/min。

根據式（5）可以計算出湍流長度TLS的大小[10]：

式中：hv—氣門升程最大值，m。

每循環噴油量計算公式為：

式中：i—柴油發動機氣缸數；ρf—擬添加的二甲醚的密度，g/ml；Pe—柴油發動機標定點的功率，kW；be—標定點的平均油耗率；τ—柴油機的沖程數。

2.3 實驗驗證

圖2和表2分別為本次試驗所使用的試驗系統圖和試驗主要測試設備，本試驗利用天平測出二甲醚質量的變化，并計算得出單位時間內消耗的二甲醚值來得出其燃油消耗率，同時檢測缸內最高溫度、最高壓力、懸浮顆粒最大和最小排放量、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量，試驗現場，如圖3所示。

圖2 試驗系統圖Fig.2 Test System Diagram

圖3 試驗現場Fig.3 Test Site

如表2～表4所示，在空載中等勻速（60km/h）工況下噴油提前角分別為9oCA，12oCA和14oCA時對比仿真和試驗的缸內最高溫度、最高壓力、懸浮顆粒最大和最小排放量、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量仿真與試驗對比。

表2 測試設備Tab.2 Parameters of Equipment

表3 仿真與試驗結果對比Tab.3 Comparison of Simulation and Test

表4 仿真與試驗結果對比（續）Tab.4 Comparison of Simulation and Test

從表3～表6 中可以看出，采用AVL.FIRE 建立的WD615 型二甲醚-柴油發動機仿真模型與試驗結果基本吻合，最高溫度、最高壓力、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量、懸浮顆粒最大和最小排放量誤差分別為1.22%、1.11%、0.88%、0.74%、1.11%、0.90%、1.43%和1.12%，從而驗證二甲醚發動機仿真建模的準確性。

表5 仿真與試驗結果對比（續）Tab.5 Comparison of Simulation and Test

表6 仿真與試驗結果對比（續）Tab.6 Comparison of Simulation and Test

3 系統控制參數優化

3.1 確定目標函數

根據我國汽車排放標準（國Ⅵ），選取氮氧化合物（NOx）、碳氫化合物（HC）和一氧化碳（CO）為優化目標參數[9]，建立優化目標函數為式（10），其變量為混合氣中二甲醚的含量和發動機噴油提前角γ。

式中：ω1—排放物中NOX質量的加權系數；ω2—排放物中CO質量的加權系數；ω3—排放物中HC質量的加權系數。

This study brings to light differences in geographic distribution and potential access to care and underestimation of cancer patients in Tanzania.

3.2 建立約束條件

二甲醚-柴油發動機排放優化設計時，為確保發動機的動力性、適用性與安全性等，對其優化變量提出以下約束條件[10]：

（1）二甲醚-柴油發動機是在原有柴油發動機的基礎上改進而來，為確保發動機正常的工作，混合氣中二甲醚的含量比例不得高于60%，同時二甲醚含量過低則可近似看作為柴油發動機而不是二甲醚-柴油發動機，因此二甲醚的含量不得低于10%。（2）為適應現階段我國對于汽車尾氣排放的國Ⅵ要求，要求NOX最大排放量為400mg/kWh，CO最大排放量不超過1500mg/kWh，HC最大排放量不超過500mg/kWh。（3）根據WD615 型發動機設計要求，噴油提前角γ的范圍是5°CA至20°CA。

3.3 確定加權系數

層次分析法（Analytic Hierarchy Process）是通過各個評價指標之間相互比較的結果確定加權系數。

表7 判斷矩陣Tab.7 Judgment Matrix

hab表示評價指標a與評價指標b之間重要程度的比較數值，該方法確定：若a與b同等重要則數值為1，a相比于b很重要則數值為9。通過各評價指標之間重要性數值可構造判斷矩陣，如表8所示。

表8 判斷矩陣Tab.8 Judgment Matrix

根據我國汽車排放標準（國Ⅵ），選取氮氧化合物（NOx）、碳氫化合物（HC）和一氧化碳（CO）為評價車輛排放環保性的主要指標。NOX和CO為有毒氣體，人體吸入后會損害呼吸系統甚至致人死亡，因此相對于HC，NOX和CO是處于很重要的地位，CO和NOX同屬于有毒氣體，屬于同等重要地位。綜上所述，得到本文各評價指標的判斷矩陣，如表8所示。

通過表8的判斷矩陣，根據層次分析法的要求計算各評價指標的加權系數：

（1）計算判斷矩（表8）陣行元素的乘向量：

算得β=[0.4737，0.4737，0.0526]，向量β即為各評價指標的權重系數，因此根據計算結果可知：氮氧化合物NOX的加權系數0.4737，一氧化碳CO的加權系數0.4737，碳氫化合物HC的加權系數0.0526。

