CN106089524A - 基于遗传算法的高压共轨系统及参数优化方法 - Google Patents

基于遗传算法的高压共轨系统及参数优化方法 Download PDF

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Abstract

一种基于遗传算法的高压共轨系统及参数优化方法，属于发动机技术领域。本发明的目的是搭建了的缸内直喷发动机高压共轨系统模型，使高压共轨系统的共轨压力在各工作点稳定跟踪上期望共轨压力的基于遗传算法的高压共轨系统及参数优化方法。本发明的油箱通过进油管连接在高压泵上，进油管上安装有电磁阀，高压泵通过支油管连接在共轨管上，并且共轨管与支油管的连接部位为阻尼孔，在共轨管上安装有共轨压力传感器，共轨管通过限压阀、回油管与油箱连通，回油管通过泄压管与高压泵连通，在共轨管上安装有喷油器，喷油器和共轨压力传感器通过线路连接在中央处理器上。本发明以共轨压力波动最小，上升时间最短为目标函数，应用遗传算法对共轨系统多个结构参数进行了优化设计，为共轨系统结构优化设计提供了新思路。

Description

基于遗传算法的高压共轨系统及参数优化方法
技术领域
本发明属于发动机技术领域。
背景技术
随着汽车产业的迅速发展，缸内直喷（GDI）技术在汽车发动机领域得到了广泛应用，相比于常规的进气道喷射技术，缸内直喷技术依靠其高压共轨燃油供给系统，能够使燃油直接喷射到气缸内，避免了湿壁效应，从而大大提高了发动机燃油经济性。高压共轨技术作为缸内直喷发动机的核心技术，被世界内燃机行业公认为20世纪的三大突破之一。高压共轨系统能够保持高性能稳定工作的前提是高压共轨系统具有稳定的共轨压力，不稳定的共轨压力将使喷油量无法精准控制，最终使发动机的性能变坏，严重时将损坏发动机。因此如何保持共轨压力稳定，减小共轨压力的波动成了缸内直喷发动机技术中极为关键的一项任务。影响共轨系统压力波动的因素有许多，这其中高压共轨系统各器件的结构尺寸是影响轨压波动的关键因素，缸内直喷发动机高压共轨系统是由低压油路、高压油泵、共轨管、电控喷油器等器件组成，在实际共轨系统生产中，这些器件结构参数的设计往往是根据工程师们的经验值确定的，然而不同的结构参数对共轨压力产生的影响是不同的，考虑到在实际的生产中，若大批量的生产不同尺寸的实物进行一一测试来确定最优的共轨系统结构参数不仅会延长整个发动机的开发周期，而且会大大增加发动机开发成本。
发明内容
本发明的目的是搭建了的缸内直喷发动机高压共轨系统模型，使高压共轨系统的共轨压力在各工作点稳定跟踪上期望共轨压力的基于遗传算法的高压共轨系统及参数优化方法。
本发明高压共轨系统是：油箱通过进油管连接在高压泵上，进油管上安装有电磁阀，高压泵通过支油管连接在共轨管上，并且共轨管与支油管的连接部位为阻尼孔，在共轨管上安装有共轨压力传感器，共轨管通过限压阀、回油管与油箱连通，回油管通过泄压管与高压泵连通，在共轨管上安装有喷油器，喷油器和共轨压力传感器通过线路连接在中央处理器上。
本发明的工作过程是：首先油箱中的燃油通过电磁阀进入高压泵，燃油经过高压泵被加压至50∼120kg/cm2，通过阻尼孔流入共轨管，共轨管的末端装有共轨压力保护装置限压阀，当共轨管内压力大于预设保护压力时，限压阀开启，燃油通过限压阀流回油箱中，共轨管连接喷油器，为其提供高压燃油；共轨压力传感器实时监测共轨压力的变化，并反馈给中央处理器，由中央处理器计算输出占空比控制信号作为电磁阀的电气输入，经电磁阀中的电气回路，将其转化为幅值12V的PWM模拟电压信号；当电磁阀中的线圈两端电压为零时，在弹簧弹簧力的作用，衔铁不发生位移，此时电磁阀处于常开状态；当电磁阀中的线圈两端电压为12V时，就使得线圈产生感应电流形成电磁力，与弹簧上的弹簧力共同作用在衔铁之上，使衔铁发生位移，关闭电磁阀通路。
