CN110529275A - 柴油机双vgt二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法 - Google Patents

Abstract

一种柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法，包括：1、柴油机变海拔多目标、多参数优化算法，①确定柴油机变海拔性能优化目标和控制参数；②建立BP神经网络ANN预测模型；③将粒子群PSO多目标优化算法与神经网络ANN结合进行联合优化，将ANN模型预测值作为优化样本；2、双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法，协同控制喷油参数，改善柴油机高原条件下“油‑气‑室”匹配。该方法根据海拔和柴油机工况的变化，增压系统与喷油系统控制器基于各控制参数优化标定的MAP，动态协同控制柴油机喷油量、喷油提前角、HVGT、LVGT，实现在0m～5500m海拔范围内，柴油机动力性、经济性和排放特性优化改善。

Description

柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同 控制方法

技术领域

本发明涉及发动机技术领域，特别是涉及一种柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法。

背景技术

我国是一个高原大国，拥有世界上面积最大的高原地域。青藏高原是世界上最具代表性的高原，平均海拔超过4000m，总面积达240万km2，约占国土面积的1/4。车辆在高原公路(如青藏线、川藏线和滇藏线等)行驶时，具有海拔高、落差大、坡陡、长坡多、工况复杂的特点，进气充量减少致使柴油机燃烧恶化，功率、燃油消耗率、热负荷等各项技术性能劣化明显。长期以来，由于缺少系统科学的研究，同时缺乏先进的试验条件和技术支撑，导致柴油机在高原使用中普遍存在“动力下降、起动困难、易开锅、可靠性及耐久性差”等“高原综合症”，严重制约着高原地区的国民经济和国防建设。据统计，海拔每升高1000m柴油机动力性下降4.0％～13.0％、经济性下降2.7％～12.9％，涡前排温和缸盖温度升高7％～10％。

在变海拔变工况条件下，柴油机增压系统与燃烧室属于气动连接，具有非线性、强耦合、多约束等特点，双VGT二级可调增压控制系统系统能够根据海拔和工况的变化，实时控制增压压力和进气流量，提高不同海拔下柴油机的进气密度，确保缸内空燃比最佳，实现海拔5500m柴油机功率与0m海拔相比不降低的目标。

为提高柴油机变海拔条件下动力性、经济性、排放特性等多个指标，如何根据高原环境的特点改善柴油机的“油-气-室”匹配，协同优化控制不同海拔下增压系统和喷油系统多参数成为性能提高的关键。因此，需要对高海拔下增压系统和喷油系统多参数优化标定，制定柴油机多系统、多参数优化与协同控制策略。

发明内容

针对现有柴油机在变海拔条件下增压系统与燃油共轨系统不能协同控制的技术缺陷，本发明提供一种柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法，该方法根据海拔和柴油机工况的变化，增压系统与喷油系统控制器基于各控制参数优化标定的MAP，动态协同控制柴油机喷油量、喷油提前角、HVGT、LVGT，实现在0m～5500m海拔范围内，柴油机动力性、经济性和排放特性优化改善。

为实现本发明的目的所采用的技术方案是：一种柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法，其特征在于：包括柴油机变海拔多目标、多参数优化算法和双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法；其中：

所述柴油机变海拔多目标、多参数优化算法，包括如下步骤：

①确定柴油机变海拔性能优化目标和控制参数；

②建立BP神经网络ANN预测模型，包括输入层，隐含层和输出层，采用校核后的GT-POWER软件工作过程仿真模型计算数据对ANN进行训练，并采用实际柴油机试验数据对ANN模型评估；

③将粒子群PSO多目标优化算法与神经网络ANN结合进行联合优化，将ANN模型预测值作为优化样本；

PSO-ANN联合优化的流程是：首先对粒子(控制参数)的位置和速度初始化，调用ANN模型计算得到个体目标值和约束值，然后进行适应度计算，反馈循环更新粒子位置的速度，并最终获得最佳适应度的粒子；

