CN108762110B - 一种满足国ⅳ标准的电控摩托车发动机匹配标定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种满足国Ⅳ标准的电控摩托车发动机匹配标定方法，该方法是在建立电控发动机仿真模型的基础上，先对发动机进行计算机仿真，记录不同转速和进气压力下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据，然后基于BP神经网络建立发动机电控参数预测模型，将仿真数据作为训练样本，发动机转速和进气压力作为输入信号，得到不同工况下最佳点火提前角和喷油脉宽优化后数据，直接将优化后MAP写入ECU，选择优化结果中有代表性的工况点，进行发动机匹配标定试验，将试验结果用于验证仿真优化数据的准确性。本发明方法简单可靠，具有很高的实用性与可执行性。

Description

一种满足国Ⅳ标准的电控摩托车发动机匹配标定方法

技术领域

本发明涉及发动机设计技术，尤其涉及一种满足国Ⅳ标准的电控摩托车发动机匹配标定方法。

背景技术

摩托车作为一种体积较小且机动灵活的交通工具，能够有效地缓解城市交通拥堵等问题，在交通应用上有重要的意义。随着我国摩托车保有量的不断增加，一些问题也逐渐突显出来。一方面石油资源作为摩托车的主要燃料储量有限，随着摩托车数量的增加消耗不断增大。另一方面，摩托车的广泛使用也对环境产生了不可忽视的影响，摩托车排放的有害气体导致生态环境遭到破坏，严重危害了人类的健康和经济的发展。针对这一问题各国都颁布了强制性的排放法规来限制摩托车污染物排放，我国为有效控制摩托车污染物排放，在学习和借鉴了国外相关法规后，结合我国摩托车行业发展现状和排放状况，于2016年发布了不同类型的摩托车污染物排放限值和排放试验方法的要求。我国摩托车国IV标准的颁布和实施，将推动摩托车开发技术上的技术进步和摩托车生产领域的产业升级，体现了我国对摩托车的排放控制进入新的阶段。

发动机的匹配标定是电控摩托车开发过程中的重要环节，目前主要是基于试验法进行电控摩托车发动机的匹配标定。但进行发动机匹配标定试验耗时长、成本高，且由于试验条件和试验设备等原因，试验结果并不完全准确。为提高满足国IV标准的摩托车生产和开发效率，关键是要寻找一种新的发动机匹配标定的方法，本发明的核心内容就是提出一种基于计算机仿真优化和发动机匹配标定试验相结合的，更加准确有效的电控摩托车发动机匹配标定方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种满足国Ⅳ标准的电控摩托车发动机匹配标定方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种满足国Ⅳ标准的电控摩托车发动机匹配标定方法，包括：

1)建立电控摩托车发动机仿真模型；

2)根据发动机仿真模型对电控摩托车发动机进行仿真分析，得到发动机转速从怠速至10000rpm、进气压力从20kPa至95kPa范围内的最佳点火提前角和喷油脉宽数据，记录最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制仿真MAP；

3)将仿真数据作为训练样本，发动机转速和进气压力作为输入信号，基于BP神经网络建立发动机电控参数预测模型；

根据建立的发动机电控参数预测模型，预测得到更多工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据，根据不同工况下最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制优化MAP；

4)将优化后MAP写入ECU，选择优化结果中有代表性的工况点，进行发动机匹配标定试验，得到目标工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制试验MAP；

5)将试验结果用于验证仿真优化数据的准确性，完成发动机的匹配标定。

按上述方案，所述步骤1)中建立电控摩托车发动机仿真模型具体如下：

使用GT-POWER软件建立发动机耦合仿真模型，包括发动机模型和消声器模型，发动机模型的建立需要经过建模和对标两个过程：动机建模过程如下：根据厂家提供的发动机各项几何参数建立相应的进排气管路、喷油器、气缸、曲轴箱模块，将各模块连接并初步设置相关参数使发动机模型能正常运行；对标过程如下：通弄过修改影响发动机运行的主要参数，使仿真模型的计算结果与实际发动机运行情况相似，主要对标参数为外特性和部分特性工况下的进气压力、功率、扭矩和燃油消耗率；消声器模型在GEM3D中建立并离散成对应的管路模型。

按上述方案，所述步骤2)中仿真MAP绘制方法如下：

将发动机转速和进气压力共同构成二维工况平面，将最佳点火提前角或喷油脉宽数据作为第三维变量，构成发动机的三维运行控制图，利用MATLAB软件基于仿真数据绘制仿真MAP。

