面向闭环控制的柴油机在线燃烧模型研究*

胡磊何超李加强,2孔令文

（1.西南林业大学；2.北京理工大学 汽车动力性与排放测试国家专业实验室；3.昆明工业职业技术学院）

面向闭环控制的柴油机在线燃烧模型研究*

胡磊1何超1李加强1,2孔令文3

（1.西南林业大学；2.北京理工大学 汽车动力性与排放测试国家专业实验室；3.昆明工业职业技术学院）

通过柴油机ECU信号和柴油机燃烧输出数据，在Scilab上利用局部线性模型树（LOLIMOT）分析其进气系统物理模型及燃烧放热规律。将转速、扭矩、油耗、进气流量、进气压力、排气温度和排气压力作为输入层，缸内燃烧最大压力、缸内燃烧最高温度、燃烧始点和燃烧终点为输出参数，建立某高压共轨中冷柴油机在线燃烧控制模型。结果表明，当输入参数选为转速、扭矩、油耗时，测试燃烧输出结果与试验值最吻合，相关系数均达到0.95以上，平均误差在10%以内。

1 前言

为了充分发挥高压共轨柴油机节能环保的潜能，进一步降低柴油机的燃油消耗和污染物排放，众多研究者提出基于缸压传感器的闭环燃烧控制,即以缸内燃烧状态量作为反馈，调整发动机控制参数，从而达到精确控制燃烧过程的目的[1]。目前，国内、外学者利用神经网络进行的发动机性能预测已经取得了一些研究成果，Hi⁃dayet Oguz等[2]运用3层BP神经网络技术对掺混不同生物燃料柴油机的动力性和经济性进行了预测，并利用统计学方法分析计算出相关系数；Duran A等人[3]对生物燃料中脂肪酸甲酯对颗粒排放的影响进行了分析研究，并利用神经网络技术预测分析了燃油颗粒物组成和影响因素；周斌、谭达明等[4]利用神经网络方法分析和预测进气成分变化对柴油机排放性能的影响并进行了试验验证；刘震涛等[5]将前向人工神经网络引入双燃料发动机的研究工作中，分别建立了燃烧放热率、CO/NOx排放、爆震等模型。

本研究通过发动机台架试验数据和ECU信号作为模型输入变量，用燃烧分析仪得到发动机燃烧数据作为模型输出变量，使用局部线性模型树算法（LOLIMOT）建立发动机的缸内燃烧模型。

2 试验设备及算法原理

2.1 试验设备

试验用发动机为一台6缸、高压共轨、涡轮增压、中冷柴油机，其主要技术参数见表1，其它测试仪器见表2。

表1 试验用柴油机主要技术参数

表2 主要测试仪器

2.2 LOLIMOT简介[6～8]

LOLIMOT基于模糊神经网络发展而来，是一种快速新型的模糊神经网络算法。LOLIMOT的结构如图1所示，是一种3层结构的神经网络，其网络的输入层由初始数据组成，第2层是隐含层，第3层是输出层，从输入层空间到隐含层空间的变换是非线性的，从隐含层空间到输出层空间的变换是线性的，工作空间按二叉树算法被分成M个子空间（即M个隐节点），每个子空间代表一个局部模型，图1中每个带阴影的椭圆代表一个隐节点。

神经网络的输出yˆ是M个局部模型的加权和：

式中，xn是输入矢量；wij是i个局部模型的参数，i∈(1,M)；n为输入矢量的个数；ϕi是权重函数。

一般ϕi选择归一化的高斯函数：

式中，cin表示第i个局部模型的中心；标准偏差σin与第i个局部模型的大小成比列关系。

LOLIMOT的训练与其结构特点相对应，即采用二叉树的方法进行，训练分为内外两层，外层训练优化其结构，内层训练参数。

外层训练包括确定神经元个数的划分工作空间，先固定隐节点的个数不变，只调整相关的权系数，然后按照二叉树算法将输入空间重新划分，从中选择使训练误差最小的分叉作为新的隐节点，依次进行，直到选出最好的结构。以输入空间为两维、分割4次为例，外层结构的优化过程如图2所示。

LOLIMOT将输入空间看做一个超矩形，每次迭代将输入空间形成的超矩形按二叉树算法重新划分，每次划分有两种方法，从中选择出训练误差最小的划分作为新的超矩形。每个超矩形代表一个局部模型，即一个神经元。

内层训练为估计局部参数wij，第i个局部模型的参数wi计算为：

其中，矩阵X是输入矢量的测量值，设x（k）为k时刻输入矢量的一组测量值，则

Qi=diag（1,q1…qn），qn是与x（k）相对应的归一化的高斯函数值，可以根据式（2）和式（3）计算出y是期望输出，即y=[y（1），y（2）…y（k）]。

LOLIMOT的具体训练流程如图3所示。

3 仿真及结果分析

所建立燃烧模型需要的数据包括输入数据和期望的输出数据，样本数据包括学习数据和训练数据两部分，而数据准备的是否妥当直接影响到学习的时间和效果。本研究将利用上述试验设备得到的发动机燃烧参数作为学习数据，按照一定原则进行选择搭配。由于事先并不清楚哪种输入选择能得出最佳效果，因此从两个方面进行试验，第1种是对学习数据进行分类，选择依据是在学习数据中要包括每组数据的最大值和最小值；第2种是对输入参数的个数和种类进行组合，按照进气和排气流量将学习数据分成两组，比较两种组合的仿真效果。经试验发现学习数据和校验数据的调整对仿真结果的影响不明显，因此重点从参数的选择上考虑。

