CN110145403B - 一种降低氢发动机发生早燃的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及氢发动机优化控制技术领域，公开一种降低氢发动机发生早燃的方法及装置；该方法包括：采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据；该装置包括采集模块、训练模块、优化预测模块及第一比较模块。本发明可有效降低氢发动机发生早燃的概率。
Description
技术领域
本发明涉及氢发动机优化控制技术领域，特别涉及一种降低氢发动机发生早燃的方法及装置。
背景技术
现如今全球温度上升，雾霾严重，各种环境污染问题愈演愈烈，使得人类的正常生活受到了一定的阻碍，而这一问题的罪魁祸首之一无疑是汽车所排放的尾气。当前，全球环境污染加剧，石油资源也面临着逐渐短缺的严峻挑战，节能减排和可持续发展已经成为全国乃至全球的必经之路，只有以最快的速度找到可以代替汽油柴油用于车用发动机的燃料才能解决目前的困境。虽然氢的应用前景很广阔，其被用于燃料燃烧时有很多的优点，由于氢燃料和汽油柴油的物化特性存在很大的不同，氢燃料作为汽车发动机燃料时，其引起的异常通常有：在进气过程中，进气门关闭前，发动机气缸内火焰窜到进气管内的所引起的回火现象，如果氢空气混合气在火花塞点燃前而被炽热点引燃而发生早燃，若此时进气门尚未关闭，则火焰会传播到进气管内的氢空气混合气。氢燃料发动机的早燃和回火是相互促进相互转变的，当氢燃料内燃机工作过程组织不当时，其异常燃烧的可能性更大，该异常燃烧不仅会影响发动机基本的使用，甚至会出现熄火停止运行，无法正常工作等严重后果。因此，针对氢发动机的早燃现象，需对氢燃料发动机进行一定的优化控制，以保证氢发动机基本的运行操作以及使用安全，从而能够充分的发挥发动机的作用。
发明内容
本发明针对氢发动机存在的早燃问题，提出一种降低氢发动机发生早燃的方法及装置。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种降低氢发动机发生早燃的方法，包括以下步骤：
步骤1：采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；
步骤2：通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；
步骤3：将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；
步骤4：对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据。
进一步地，所述步骤1具体为：
采集单路单次喷射及分路喷射下各转速对应的氢发动机数据。
进一步地，所述氢发动机数据包括喷射压力、指示功率、指示热效率及NO排放量。
进一步地，所述BP神经网络的输入为喷射压力和转速，输出为指示功率、指示热效率或NO排放量。
进一步地，所述步骤3包括：
步骤3.1：初始化粒子群X＝(Xi1,Xi2…XiD)T，XiD代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置；
步骤3.2：更新个体位置：将BP神经网络的输出作为种群个体的适应度值；更新公式如下：
其中，
为下一次迭代Xid位置的速度；
为当前Xid位置的速度；ω为惯性权重；i＝1,2，…n；d＝1,2，…D；k为当前迭代次数；c1和c2为加速度因子；r1和r2为[0,1]之间的随机数；
为当前Xid位置的个体极值；
为当前种群的全局极值；
为第i个粒子当前在第d维搜索空间中的位置；
为第i个粒子下一次迭代在第d维搜索空间中的位置；
步骤3.3：判断更新是否结束，若结束，则把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的NO排放量的预测值；若否，则返回步骤3.2继续更新。
进一步地，所述初始化粒子群包括：对初始粒子位置和粒子速度赋予随机值。
进一步地，在所述步骤4之前，还包括：
对不同喷射方式下所述预测值与氢发动机数据中指示功率、指示热效率及NO排放量进行比较。
一种降低氢发动机发生早燃的装置，包括：
采集模块，用于采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；
训练模块，用于通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；
优化预测模块，用于将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；
第一比较模块，用于对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据。
进一步地，所述优化预测模块包括：
初始化单元，用于初始化粒子群X＝(Xi1,Xi2…XiD)T，XiD代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置；
更新单元，用于更新个体位置：将BP神经网络的输出作为种群个体的适应度值；更新公式如下：
其中，
为下一次迭代Xid位置的速度；
为当前Xid位置的速度；ω为惯性权重；i＝1,2，…n；d＝1,2，…D；k为当前迭代次数；c1和c2为加速度因子；r1和r2为[0,1]之间的随机数；
为当前Xid位置的个体极值；
为当前种群的全局极值；
为第i个粒子当前在第d维搜索空间中的位置；
为第i个粒子下一次迭代在第d维搜索空间中的位置；
判断单元，用于判断更新是否结束，若结束，则把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的NO排放量的预测值；若否，则返回更新单元继续更新。
进一步地，还包括：