本发明高压共轨系统的参数优化方法是：
a、阻尼孔流入共轨管的燃油流量公式：
（2）
其中，为阻尼孔直径，单位为m；为经过阻尼孔截面两端的燃油压强之差，单位为bar；为流量系数；
b、目标函数：共轨压力波动尽可能小即
（3）
式中代表期望的共轨压力，表示总的采样点个数，代表第i时刻的共轨管压力；
由共轨管的燃油体积弹性模量公式可知它是关于阻尼孔直径和共轨管体积的一个函数，因此，可以表示为，因此式（3）表示为
（4）
其次为了适应不同的发动机工况需求，共轨压力的建立时间应尽可能小即
（5）
式中表示上升时间，上升时间和阻尼孔直径和共轨管体积相关，因此式（5）表示为：
（6）
轨压波动的数量级是而轨压建立时间的数量级是，因此目标函数确定为：
（7）；
c、约束条件：根据实际的高压共轨系统对流体流动，共轨管体积，阻尼孔直径进行约束
表2 共轨系统的约束条件
适应度函数最终的表达形式为
（8）
其中为惩罚因子，当共轨压力的平均波动小于5bar，且上升时间小于0.2ms时，，否则；
d、优化算法：选用遗传算法对共轨系统结构参数进行优化，步骤主要包括：
①程序初始化，确定变量个数，种群规模，种群代数，复制概率，交叉概率，变异概率，进化终止准则，随机产生初始种群；
②计算每代种群的平均轨压波动和上升时间；
③判断是否符合约束条件，并计算相应的适应度函数；
④遗传操作 ，复制操作选用了最佳个体保留法，交叉操作选择了双点交叉，变异操作选择了均匀变异法；
⑤判断是否符合终止准则，终止准则为达到最大种群代数，若种群达到终止要求运算终止，否则继续迭代；通过遗传算法的不断迭代，最终得到最佳的共轨管体积以及阻尼孔直径。
本发明的高压共轨系统的参数优化方法中遗传算法的多变量参数设置为：
表3 多变量遗传算法参数设置
。
本发明为了降低缸内直喷发动机高压共轨系统的共轨压力波动，提升缸内直喷发动机性能，减少高压共轨系统结构参数优化过程中消耗的资源、时间。本发明提出了一种基于遗传算法的高压共轨系统多结构参数优化方法，首先搭建了的缸内直喷发动机高压共轨系统模型，并通过控制管理系统使高压共轨系统的共轨压力在各工作点稳定跟踪上期望共轨压力，然后分析了高压共轨系统结构参数对高压共轨系统轨压特性的影响，同时考虑到高压共轨系统各个结构参数之间的耦合作用，而目前国内对高压共轨系统结构的分析及优化研究大多数集中于对单个结构进行分析优化，因此本发明以共轨压力波动最小，上升时间最短为目标函数，应用遗传算法对共轨系统多个结构参数进行了优化设计，为共轨系统结构优化设计提供了新思路。有益效果是：
（1）相比于实际高压共轨系统生产中各器件结构尺寸靠经验值选定，本发明通过优化调整共轨系统结构参数能够达到有效降低轨压波动的目的。
（2）在高压共轨系统结构参数优化方面，本发明建立了高压共轨系统的仿真模型，由于可以通过反复调节高压共轨系统模型参数来寻找最优的结构参数，因此大大降低了高压共轨系统的开发周期和成本。在优化策略选择上，本发明利用遗传算法，以共轨压力波动最小及轨压建立时间最短为目标函数对高压共轨系统进行结构参数优化。这种优化策略相比于试凑法，大大减少了工作量。