所述双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法是协同控制喷油参数，即喷油量和喷油提前角与增压调节参数，即高压级VGT叶片开度HVGT、低压级VGT叶片开度LVGT，改善柴油机高原条件下“油-气-室”匹配，

双VGT二级可调增压控制单元接收柴油机转速和负荷信号，首先判断柴油机的工作状态为稳态工况还是瞬态工况。若柴油机工作于稳态工况，采用反馈控制模块，微处理器查询高/低压级压气机出口最佳压力初始迈普MAP，并根据接收的海拔大气压力和温度信号，对初始压力MAP进行修正，得到目标增压压力MAP，与增压压力和进气流量实际反馈信号比较，依据模型预测控制MPC方法控制高、低压级VGT叶片开度。若柴油机工作于瞬态工况，采用前馈控制模块，电控单元微处理器根据接收到的柴油机转速、负荷、大气压力信号，查询高/低压级VGT叶片开度最佳MAP，功率驱动模块输出执行信号，直接控制高、低压级VGT叶片至目标开度；

柴油机ECU接收来自柴油机转速和负荷信号，查询得到初始喷油参数迈普MAP，并根据海拔信号大气压力和大气温度对喷油参数初始MAP进行修正，得到目标喷油参数，开环控制燃油共轨系统喷油参数信号。

上述柴油机变海拔多目标、多参数优化算法，其具体步骤包括：

①确定柴油机变海拔性能优化目标和控制参数：优化目标包括转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM；优化控制参数包括喷油量、喷油提前角、高压级VGT叶片开度HVGT、低压级VGT叶片开度LVGT；

②建立BP神经网络ANN预测模型，包括输入层，隐含层和输出层，以柴油机转速、喷油量、喷油提前角、高压级VGT叶片开度HVGT和低压级VGT叶片开度LVGT为输入层，以优化目标转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM为输出层，采用校核后的GT-POWER软件工作过程仿真模型计算数据对ANN进行训练，并采用实际柴油机试验数据对ANN模型评估；

③将粒子群PSO多目标优化算法与神经网络ANN结合进行联合优化，将ANN模型预测值作为优化样本，优化参数为：柴油机喷油量、喷油提前角、HVGT和LVGT，优化目标为：转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM，约束条件包括：最高燃烧压力、最高燃烧温度、涡前排温、压气机喘振线、涡轮转速、最低PM，

PSO适应度函数表示为：

其中，w₁、w₂、w₃、w₄和w₅分别为转矩(Torque)、油消耗率(BSFC)、NOx、CO和PM的权值。

本发明具有如下的优点和积极效果：

1、本发明建立二级可调增压系统与燃油共轨系统多控制参数非线性ANN预测模型，结合自适应采样PSO全局优化算法，对增压控制参数(HVGT、LVGT、增压压力)和喷油参数(喷油量和喷油提前角)进行动态、多参数优化。

2、本发明以增压压力自适应为最优跟踪目标，设计双VGT二级可调增压系统最优非线性模型预测(NMPC)控制算法，针对柴油机变海拔稳态工况和瞬态工况特点，分别设计双VGT增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制策略。

附图说明

图1所示为本发明的柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统协同优化ANN模型；

图2所示为本发明的柴油机变海拔多目标混合ANN-PSO优化流程图；

图3所示为本发明双VGT二级可调增压系统控制系统组成原理图；

图4所示为本发明柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统协同控制器结构布置。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。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。

一种柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法，包括柴油机变海拔多目标、多参数优化算法和双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法；其中：

所述柴油机变海拔多目标、多参数优化算法，包括如下步骤：

1、确定柴油机变海拔性能优化目标和控制参数：优化目标包括转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM；优化控制参数包括喷油量、喷油提前角、高压级VGT叶片开度HVGT、低压级VGT叶片开度LVGT；

