CN107291996A - 一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法,包括:在扰动过程的开始,发动机稳定在某一节气门开度和转速下,查询基本点火能量MAP图,得到基本点火能量E0;在扰动之前,输入基本点火能量E0,经过动态扰动自学习算法计算出所需扰动能量ΔE,得到修正后点火能量E,改变点火能量,转速反馈后,经动态扰动自学习算法给出新的点火能量修正值再进行修正,直到满足停止扰动条件为止,并保存该工况数据,使系统具有自学习功能。工况发生变化后,再进行下一轮扰动自学习,以满足点火能量最佳。该算法通过对点火能量的修正可以保证煤油发动机的点火性能,使发动机功率最大程度地发挥,同时尽量减少点火能量,降低能耗,提高火花塞寿命。
Description
技术领域
本发明涉及一种煤油发动机小负荷工况点火能量的动态扰动自学习算法,属于煤油发动机点火控制设备领域。
背景技术
目前,世界各航空公司所使用的航空燃料主要有两大类:航空汽油和喷气燃料。航空汽油多用在活塞式航空发动机,喷气燃料(多为煤油型)多用于喷气发动机,民用的活塞式煤油发动机研究甚少。与汽油相比,煤油具有闪电低、粘度大、不易挥发等特性,而且使用安全性能高,作为特殊应用条件下的单一化燃料具有很大优势;活塞式煤油发动机能满足小型无人机的特性,在一些特种机种中有较广阔的应用前景。与汽油发动机相比,点燃式煤油发动机火焰传播速度较慢,燃烧过程粗暴,抗爆震性能差,稳态功率、扭矩、油耗以及排放指标与点火能量关系密切,而且发动机是一个时变非线性动态系统,由于煤油燃料区别于汽油燃料,各工况的最佳点火能量有所不同,且不断发生变化。
发动机在各种工况下所需的点火控制曲线图,称为MAP图,其中包括发动机在不同工况下所需的基本点火能量MAP图。通过一系列传感器如发动机转速传感器、进气管真空度传感器(发动机负荷传感器)、节气门位置传感器、曲轴位置传感器等来判断发动机的工作状态,在MAP图上找到发动机在此工作状态下所需基本点火能量,按此要求进行点火。但仍需根据相应工况进行一定修正,以得到发动机在不同工况下所需的最佳点火能量。
因此,本领域技术人员致力于开发一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法,能够根据不同工况下最佳点火能量的不同,动态修正基本点火能量,从而保障点燃式煤油发动机的性能。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种煤油发动机小负荷工况下点火能量的动态扰动自学习算法,能够根据不同工况下最佳点火能量的不同,动态修正基本点火能量,从而保障煤油发动机的点火性能。
技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法,包括基本点火能量输出步骤、计算动态扰动步骤、点火能量修正步骤及转速检测步骤;
其中,所述基本点火能量输出步骤:根据传感器所反馈的信号判断发动机工作状态,并查询基本点火能量MAP图得出发动机在此工作状态下所需的基本点火能量E0;
所述计算动态扰动步骤:通过动态扰动自学习算法由当前转速和基本点火能量E0,计算出所需的扰动能量ΔE,并决定是否停止扰动,即:在发动机稳定运行的前提下,以基本点火能量E0为初值,通过施加扰动点火能量ΔE,并改变扰动步长(即扰动能量ΔE),扭矩输出为恒定值,以发动机转速为反馈,寻找最大转速输出点;
所述点火能量修正步骤:将计算出的扰动能量ΔE加在基本点火能量E0上对其进行修正,得到修正后的点火能量E;
所述转速检测步骤:实时检测当前转速并提供给上述计算动态扰动步骤的动态扰动自学算法。
优选的,所述计算动态扰动步骤具体包括:在程序中设定采样周期,对发动机转速进行采集,同时在每个采样周期都对基本点火能量累加定值的周期点火能量扰动ΔEt,通过每个采样周期内测量出的转速值ni与上一周期采集到的转速值ni-1计算得到转速偏差Δn,为了保证发动机运行的稳定性,增加了停止扰动条件:
|ni-ni-1|≤Δne,其中,Δne为转速最小波动值,
发动机转速随点火能量的增大而增加,当转速满足停止扰动条件后,将周期性减小周期点火能量扰动ΔEt,当点火能量增大到一定值后转速将不再随点火能量的增大而增加,因此当达到停止扰动条件时,转速达到最大值,表示找到最佳工作点,停止扰动,并且记录、保存最佳工作点工况数据,使得系统具有自学习功能。此时点火能量既能满足最大转速要求,对火花塞不因点火能量过大而损耗过快,又能减小能量的浪费。
有益效果:本发明提供的一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法,相对于现有技术,具有以下优点:1、重油发动机控制器的开发过程中,需要对发动机点火能量进行标定,通过该算法能够减少煤油发动机点火能量标定周期,通过自学习算法即可达到目的;2、通过对点火能量的修正可以保证煤油发动机的点火性能,使发动机功率最大程度地发挥;3.尽量减少点火能量,降低能耗,提高火花塞寿命。