（3）目前国内对高压共轨系统结构的优化研究大多数集中于对单个结构进行优化，本发明考虑到共轨系统各结构参数之间的耦合作用，提出了共轨系统多变量结构参数优化设计方法，为共轨系统结构优化设计提供了新思路。
（4）本发明首先通过控制管理系统能够使高压共轨系统的共轨压力稳定在期望值，然后利用遗传算法对共轨系统的结构参数进行优化，这种优化策略为汽车其他结构参数的优化提供了一种通用框架。
附图说明
图1缸内直喷发动机高压共轨系统结构简图；
图2不同阻尼孔直径下高压共轨系统共轨压力；
图3不同阻尼孔直径下高压共轨系统共轨压力平均值；
图4不同共轨管体积下高压共轨系统共轨压力；
图5不同共轨管体积下高压共轨系统共轨压力平均值；
图6基于遗传算法的高压共轨系统控制及结构参数优化框图；
图7基于遗传算法的高压共轨系统结构参数优化过程；
图8基于遗传算法的高压共轨系统结构参数优化过程局部放大图；
图9基于遗传算法的高压共轨系统结构参数优化结果；
图中标号说明：1—油箱；2—电磁阀；3—高压泵；4—阻尼孔；5—共轨压力传感器；6—共轨管；7—限压阀；8—喷油器；9—中央处理器（ECU）；10—线圈；11—衔铁；12—弹簧。
具体实施方式
本发明高压共轨系统：缸内直喷发动机高压共轨系统的结构简图如图1所示，油箱1通过进油管13连接在高压泵3上，进油管13上安装有电磁阀2，高压泵3通过支油管14连接在共轨管6上，并且共轨管6与支油管14的连接部位为阻尼孔4，在共轨管6上安装有共轨压力传感器5，共轨管6通过限压阀7、回油管16与油箱1连通，回油管16通过泄压管15与高压泵3连通，在共轨管6上安装有喷油器8，喷油器8和共轨压力传感器5通过线路连接在中央处理器9上。
本发明的工作过程是：首先油箱1中的燃油通过电磁阀2进入高压泵3，燃油经过高压泵3被加压至50∼120kg/cm2，通过阻尼孔4流入共轨管6，共轨管6的末端装有共轨压力保护装置限压阀7，当共轨管内压力大于预设保护压力时，限压阀7开启，燃油通过限压阀7流回油箱1中，共轨管6连接喷油器8，为其提供高压燃油；共轨压力传感器5实时监测共轨压力的变化，并反馈给中央处理器9，由中央处理器9计算输出占空比控制信号作为电磁阀3的电气输入，经电磁阀3中的电气回路，将其转化为幅值12V的PWM模拟电压信号；当电磁阀3中的线圈10两端电压为零时，在弹簧12弹簧力的作用，衔铁11不发生位移，此时电磁阀3处于常开状态；当电磁阀3中的线圈10两端电压为12V时，就使得线圈10产生感应电流形成电磁力，与弹簧12上的弹簧力共同作用在衔铁11之上，使衔铁11发生位移，关闭电磁阀3通路。这样随着衔铁11的运动，实现对电磁阀通断控制，进而实现调节共轨管内燃油压力的目的。
本发明为实现对GDI高压共轨系统多结构参数优化，首先在高保真发动机仿真模型GT-suite中建立了缸内直喷发动机高压共轨系统模型，该模型主要是由油箱，低压泵，电磁阀，高压泵，阻尼孔，共轨管，喷油器，以及控制管理系统组成。以某款缸内直喷发动机的高压共轨系统的结构参数为所建立的高压共轨系统模型匹配参数，其部分参数如表1所示，并且通过实验测定此款高压共轨系统的平均轨压波动为：2.7494 bar上升时间为：0.18957ms。
表1 共轨系统部分结构参数
。
