减少废气排放及燃油消耗的柴油机优化控制方法
日益严格的尾气排放标准和燃油效率标准不断推动发动机控制方法的提高。重点研究了柴油机NOx排放和烟尘排放的最小化,同时提高燃油消耗率和发动机功率。为了这一目标,需寻找发动机最佳工作条件。将发动机控制问题视为一个单缸柴油机燃油消耗和发动机功率多目标优化问题。对该问题进行建模分析。发动机工作条件可以直接通过模型进行计算。与传统基于发动机功率的计算方法相比,提高了计算效率和计算精度。柴油机优化控制系统如图1所示。
通过分段法建立内燃机模型,计算优化目标并将计算值输入优化控制模型,经优化控制模型计算后再将喷射参数反馈至内燃机模型。优化方法为粒子群优化法(PSO),其已被证明是目前解决优化问题的非常有效的方法。
利用仿真和发动机台架试验对柴油机粒子群优化法进行了仿真分析和验证。验证结果表明:O1试验得出的多重相关性系数高达0.9000,验证了分段法内燃机预测模型预测精度较高;O2试验对粒子群优化法得出的最优控制输入参数进行测试表明,该算法是解决发动机优化问题有效的方法。今后将会通过在控制器中增加粒子群优化发动机模型来对发动机控制性能进行评价。
Wahono,B.etal.System Integration(SII),2012 IEEE/ SICE International Symposium on 16-18 Dec.2012.
编译:贺蓉