附图说明
图1为本发明一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法的系统框图;
图2为本发明一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法的原理流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图1所示为一种煤油发动机小负荷工况点火能量的动态扰动自学习算法,包括基本点火能量输出步骤、计算动态扰动步骤、点火能量修正步骤及转速检测步骤,以上步骤受微处理器控制,微处理器可以是单片机等处理器。
其中,所述基本点火能量输出步骤:受节气门开度、转速、扭矩等条件的控制,根据基本点火能量MAP图输出发动机在此工作状态下所需的基本点火能量E0;
所述计算动态扰动步骤:通过动态扰动自学习算法由当前转速和基本点火能量E0,计算出所需的扰动能量ΔE,并决定是否停止扰动,即:在发动机稳定运行的前提下,以基本点火能量E0为初值,通过施加扰动点火能量ΔE,并改变扰动步长,扭矩输出为恒定值,以发动机转速为反馈,寻找最大转速输出点;
所述计算动态扰动步骤具体包括:在程序中设定采样周期,对发动机转速进行采集,同时在每个采样周期都对基本点火能量累加定值的周期点火能量扰动ΔEt,通过每个采样周期内测量出的转速值ni与上一周期采集到的转速值ni-1计算得到转速偏差Δn,为了保证发动机运行的稳定性,增加了停止扰动条件:
|ni-ni-1|≤Δne,其中,Δne为转速最小波动值,
发动机转速随点火能量的增大而增加,当转速满足停止扰动条件后,将周期性减小周期点火能量扰动ΔEt,当点火能量增大到一定值后转速将不再随点火能量的增大而增加,因此当达到停止扰动条件时,转速达到最大值,表示找到最佳工作点,停止扰动,并且记录、保存最佳工作点工况数据,使得系统具有自学习功能。
所述点火能量修正步骤:将计算出的扰动能量ΔE加在基本点火能量E0上对其进行修正,得到修正后的点火能量E;
所述转速检测步骤:实时检测当前转速并提供给上述计算动态扰动步骤的动态扰动自学算法。
本发明的控制系统,在实际的台架工作过程中,发动机的测功机以恒扭矩输出控制,节气门开度恒定,转速稳定。在扰动过程的开始,发动机稳定在某一的节气门开度和转速下,通过改变点火能量大小来观测转速的输出。以转速输出作为反馈信号,进行点火能量扰动自学习。由于该条件下的节气门开度和扭矩固定,即查询基本点火能量MAP图,得到基本点火能量E0,避免由于转速等波动造成该值的变化。在扰动之前,输入基本点火能量E0,经过动态扰动自学习算法计算出所需扰动能量ΔE,并将基本点火能量E0修正,得到修正后的点火能量E,转速反馈后,经动态扰动自学习算法给出新的点火能量修正值再进行修正,直到满足停止扰动条件为止,并保存该工况数据,使系统具有自学习功能。工况发生变化后,再进行下一轮扰动自学习,以满足点火能量最佳。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法,其特征在于,包括基本点火能量输出步骤、计算动态扰动步骤、点火能量修正步骤及转速检测步骤;
其中,所述基本点火能量输出步骤:根据传感器所反馈的发动机工作状态,查询基本点火能量MAP图输出发动机在此工作状态下所需的基本点火能量E0;
所述计算动态扰动步骤:通过动态扰动自学习算法由当前转速和基本点火能量E0,计算出所需的扰动能量ΔE,并决定是否停止扰动,即:在发动机稳定运行的前提下,以基本点火能量E0为初值,通过施加扰动点火能量ΔE,并改变扰动步长,扭矩输出为恒定值,以发动机转速为反馈,寻找最大转速输出点;
所述点火能量修正步骤:通过计算出的扰动能量ΔE来修正基本点火能量E0,得到修正后的点火能量E;
所述转速检测步骤:实时检测当前转速并提供给上述计算动态扰动步骤的动态扰动自学算法。
2.根据权利要求1所述的一种煤油发动机点火能量的动态扰动自学习算法,其特征在于,所述计算动态扰动步骤具体包括:在程序中设定采样周期,对发动机转速进行采集,同时在每个采样周期都对基本点火能量累加定值的点火能量扰动ΔEt,此时转速会随点火能量的增大而增加或减少而减少,通过每个采样周期内测量出的转速值ni与上一周期采集到的转速值ni-1计算得到转速偏差Δn=|ni-ni-1|,为了保证发动机运行的稳定性,增加了停止扰动条件:
|ni-ni-1|≤Δne,其中,Δne为转速最小波动值,
当转速满足停止扰动条件后,转速达到最大值,表示找到最佳工作点,停止扰动,并且记录、保存最佳工作点工况数据,使得系统具有自学习功能。
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