在进行直喷发动机高压共轨系统结构参数优化时，本发明首先利用控制管理系统使高压共轨系统共轨压力在各个工作点能够稳定的跟踪上期望轨压。在此基础上，为降低共轨压力波动，加快共轨压力的响应时间，利用优化算法对高压共轨系统结构参数进行优化。为实现对共轨压力的控制，本发明对共轨压力控制管理系统进行以下设计：控制管理系统由前馈控制器以及一个反馈控制器构成，前馈控制器是一个关于电磁阀3的占空比控制信号map表，其中map表的输入为当前共轨压力以及喷油器的喷油量。反馈选用的是神经网络PID控制器，当高压共轨系统结构参数发生变化时，前馈控制器能够快速给出一个合适的电磁阀期望开度，同时神经网络PID控制器能够根据当前共轨压力与期望共轨压力的偏差实时调节PID参数，整个控制系统通过控制位于高压泵前端的电磁阀开断，保证所建立的高压共轨系统模型中的共轨压力在各工作点稳定跟踪上期望共轨压力。
除此之外，本发明在进行高压共轨系统结构参数优化时，还有考虑以下因素：
优化变量：优化变量是优化算法的基础，是设计最后所需确定的参数，在选择对哪些高压共轨系统结构参数进行优化设计时，本发明从直接和共轨管相关的结构参数入手，对共轨管体积以及阻尼孔直径进行了分析。
由共轨管的燃油体积弹性模量公式可知，共轨管内轨压变化满足如下关系式(1)。
（1）
其中是共轨压力变化量，为弹性体积模量系数，及为流入及流出共轨管的燃油流量，单位为；为共轨管体积，单位为。由式（1）可知，共轨管压力波动与共轨管的体积有关，共轨管体积越大，共轨管缓冲共轨压力波动的能力越强，共轨压力波动越小。
本发明高压共轨系统的参数优化方法是：
a、阻尼孔是连接高压泵和共轨管的机构，它的主要作用是当高压燃油由高压泵通过阻尼孔进入共轨管时，使燃油压力的急剧变化通过阻尼孔平缓下来。公式（2）为经过阻尼孔流入共轨管的燃油流量公式：
（2）
其中，为阻尼孔直径，单位为m；为经过阻尼孔截面两端的燃油压强之差，单位为bar；为流量系数；由式(2)可知，阻尼孔直径越大，单位时间内由高压泵流入共轨管的燃油流量越大，由(1)可知，越大引起的共轨压力变化越大。
为了进一步分析阻尼孔直径以及共轨管体积对共轨系统轨压特性的影响，分别选取阻尼孔直径为0.75mm，1.0mm，1.5mm；共轨管体积为6.785cm3，12.063cm3，18.850cm3进行仿真实验，实验结果如下图2，图3，图4，图5所示。
如图2所示，随着阻尼孔直径的增大，高压共轨系统共轨压力的波动越来越大，如图3所示，随着阻尼孔直径的增大，共轨压力的建立时间越来越短。由图4可知，随着共轨管体积的增大，高压共轨系统共轨压力波动越来越小，由图5可知，随着共轨管体积的增大，共轨压力的建立时间越来越长。
显然，由以上分析可知，无论是阻尼孔直径还是共轨管体积，其不同的结构参数对整个共轨系统的共轨压力波动以及上升时间产生不同的影响，同时考虑到高压共轨系统各个结构相互耦合是高压共轨系统的一个特点，目前国内对高压共轨系统结构的优化研究大多数集中于对单个结构进行优化，未考虑各结构间对共轨压力的耦合效应。本发明考虑到共轨管体积和阻尼孔直径对共轨系统轨压的影响存在耦合关系，因此，对阻尼孔直径以及共轨管体积进行多变量结构参数优化。
b、目标函数：对于目标函数的选取我们主要从改善喷油质量，提升发动机性能的角度考虑，要求共轨压力波动尽可能小即
（3）
式中代表期望的共轨压力，表示总的采样点个数，代表第i时刻的共轨管压力；
由共轨管的燃油体积弹性模量公式可知它是关于阻尼孔直径和共轨管体积的一个函数，因此，可以表示为，因此式（3）表示为
（4）
其次为了适应不同的发动机工况需求，共轨压力的建立时间应尽可能小即
（5）
式中表示上升时间，上升时间和阻尼孔直径和共轨管体积相关，因此式（5）表示为：