2、如图1所示，本发明柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统协同优化ANN模型由输入层、隐层和输出层组成。其中柴油机转速、喷油量、喷油提前角、增压压力和进气温度作为神经网络输入层，中间层作为隐藏层，燃油消耗率(BSFC)、转矩(Torque)、NOx、CO、和PM作为输出层。ANN模型由GT-POWER软件计算的数据进行训练，考虑模型仿真与实际情况的差异性，在用ANN模型进行柴油机变海拔多参数优化前，需要用实验数据验证ANN模型预测实际发动机性能的准确性。

3、如图2所示，将粒子群PSO多目标优化算法与神经网络ANN结合进行联合优化，将ANN模型预测值作为优化样本，优化参数为：柴油机喷油量、喷油提前角、HVGT和LVGT，优化目标为：转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM，约束条件包括：最高燃烧压力、最高燃烧温度、涡前排温、压气机喘振线、涡轮转速、最低PM。

PSO适应度函数表示为：

其中，w₁、w₂、w₃、w₄和w₅分别为转矩(Torque)、油消耗率(BSFC)、NOx、CO和PM的权值。

所述双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法是协同控制喷油参数，即喷油量和喷油提前角与增压调节参数，即高压级VGT叶片开度HVGT、低压级VGT叶片开度LVGT，改善柴油机高原条件下“油-气-室”匹配；

1)采用MATLAB多参数优化工具箱(Multi-Parametric Toolbox)设计非线性模型预测控制(NMPC)算法，基于每个采样时刻，NMPC均要处理一个非线性最优问题，即：

约束条件：

阶段和最终成本分别定义为：

表示微分状态，表示微分状态导数，代数变量 控制输入变量，表示控制输入变量导数；NMPC最优控制决定于根据公式(2)初始值条件表示当前状态估计值。NMPC最优控制由最小二乘法跟踪成本函数组成，包括式(1)、(8)和(9)。优化约束条件包括公式(4)到(7)。

如图3所示，本发明双VGT二级可调增压系统控制系统组成原理图由传感器、电控单元和执行器组成。状态参数分为三大类，包括：进气参数、环境参数和发动机运行参数。传感器组采集状态参数至电控单元，微处理器(TCU)比较实际值和优化标定值，根据设计的非线性模型预测控制(NMPC)算法输出信号，驱动执行器工作。

如图4所示，本发明柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统协同控制器由双VGT二级可调增压控制器和喷油参数控制器组成，在高原条件下，采用以双VGT二级可调增压器变海拔控制为主，喷油高原补偿的协同控制原则。

图中，首先根据柴油机转速和负荷判断柴油机工作状态是稳态工况还是瞬态工况，选择相应的增压系统开环控制、闭环控制模块。变海拔增压压力和进气流量控制基础上，柴油机ECU接收来自柴油机转速和负荷信号(图4)，查询得到初始喷油参数迈普(MAP)，并根据海拔信号(大气压力和大气温度)对喷油参数初始MAP进行修正，得到目标喷油参数，开环控制燃油共轨系统喷油参数信号。

本发明双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法是协同控制喷油参数，即喷油量和喷油提前角与增压调节参数，即高压级VGT叶片开度HVGT、低压级VGT叶片开度LVGT，改善柴油机高原条件下“油-气-室”匹配，双VGT二级可调增压控制单元接收柴油机转速和负荷信号(图3所示)，首先判断柴油机的工作状态为稳态工况还是瞬态工况。若柴油机工作于稳态工况，采用反馈控制模块(图4)，微处理器(图3)查询高/低压级压气机出口最佳压力初始迈普(MAP)，并根据接收的海拔(大气压力和温度)信号，对初始压力MAP进行修正，得到目标增压压力MAP，与增压压力和进气流量实际反馈信号(图4)比较，依据模型预测控制(MPC)方法控制高、低压级VGT叶片开度。若柴油机工作于瞬态工况，采用前馈控制模块(图4)，电控单元微处理器根据接收到的柴油机转速、负荷、大气压力信号，查询高/低压级VGT叶片开度最佳MAP，功率驱动模块输出执行信号，直接控制高、低压级VGT叶片至目标开度。