按上述方案，所述步骤3)中发动机电控参数预测模型的输入层节点数量为2，输出层节点设置为1个，隐藏层设置为1个且节点数为10。

本发明产生的有益效果是：本发明运用仿真技术对发动机最佳点火提前角和喷油脉宽进行仿真优化并直接将其写入ECU，提高了发动机匹配标定的效率，神经网络优化过点火提前角和喷油脉宽MAP较传统的线性插值后的MAP更加精准，用发动机匹配标定试验对关键工况点下的数据进行验证，保证了仿真优化结果的准确性。有效解决了传统试验方法进行发动机匹配标定耗时长、成本高及数据不准确等一系列问题。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明电控摩托车发动机匹配标定方法包括以下步骤：

S100、建立电控摩托车发动机仿真模型。

使用GT-POWER软件建立发动机耦合仿真模型，包括发动机模型和消声器模型，发动机模型的建立需要经过建模和对标两个过程，消声器模型则在GEM3D中建立并离散成对应的管路模型。发动机建模过程主要根据厂家提供的发动机各项几何参数建立相应的进排气管路、喷油器、气缸、曲轴箱等模块，将各模块连接并初步设置相关参数使发动机模型能正常运行。对标过程主要修改影响发动机运行的主要参数，使仿真模型的计算结果与实际发动机运行情况相似，主要对标参数为外特性和部分特性工况下的进气压力、功率、扭矩和燃油消耗率。

S200、对电控摩托车发动机进行计算机仿真，记录最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制仿真MAP。

使用对标后精确度较高的仿真模型对发动机进行仿真分析，得到发动机转速从怠速至10000rpm、进气压力从20kPa至95kPa范围内的最佳点火提前角和喷油脉宽数据。其中，不同工况下的喷油脉宽数据可以在仿真结果中直接获得。最佳点火提前角一般于最大扭矩点火提前接近。

首先利用仿真得到不同工况下点火提前角与发动机扭矩和各污染物排放的关系。以发动机的扭矩作为主要评价指标，综合排放性能得出不同发动机转速和不同进气压力时的最佳点火提前角。

使用进气压力表示发动机负荷变化，发动机转速(r/min)和进气压力(kPa)共同构成二维工况平面，将最佳点火提前角或喷油脉宽数据作为第三维变量，构成发动机的三维运行控制图。利用MATLAB软件基于仿真数据绘制MAP。

S300、基于BP神经网络建立发动机电控参数预测模型，将仿真数据作为训练样本，发动机转速和进气压力作为输入信号，得到不同工况下最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制优化MAP；

确定模型相关参数，输入层节点确定为发动机转速和进气压力2个参数，模型分别对喷油脉宽和最佳点火提前角参数进行训练和预测，因此输出层节点设置为1个。

确定隐藏层数量为1，即使用一层隐藏层便可达到优化的目的。确定隐藏层节点数量采用“试凑法”，即改变模型隐藏层节点的数量并用同一组样本数据进行学习训练，选取结果误差最小时隐藏层节点的数量，最终确定隐藏层节点数量为10。

对输入样本数据进行归一化处理样本输入量归一化公式如下所示：

x为样本输入数据，此次研究中即发动机转速和进气压力，x_max和x_min为其中的最大值和最小值；X为归一化后的样本数据。

另外为了得到实际输出数据，最后还需要进行反变换，将归一化后的结果转变为研究需要的数据。转换公式如下所示：

y为实际输出数据，即喷油脉宽或最佳点火提前角，y_max和y_min为其中的最大值和最小值；Y为归一化后的数据，而Y_max和Y_min表示其中的最大值和最小值。

模型采用MATLAB软件自动初始化权值的方法。训练函数使用trainlm函数，隐藏层传递函数使用tansig函数，输出层传递函数使用purelin函数。

表1是最终网络模型的结构及参数设置示。

根据最终确定的结构及参数建立发动机电控参数预测的网络模型，该模型输入层有两个节点，分别是发动机转速和进气压力，输出层有一个节点，在进行不同的学习和预测时分别对应喷油脉宽和最佳点火提前角，隐藏层设置为一个且节点数为10，故网络拓扑机构为2-10-1。样本输入和输出均进行归一化处理，范围在(0，1)之间，设定样本误差精确度为1e-7。

将仿真分析得到的各个转速和进气压力下的仿真数据作为样本对神经网络模型进行学习训练，最终模型预测得到更多工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据，利用MATLAB软件绘制优化MAP。

S400、直接将优化后MAP写入ECU，选择优化结果中有代表性的工况点，进行发动机匹配标定试验，得到目标工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制试验MAP。

用优化后的数据作为发动机匹配标定的结果直接写入ECU，进行发动机匹配标定试验。选取有代表性且便于操作的工况点进行试验，记录各工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据。