（6）
本发明是个多目标函数的优化问题，考虑到轨压波动的数量级是而轨压建立时间的数量级是，因此目标函数确定为：
（7）。
c、约束条件：为保证高压共轨系统的安全工作以及高压共轨系统结构的合理性，必须根据实际的高压共轨系统对流体流动，共轨管体积，阻尼孔直径等进行约束，如表2所示。
表2 共轨系统的约束条件
对于几何约束条件，我们在变量赋值时可以进行变量范围的约束，对于目标约束条件，本发明采用惩罚函数策略，将约束条件转化成优化目标函数中的惩罚项，从而将一个有约束的优化问题转化成无约束的优化问题，对于最小化的非线性问题，通常采用加法形式构造目标函数, 惩罚项由惩罚因子和对违反约束的惩罚构成，因此适应度函数最终的表达形式为
（8）
其中为惩罚因子，当共轨压力的平均波动小于5bar，且上升时间小于0.2ms时，，否则。
d、优化算法：遗传算法作为一种智能寻优算法，已经成为一种解决复杂系统优化问题的通用框架，相比于其他传统的优化算法，遗传算法具有自适应、自组织、具有易于并行化，不易陷入局部最优等特点，因此本发明选用遗传算法对共轨系统结构参数进行优化。具体的步骤主要包括：
①程序初始化，确定变量个数，种群规模，种群代数，复制概率，交叉概率，变异概率，进化终止准则，随机产生初始种群；
②计算每代种群的平均轨压波动和上升时间；
③判断是否符合约束条件，并计算相应的适应度函数；
④遗传操作 ，复制操作选用了最佳个体保留法，交叉操作选择了双点交叉，变异操作选择了均匀变异法；
⑤判断是否符合终止准则，终止准则为达到最大种群代数，若种群达到终止要求运算终止，否则继续迭代；通过遗传算法的不断迭代，最终得到最佳的共轨管体积以及阻尼孔直径。
整个基于遗传算法的高压共轨系统控制及结构参数优化框图如图6所示，图中，我们给定一个期望共轨压力，控制管理系统采集当前的共轨压力以及喷油量通过控制位于高压泵前端的电磁阀开断，总能使共轨压力在各工作点稳定跟踪上期望共轨压力，遗传算法通过给阻尼孔直径以及共轨管体积赋值，并采集得到当前的共轨压力波动以及上升时间等信息作为评价参数表现优劣的标准，通过遗传算法的不断迭代，最终可以得到最佳的共轨管体积以及阻尼孔直径。具体的多变量遗传算法参数设置如表3所示。
本发明所述的高压共轨系统的参数优化方法中遗传算法的多变量参数设置为：
表3 多变量遗传算法参数设置
。
基于遗传算法的高压共轨系统多结构参数优化实验过程如图7所示，通过图7可以看出随着种群代数的增加，每代种群适应度函数的最小值和平均值逐渐的减小，前4组平均数值大，是由于此时的共轨管体积与阻尼孔直径搭配不合理导致轨压压力平均波动或上升时间不满足约束条件造成的。图8更好的显示了5代以后种群收敛过程。图9给出了最终的优化结果：阻尼孔直径为0.9083mm，共轨管体积取18.5812cm3。
表4给出了阻尼孔直径以及共轨管体积优化前后的对比，通过表4可以看出，优化后的阻尼孔直径由1mm变为0.9083mm，共轨管体积由12.036 cm3变为18.5812 cm3，共轨压力波动由2.7494bar减小至1.9338bar，减少了29.7%。
表4 阻尼孔与共轨管优化前后结果
。

Claims (4)

1.一种基于遗传算法的高压共轨系统，其特征在于：油箱（1）通过进油管（13）连接在高压泵（3）上，进油管（13）上安装有电磁阀（2），高压泵（3）通过支油管（14）连接在共轨管（6）上，并且共轨管（6）与支油管（14）的连接部位为阻尼孔（4），在共轨管（6）上安装有共轨压力传感器（5），共轨管（6）通过限压阀（7）、回油管（16）与油箱（1）连通，回油管（16）通过泄压管（15）与高压泵（3）连通，在共轨管（6）上安装有喷油器（8），喷油器（8）和共轨压力传感器（5）通过线路连接在中央处理器（9）上。