柴油机ECU接收来自柴油机转速和负荷信号(图4)，查询得到初始喷油参数迈普(MAP)，并根据海拔信号(大气压力和大气温度)对喷油参数初始MAP进行修正，得到目标喷油参数，开环控制燃油共轨系统喷油参数信号。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，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)

1.一种柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法，其特征在于：包括柴油机变海拔多目标、多参数优化算法和双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法；其中：

所述柴油机变海拔多目标、多参数优化算法，包括如下步骤：

①确定柴油机变海拔性能优化目标和控制参数；

②建立BP神经网络ANN预测模型，包括输入层，隐含层和输出层，采用校核后的GT-POWER软件工作过程仿真模型计算数据对ANN进行训练，并采用实际柴油机试验数据对ANN模型评估；

③将粒子群PSO多目标优化算法与神经网络ANN结合进行联合优化，将ANN模型预测值作为优化样本；

PSO-ANN联合优化的流程是：首先对粒子(控制参数)的位置和速度初始化，调用ANN模型计算得到个体目标值和约束值，然后进行适应度计算，反馈循环更新粒子位置的速度，并最终获得最佳适应度的粒子；

所述双VGT二级可调增压系统与燃油共轨喷射系统协同控制方法是协同控制喷油参数，即喷油量和喷油提前角与增压调节参数，即高压级VGT叶片开度HVGT、低压级VGT叶片开度LVGT，改善柴油机高原条件下“油-气-室”匹配，双VGT二级可调增压控制单元接收柴油机转速和负荷信号，首先判断柴油机的工作状态为稳态工况还是瞬态工况。若柴油机工作于稳态工况，采用反馈控制模块，微处理器查询高/低压级压气机出口最佳压力初始迈普MAP，并根据接收的海拔大气压力和温度信号，对初始压力MAP进行修正，得到目标增压压力MAP，与增压压力和进气流量实际反馈信号比较，依据模型预测控制MPC方法控制高、低压级VGT叶片开度。若柴油机工作于瞬态工况，采用前馈控制模块，电控单元微处理器根据接收到的柴油机转速、负荷、大气压力信号，查询高/低压级VGT叶片开度最佳MAP，功率驱动模块输出执行信号，直接控制高、低压级VGT叶片至目标开度；

柴油机ECU接收来自柴油机转速和负荷信号，查询得到初始喷油参数迈普MAP，并根据海拔信号大气压力和大气温度对喷油参数初始MAP进行修正，得到目标喷油参数，开环控制燃油共轨系统喷油参数信号。

2.根据权利要求1所述的柴油机双VGT二级可调增压系统与燃油共轨系统变海拔协同控制方法，其特征在于：上述柴油机变海拔多目标、多参数优化算法，其具体步骤包括：

①确定柴油机变海拔性能优化目标和控制参数：优化目标包括转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM；优化控制参数包括喷油量、喷油提前角、高压级VGT叶片开度HVGT、低压级VGT叶片开度LVGT；

②建立BP神经网络ANN预测模型，包括输入层，隐含层和输出层，以柴油机转速、喷油量、喷油提前角、高压级VGT叶片开度HVGT和低压级VGT叶片开度LVGT为输入层，以优化目标转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM为输出层，采用校核后的GT-POWER软件工作过程仿真模型计算数据对ANN进行训练，并采用实际柴油机试验数据对ANN模型评估；

③将粒子群PSO多目标优化算法与神经网络ANN结合进行联合优化，将ANN模型预测值作为优化样本，优化参数为：柴油机喷油量、喷油提前角、HVGT和LVGT，优化目标为：转矩Ttq、燃油消耗率BSFC、NOx、CO和PM，约束条件包括：最高燃烧压力、最高燃烧温度、涡前排温、压气机喘振线、涡轮转速、最低PM，

PSO适应度函数表示为：

其中，w₁、w₂、w₃、w₄和w₅分别为转矩(Torque)、油消耗率(BSFC)、NOx、CO和PM的权值。