第二比较模块，用于对不同喷射方式下所述预测值与氢发动机数据中指示功率、指示热效率及NO排放量进行比较。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：
本发明通过比较氢发动机单路单次喷射和分录喷射两种喷射方式下不同转速所对应的动力性经济性以及排放性，从优化喷射压力等角度综合提高氢发动机的整体性能，比较两种喷射方式对降低早燃的影响。本发明通过粒子群算法优化得到的最优个体赋予BP神经网络，训练时间短，且避免了单一粒子群算法和BP神经网络算法收敛速度慢易陷入局部最优等缺点，能够解决竞争层神经元未被充分利用以及分类不准确等弊端，在收敛性和分类准确率上都有改善和提升，能有效降低发动机发生早燃的概率，对后期氢发动机的检测与维护提供了方便，保证氢发动机设备的可靠性，大大延长其使用寿命。
附图说明
图1为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法的基本流程图；
图2为本发明实施例另一种降低氢发动机发生早燃的方法的基本流程图；
图3为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中粒子群算法优化后的BP神经网络训练均方误差图；
图4为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中粒子群算法优化后的BP神经网络训练所得的相关度图；
图5为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中不同转速下单路单次喷射对氢发动机动力性的影响图；
图6为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中不同转速下分路喷射对氢发动机动力性的影响图；
图7为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中不同转速下单路单次喷射对氢发动机经济性的影响图；
图8为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中不同转速下分路喷射对氢发动机经济性的影响图；
图9为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中不同转速下单路单次喷射对氢发动机排放性的影响图；
图10为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的方法中不同转速下分路喷射对氢发动机排放性的影响图；
图11为本发明实施例一种降低氢发动机发生早燃的装置的结构示意图；
图12为本发明实施例另一种降低氢发动机发生早燃的装置的结构示意图；
图13为本发明实施例另一种降低氢发动机发生早燃的装置的优化预测模块结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的解释说明：
实施例一：
如图1所示，一种降低氢发动机发生早燃的方法，包括以下步骤：
步骤S101：采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；
步骤S102：通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；
步骤S103：将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；
步骤S104：对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据。
本发明通过比较氢发动机单路单次喷射和分录喷射两种喷射方式下不同转速所对应的动力性经济性以及排放性，从优化喷射压力等角度综合提高氢发动机的整体性能，比较两种喷射方式对降低早燃的影响。本发明通过粒子群算法优化得到的最优个体赋予BP神经网络，训练时间短，且避免了单一粒子群算法和BP神经网络算法收敛速度慢易陷入局部最优等缺点，能够解决竞争层神经元未被充分利用以及分类不准确等弊端，在收敛性和分类准确率上都有改善和提升，能有效降低发动机发生早燃的概率，对后期氢发动机的检测与维护提供了方便，保证氢发动机设备的可靠性，大大延长其使用寿命。
实施例二：
如图2所示，另一种降低氢发动机发生早燃的方法，包括：
步骤S201：采集单路单次喷射及分路喷射(双路沿进气道间隔布置喷射)下各转速对应的氢发动机数据；所述氢发动机数据包括喷射压力、指示功率、指示热效率及NO排放量。
具体地，本实施例在嘉陵600单缸进气管喷射发动机上进行试验，其发动机的几何参数是通过拆卸后实际测量得到的，如表1所示。单路单次喷射及分路喷射时，喷孔位置固定如下：单路单次喷射的喷孔位于进气道鼻梁位置，分路喷射前一个喷孔位置与单路喷射的喷孔位置相同，后一个喷孔位于集气箱与前一喷孔沿进气道轴线的中点位置。为方便空气进入气缸，喷孔角度与进气道成30°夹角。为保证喷氢结束角不至过分推迟，将两种喷射方式下的喷孔直径均设为4mm。
表1试验氢发动机主要参数
| 缸径/(mm) | 94 |
| 行程/(mm) | 85 |
| 压缩比 | 9.7 |
| 最大功率/(kW) | 30 |
| 最大功率转速/(r/min) | 6000 |
| 连杆长度/(mm) | 137 |
具体地，本实施例中选定缸内过量空气系数为1.5，即当量比为0.67；考虑到过早喷氢以及过后扫气的影响，喷氢起始角度选择在气门重叠期结束时的上止点后34℃A。具体地，分别研究氢发动机在转速为1000r/min、3000r/min、4500r/min和6000r/min下的情况。