2.权利要求1所述的基于遗传算法的高压共轨系统的工作过程，其特征在于：首先油箱（1）中的燃油通过电磁阀（2）进入高压泵（3），燃油经过高压泵（3）被加压至50∼120kg/cm2，通过阻尼孔（4）流入共轨管（6），共轨管（6）的末端装有共轨压力保护装置限压阀（7），当共轨管内压力大于预设保护压力时，限压阀（7）开启，燃油通过限压阀（7）流回油箱（1）中，共轨管（6）连接喷油器（8），为其提供高压燃油；共轨压力传感器（5）实时监测共轨压力的变化，并反馈给中央处理器（9），由中央处理器（9）计算输出占空比控制信号作为电磁阀（3）的电气输入，经电磁阀（3）中的电气回路，将其转化为幅值12V的PWM模拟电压信号；当电磁阀（3）中的线圈（10）两端电压为零时，在弹簧（12）弹簧力的作用，衔铁（11）不发生位移，此时电磁阀（3）处于常开状态；当电磁阀（3）中的线圈（10）两端电压为12V时，就使得线圈（10）产生感应电流形成电磁力，与弹簧（12）上的弹簧力共同作用在衔铁（11）之上，使衔铁（11）发生位移，关闭电磁阀（3）通路。
3.权利要求1所述的基于遗传算法的高压共轨系统的参数优化方法，其特征在于：
a、阻尼孔流入共轨管的燃油流量公式：
（2）
其中，为阻尼孔直径，单位为m；为经过阻尼孔截面两端的燃油压强之差，单位为bar；为流量系数；
b、目标函数：共轨压力波动尽可能小即
（3）
式中代表期望的共轨压力，表示总的采样点个数，代表第i时刻的共轨管压力；
由共轨管的燃油体积弹性模量公式可知它是关于阻尼孔直径和共轨管体积的一个函数，因此，可以表示为，因此式（3）表示为
（4）
其次为了适应不同的发动机工况需求，共轨压力的建立时间应尽可能小即
（5）
式中表示上升时间，上升时间和阻尼孔直径和共轨管体积相关，因此式（5）表示为：
（6）
轨压波动的数量级是而轨压建立时间的数量级是，因此目标函数确定为：
（7）；
c、约束条件：根据实际的高压共轨系统对流体流动，共轨管体积，阻尼孔直径进行约束
表2 共轨系统的约束条件
适应度函数最终的表达形式为
（8）
其中为惩罚因子，当共轨压力的平均波动小于5bar，且上升时间小于0.2ms时，，否则；
d、优化算法：选用遗传算法对共轨系统结构参数进行优化，步骤主要包括：
①程序初始化，确定变量个数，种群规模，种群代数，复制概率，交叉概率，变异概率，进化终止准则，随机产生初始种群；
②计算每代种群的平均轨压波动和上升时间；
③判断是否符合约束条件，并计算相应的适应度函数；
④遗传操作 ，复制操作选用了最佳个体保留法，交叉操作选择了双点交叉，变异操作选择了均匀变异法；
⑤判断是否符合终止准则，终止准则为达到最大种群代数，若种群达到终止要求运算终止，否则继续迭代；通过遗传算法的不断迭代，最终得到最佳的共轨管体积以及阻尼孔直径。
4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的高压共轨系统的参数优化方法，其特征在于：遗传算法的多变量参数设置为：
表3 多变量遗传算法参数设置
。
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