首先对喷油脉宽数据进行标定。发动机喷油脉宽是判断发动机喷油系统能否正常运行、发动机能否正常工作的最重要参数。

严格按照事先设定好的工况点进行试验过程，标定时先将发动机预热至正常工作温度，屏蔽λ闭环控制和其他燃油修正。首先调整发动机稳定在某一低转速下，后调整进气压力使其逐渐升高目标工况，期间尽量保持过量空气系数λ在0.997～1.005之间，综合考虑发动机的各项性能，选择当前工况下最佳的喷油脉宽数据。调节发动机节气门开度使进气压力继续升高，记录并储存每一个目标值的最佳喷油脉宽，最终得到发动机低转速下不同进气压力时的喷油脉宽数据，将这些数据按对应进气压力赋给其他转速，得到初步的标定结果。

开启λ闭环控制，在初步标定的基础上对喷油脉宽进行精细标定。按照同样的工况点，首先保证发动机的正常工作，当发动机转速稳定时调节发动机节气门开度，此时该转速的下的喷油脉宽数据不断变化并最终稳定在某一个值，记录每个进气压力下的数值便得到精细标定后该转速下的喷油脉宽数据。改变发动机转速并记录各工况下的喷油脉宽，得到最终的试验数据，并绘制试验MAP。

接下来对点火提前角进行标定，标定前先将发动机充分暖机保证其正常运行，同时标定过程中应使发动机处于λ闭环控制下，屏蔽各项点火提前角修正。以3200r/min转速为例，在发动机转速和进气压力稳定在某一目标工况后，逐渐调整点火提前角并记录发动机达到最大扭矩时的点火提前角，即为该工况下的最佳点火提前角。需要注意在点火提前角标定过程中若缸内产生爆震时则应立刻停止标定，基于发生爆震的原因之一是点火时刻过早，此时需减小提前角度，观察发动机状态，再确保无爆震现象后则可重新开始标定。通过台架试验可以获取发动机目标工况范围内无爆震情况下的最佳点火提前角数据，并绘制试验MAP。

S500、将试验结果用于验证仿真优化数据的准确性，完成发动机的匹配标定。

将试验所得目标工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据与仿真结果进行对比，从对比曲线明显可以看出，优化后的最佳点火提前角和喷油脉宽数据与试验数据吻合度较高。从数值上看，试验数据与仿真结果误差较小。可以认为使用计算机仿真优化所得的数据能够很好的代替传统匹配标定试验结果，从而提高发动机匹配标定的效率。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种满足国Ⅳ标准的电控摩托车发动机匹配标定方法，其特征在于，包括：

1)建立电控摩托车发动机仿真模型；

2)根据发动机仿真模型对电控摩托车发动机进行仿真分析，得到发动机转速从怠速至10000rpm、进气压力从20kPa至95kPa范围内的最佳点火提前角和喷油脉宽数据，记录最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制仿真MAP；

3)将仿真数据作为训练样本，发动机转速和进气压力作为输入信号，基于BP神经网络建立发动机电控参数预测模型；

根据建立的发动机电控参数预测模型，通过预测得到更多工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据，根据不同工况下最佳点火提前角和喷油脉宽数据绘制优化MAP；

4)将优化后MAP写入ECU，选择优化结果中有代表性的工况点，进行发动机匹配标定试验，得到目标工况下的最佳点火提前角和喷油脉宽数据并绘制试验MAP；

5)将试验结果用于验证仿真优化数据的准确性，完成发动机的匹配标定。

2.根据权利要求1所述的电控摩托车发动机匹配标定方法，其特征在于，所述步骤1)中建立电控摩托车发动机仿真模型具体如下：

使用GT-POWER软件建立发动机耦合仿真模型，包括发动机模型和消声器模型，发动机模型的建立需要经过建模和对标两个过程：动机建模过程如下：根据厂家提供的发动机各项几何参数建立相应的进排气管路、喷油器、气缸、曲轴箱模块，将各模块连接并初步设置相关参数使发动机模型能正常运行；对标过程如下：通过修改影响发动机运行的主要参数，使仿真模型的计算结果与实际发动机运行情况相似，主要对标参数为外特性和部分特性工况下的进气压力、功率、扭矩和燃油消耗率；消声器模型在GEM3D中建立并离散成对应的管路模型。

3.根据权利要求1所述的电控摩托车发动机匹配标定方法，其特征在于，所述步骤2)中仿真MAP绘制方法如下：

将发动机转速和进气压力共同构成二维工况平面，将最佳点火提前角或喷油脉宽数据作为第三维变量，构成发动机的三维运行控制图，利用MATLAB软件基于仿真数据绘制仿真MAP。

4.根据权利要求1所述的电控摩托车发动机匹配标定方法，其特征在于，所述步骤3)中发动机电控参数预测模型的输入层节点数量为2，输出层节点设置为1个，隐藏层设置为1个且节点数为10。

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