步骤S202：通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；具体地，输入层为2，隐含层为5，输出层为1，整个BP神经网络的结构为2-5-1；所述BP神经网络的输入为喷射压力和转速，输出为指示功率、指示热效率或NO排放量。
步骤S203：将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的NO排放量的预测值。
具体地，所述步骤S203包括：
步骤S2031：初始化粒子群。设在一个D维的搜索空间中，由n个粒子组成的种群X＝(Xi1,Xi2…XiD)T，对初始粒子位置和粒子速度赋予随机值，XiD代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置，也代表极值优化问题的一个潜在的最优解，用位置、速度和适应度值三项指标表示该粒子特征。
步骤S2032：更新个体位置：将BP神经网络的输出作为种群个体的适应度值；在每一次迭代过程中，粒子通过个体极值和全局极值更新自身的速度和位置，更新公式如下，更新公式如下：
其中，
为下一次迭代Xid位置的速度；
为当前Xid位置的速度；ω为惯性权重；i＝1,2，…n；d＝1,2，…D；k为当前迭代次数；c1和c2为加速度因子；r1和r2为[0,1]之间的随机数；
为当前Xid位置的个体极值；
为当前种群的全局极值；
为第i个粒子当前在第d维搜索空间中的位置；
为第i个粒子下一次迭代在第d维搜索空间中的位置。为防止粒子的盲目搜索，一般建议将其位置和速度限制在一定的区间内。
步骤S2033：判断更新是否结束，若结束，则把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的NO排放量的预测值；若否，则返回步骤S203.2继续更新。作为一种可实施方式，本实施例中最大迭代次数为200次。
步骤S204：对不同喷射方式下所述预测值与氢发动机数据中指示功率、指示热效率及NO排放量进行比较，当训练次数为16次时粒子群算法优化后的BP神经网络预测的均方误差达到了0.0029478，如图3所示；本实施例的预测值与实际值的拟合度达到0.95592，如图4所示。
步骤S205：对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据。
具体地，本实施例对进气道喷射式氢发动机不同转速(1000r/min-6000r/min)下各状态进行模拟，如图5、图6所示，为不同转速下喷射方式对氢发动机指示功率(动力性)的影响；如图7、图8所示，为不同转速下喷射方式对氢发动机指示热效率(经济性)的影响；如图9、图10所示，为不同转速下喷射方式对氢发动机NO排放(排放性)的影响。
由图5-8可知，分路喷射方式下氢发动机的动力性(指示功率)与经济性(指示热效率)均比单路单次喷射状态下理想。由图9、图10可知，在中低转速下采用分路喷射方式的NO生成量高于单路单次喷射方式；高转速下，两种喷射方式的NO生成量均增大。综上所述，采用分路喷射方式可以提高气缸内的压力和温度，使得缸内气体的放热率增大，燃烧持续期缩短，提高氢燃料发动机的动力性经济性，但是氮氧化物(NO)的生成量将增多。因此，在优化氢发动机整体性能时，其喷射压力应与发动机的转速相适应。
综上所述，在中低转速，采用分路喷射方式能够改善进气道内的空气流动，减少空气倒流现象的发生。在高转速下空气不会倒流出进气道，但是当喷氢流量增大时空气流量会发生波动。而采用分路喷射方式的缸内混合均匀性最好，对比其他喷射方式缸盖及缸壁附近高温区域的面积最小，降低了缸内发生早燃的概率，混合气均匀性对于燃烧过程具有更为重要的影响。采用分路喷射方式对缸内压力和温度的提升最为显著，瞬时放热率更高，燃烧持续期更短。因此，采用分路喷射方式在中低转速下能够明显的降低氢发动机早燃的发生。故本实施例中，确定喷射方式为分路喷射，转速为中低转速，且喷射压力应与发动机的转速相适应。
实施例三：
如图11所示，一种降低氢发动机发生早燃的装置，包括：
采集模块301，用于采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；
训练模块302，用于通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；
优化预测模块303，用于将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；
第一比较模块304，用于对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据。
本发明通过比较氢发动机单路单次喷射和分录喷射两种喷射方式下不同转速所对应的动力性经济性以及排放性，从优化喷射压力等角度综合提高氢发动机的整体性能，比较两种喷射方式对降低早燃的影响。本发明通过粒子群算法优化得到的最优个体赋予BP神经网络，训练时间短，且避免了单一粒子群算法和BP神经网络算法收敛速度慢易陷入局部最优等缺点，能够解决竞争层神经元未被充分利用以及分类不准确等弊端，在收敛性和分类准确率上都有改善和提升，能有效降低发动机发生早燃的概率，对后期氢发动机的检测与维护提供了方便，保证氢发动机设备的可靠性，大大延长其使用寿命。
实施例四：
如图12所示，另一种降低氢发动机发生早燃的装置，包括：
采集模块401，用于采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；
训练模块402，用于通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；
优化预测模块403，用于将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；
第二比较模块404，用于对不同喷射方式下所述预测值与氢发动机数据中指示功率、指示热效率及NO排放量进行比较；