（4）檢驗判斷矩陣一致性

一致性比率：

其中，當n=3 時，RI=0.58，得出CR=-1.753＜0.1，一致性檢驗通過。

3.4 基于遺傳算法的參數優化

基于上文建立的有限元仿真模型和評價體系，以式（10）為優化目標函數，在MATLAB/Simulink中編寫遺傳算法優化程序，其控制參數的選取為：群體規模：80；變異概率：0.06；交叉概率：0.70；終止條件：進化代數為200、二甲醚在混合氣中的含量取值范圍：（10～60）%；在典型工況下（怠速、低速勻速（30km/h）、中速勻速（60km/h）、高速勻速（100km/h）、加速、減速）對二甲醚含量進行尋優。依次為滿載及空載時，二甲醚含比例和噴油提前角的優化結果，如表9、表10所示。

表9 滿載優化結果Tab.9 Optimization Results of Full Load

表10 空載優化結果Tab.10 Optimization Results of Road Load

4 系統模糊控制建立

神經網絡模糊控制是在模擬人類大腦思考過程和人體神經結構的基礎上演變而來的，其最為顯著的特點是自主學習功能。神經網絡模糊控制只需將已知輸入和對應結果輸入到控制器中，網絡就會通過自我學習得到對應結果。將神經網絡與模糊控制相結合將大大減輕了設計者的工作[12-13]。

為更好的提高二甲醚-柴油發動機滿足不同工況下國Ⅵ（a）排放標準的能力，基于前文中的優化結果，采用神經網絡模糊控制方法對點火提前角（°CA）和二甲醚含量兩個參數進行控制，設計適應于WD615型二甲醚-柴油發動機的神經網絡模糊控制器，并驗證控制效果。

4.1 Sugeno型模糊控制器設計

由前文的優化結果知：將發動機在不同載荷（滿載和空載）和不同車速條件（怠速、低速勻速、中速勻速、高速勻速、加速和減速）下的優化所得的輸入-輸出數據進行學習，將這12組測試數據合并組合后以矩陣的形式在軟件的workspace 中保存以備調用。在Matlab/Simulink中建立發動機排放系統的雙輸入單輸出的T-S型模糊控制器，其中合取算法取積、析取算法取和、清晰化算法取加權平均。通過T-S型模糊控制器的“編輯”菜單調出自適應神經網絡推理器（Anfis），將訓練數據進行導入，同時輸入量的模糊子集個數均選擇5，采用高斯型隸屬函數，輸出量采用線性型，最終將生成一個帶有25條模糊控制規則的初始FIS，該系統模型結構，如圖4所示。

圖4 T-S型模糊推理器的Anfis結構Fig.4 Anfis Structure of T-S Fuzzy Interference System

在初始FIS的基礎上采用混合法對點火提前角和混合氣濃度裝載的數據進行訓練，此訓練過程系統能夠自動調節隸屬函數的分布狀況。設定訓練次數為50次，訓練結束后顯示點火提前角的訓練誤差為0.27782，混合氣濃度的訓練誤差為0.44432。此時適用于二甲醚-柴油發動機的T-S 型模糊推理器就設計完成了。打開隸屬函數編輯器可以看到最終點火提前角和混合氣濃度兩個輸入量的隸屬函數分布，如圖5所示。

圖5點火提前角和混合氣濃度輸入量的隸屬度Fig.5 Membership Function Distributions of Two Inputs of Spark Advance Angle and Mixture Gas Concentration

4.2 控制效果驗證

在混合工況（怠速、低速勻速、中速勻速、高速勻速、加速和減速）條件下，對這里所設計的控制器進行仿真驗證，仿真結果，如表11所示。

表11 仿真結果Tab.11 Simulation Result

根據表11的優化結果可以看出：對二甲醚含量和噴油提前角進行優化控制后發動機排放物較未優化控制前有較大提升，NOX每公里質量至少降低96.7%，HC 每公里質量至少降低94.4%。跟國Ⅵ排放標準相比，NOX每公里質量低于標準8.9%，CO每公里質量低于標準4.0%，HC每公里質量低于標準5.0%，優化后的二甲醚-柴油發動機完全符合國Ⅵ的排放要求。

5 結論

（1）提出基于汽車排放環保性的多目標優化函數，選取二甲醚含量和噴油提前角為優化變量，NOX、CO和HC為評價指標，并利用層次分析法確定各指標的權重系數；

（2）在典型工況下（怠速、低速勻速、中速勻速、高速勻速、加速和減速），通過遺傳算法對二甲醚含量和噴油提前角進行優化，對比優化前后，NOX排放量低于國Ⅵ（a）標準8.9%，CO排放量低于國Ⅵ標準4.0%，HC排放量低于國Ⅵ標準5.0%，車輛排放環保性得到提高。