第一比较模块405，用于对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据。
具体地，如图13所示，所述优化预测模块403包括：
初始化单元4031，用于初始化粒子群X＝(Xi1,Xi2…XiD)T，XiD代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置；
更新单元4032，用于更新个体位置：将BP神经网络的输出作为种群个体的适应度值；更新公式如下：
其中，
为下一次迭代Xid位置的速度；
为当前Xid位置的速度；ω为惯性权重；i＝1,2，…n；d＝1,2，…D；k为当前迭代次数；c1和c2为加速度因子；r1和r2为[0,1]之间的随机数；
为当前Xid位置的个体极值；
为当前种群的全局极值；
为第i个粒子当前在第d维搜索空间中的位置；
为第i个粒子下一次迭代在第d维搜索空间中的位置；
判断单元4033，用于判断更新是否结束，若结束，则把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的NO排放量的预测值；若否，则返回更新单元4032继续更新。
以上所示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 (7)
1.一种降低氢发动机发生早燃的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；所述氢发动机数据包括喷射压力、指示功率、指示热效率及NO排放量；
步骤2：通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；
步骤3：将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；
所述步骤3包括：
步骤3.1：初始化粒子群X＝(Xi1,Xi2…XiD)T，XiD代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置；
步骤3.2：更新个体位置：将BP神经网络的输出作为种群个体的适应度值；更新公式如下：
其中，
为下一次迭代Xid位置的速度；
为当前Xid位置的速度；ω为惯性权重；i＝1,2，…n；d＝1,2，…D；k为当前迭代次数；c1和c2为加速度因子；r1和r2为[0,1]之间的随机数；
为当前Xid位置的个体极值；
为当前种群的全局极值；
为第i个粒子当前在第d维搜索空间中的位置；
为第i个粒子下一次迭代在第d维搜索空间中的位置；
步骤3.3：判断更新是否结束，若结束，则把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的NO排放量的预测值；若否，则返回步骤3.2继续更新；
步骤4：对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据。
2.根据权利要求1所述的一种降低氢发动机发生早燃的方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
采集单路单次喷射及分路喷射下各转速对应的氢发动机数据。
3.根据权利要求1所述的一种降低氢发动机发生早燃的方法，其特征在于，所述BP神经网络的输入为喷射压力和转速，输出为指示功率、指示热效率或NO排放量。
4.根据权利要求1所述的一种降低氢发动机发生早燃的方法，其特征在于，所述初始化粒子群包括：对初始粒子位置和粒子速度赋予随机值。
5.根据权利要求1所述的一种降低氢发动机发生早燃的方法，其特征在于，在所述步骤4之前，还包括：
对不同喷射方式下所述预测值与氢发动机数据中指示功率、指示热效率及NO排放量进行比较。
6.一种降低氢发动机发生早燃的装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集不同喷射方式下各转速对应的氢发动机数据；所述氢发动机数据包括喷射压力、指示功率、指示热效率及NO排放量；
训练模块，用于通过所述氢发动机数据，利用非线性的输入、输出方式训练BP神经网络；
优化预测模块，用于将训练后的BP神经网络的输出作为粒子群算法的个体适应度值，对每个粒子的速度和位置进行更新，把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的氮氧化物排放量的预测值；
第一比较模块，用于对不同喷射方式下所述预测值进行比较，根据比较结果确定喷射方式、转速及氢发动机数据；
所述优化预测模块包括：
初始化单元，用于初始化粒子群X＝(Xi1,Xi2…XiD)T，XiD代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置；
更新单元，用于更新个体位置：将BP神经网络的输出作为种群个体的适应度值；更新公式如下：
其中，
为下一次迭代Xid位置的速度；
为当前Xid位置的速度；ω为惯性权重；i＝1,2，…n；d＝1,2，…D；k为当前迭代次数；c1和c2为加速度因子；r1和r2为[0,1]之间的随机数；
为当前Xid位置的个体极值；
为当前种群的全局极值；
为第i个粒子当前在第d维搜索空间中的位置；
为第i个粒子下一次迭代在第d维搜索空间中的位置；
判断单元，用于判断更新是否结束，若结束，则把粒子群算法得到的最优个体赋予神经网络，得到不同喷射方式下不同转速所对应的氢发动机最大指示功率、指示热效率或最低的NO排放量的预测值；若否，则返回更新单元继续更新。
7.根据权利要求6所述的一种降低氢发动机发生早燃的装置，其特征在于，还包括：
第二比较模块，用于对不同喷射方式下所述预测值与氢发动机数据中指示功率、指示热效率及NO排放量进行比较。
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