试验数据来自台架试验测得的7个转速（1 030 r/min，1 200 r/min，1 400 r/min，1 600 r/min，1 800 r/min，2 000 r/min，2 300 r/min）下各10组数据,共70组作为样本数据，随机取其中14组作为校验数据，其它作为学习数据，可选择的输入参数有转速、扭矩、油耗、进气温度、进气流量、排气温度、排气压力和排气流量。由于样本数据较大，起始残余值会较大，因此将初始分割次数设置为30，结果表明这是比较理想的分割次数。选择对缸内燃烧影响较重要的参数作为分析的结果参数，包括最大缸压、缸内最高燃烧温度、燃烧重心所对应的曲轴转角和燃烧始点时曲轴转角。

3.1 缸内燃烧最大压力分析

当选择转速、扭矩、油耗、进气流量和进气温度5组数据作为输入层时，仿真结果估计值与试验值误差基本在10%以内，但是最大误差达到29%，回归分析显示的相关系数的平方（R2）为0.76，R较低，达不到理想要求。以转速、扭矩、油耗、排气流量、排气温度和排气压力6组数据为输入层时，估计值与试验值的平均误差为7.2%，但是R只有0.84。经过修改参数，发现以转速、扭矩和油耗为输入层时仿真结果最佳，图4所示为最大缸压的误差值。可以看出，在经过13次分割后全局误差达到最低，系统改善幅度降低到5%以下，整个系统趋于收敛。图5所示为此次试验最大缸压估计值与试验测得值的相关度。可知，R2为0.991，即R为0.995，达到理想要求，且2组数据的误差平均值为1.11%，最大误差仅3.9%。因此，选择排气参数作为输入层时，其回归分析及误差都比选择进气参数作为输入层结果好，且选择排气参数较进气参数考虑到了燃烧的过程，较为接近真实情况，因此模型的输出结果更为理想。另一方面，LOLIMOT中不是所有的参数都是有利，有时会出现有害参数反而影响结果的准确度，研究最后发现，当选择转速、扭矩以及油耗这3个参数作为输入层时其仿真结果最佳，说明其它某个或某几个参数在该模型中是作为有害因子出现的，影响模型的准确度。

3.2 缸内燃烧最高温度分析

选择转速、扭矩、油耗、进气流量和进气温度5组数据作为输入层时，估计值与试验值误差平均值为3.3%，最大误差为13%，回归分析显示的R2为0.85，基本达到要求。以转速、扭矩、油耗、排气流量、排气温度和排气压力6组数据为输入层时，估计值与试验值的平均误差为6.7%，但是R只有0.59。经过修改参数，发现以转速、扭矩和油耗为输入层时仿真结果最佳，图6所示为燃烧最高温度误差值。从图6可以看出，分割以设定的30次为终止，最后的误差值为70.82，整个系统趋于收敛。图7所示为此次试验缸内燃烧最高温度估计值与试验测得值的相关度。可知，R2为0.931，即R值为0.965，达到理想要求，且2组数据的误差平均值为2.01%，最大误差为9%。

3.3 燃烧重心分析

选择转速、扭矩、油耗、进气流量和进气温度5组数据作为输入层时，估计值与试验值误差平均值为8.9%，最大误差为31%，回归分析显示的R2为0.90，基本达到要求。以转速、扭矩、油耗、排气流量、排气温度和排气压力6组数据为输入层时，估计值与试验值的平均误差为10.1%，R为0.96，误差较大。经过修改参数，发现以转速、扭矩和油耗为输入层时仿真结果最佳，图8所示为燃烧重心误差值。从图8可以看出，分割以设定的30次上限为终止，最后误差值为0.07，接近于0，整个系统趋于收敛。图9所示为此次试验燃烧重心出现时的曲轴转角估计值与试验测得值的相关度。可知，R2为0.935，即R值为0.966，达到理想要求，且2组数据的误差平均值为7.4%，最大误差为10.2%。

3.4 燃烧始点分析

选择转速、扭矩、油耗、进气流量和进气温度5组数据作为输入层时，估计值与试验值误差平均值为27.6%，最大误差为569%，回归分析显示的R2为0.88，误差太大。以转速、扭矩、油耗、排气流量、排气温度和排气压力6组数据为输入层时，估计值与试验值的平均误差为2.9%，最大误差为111%，误差太大不符合要求。经过修改参数，发现以转速、扭矩和油耗为输入层时仿真结果最佳，图10所示为燃烧始点的误差值。从图10可以看出，分割以上限30次为终止，最后误差值为0.03，基本等于0，整个系统趋于收敛。图11所示为此次试验燃烧始点对应曲轴转角的估计值与试验测得值的相关度。可知，R2为0.928，即R值为0.963，达到理想要求，2组数据的误差平均值为10.4%。

4 结束语

本文研究了基于LOLIMOT的神经网络算法，使用Scilab软件建立了高压共轨柴油机在线缸内燃烧模型，通过变换输入层来测试模型的效果，结果表明：

a.学习样本、输入参数个数以及输入变量的选择直接关系到所建立模型的准确度。

b.采用转速、扭矩、油耗为输入层，建立的模型效果最佳，仿真结果中最大缸压的试验值与仿真值R为0.995，平均误差为1.11%；缸内燃烧最高温度的试验值与仿真值R为0.965，平均误差为2.01%；燃烧重心的试验值与仿真值R为0.966，平均误差为7.4%；燃烧始点的试验值与仿真值R为0.967，平均误差为10.4%。

c.前5次分割全局误差降低速度大，使全局误差基本降低到初始值的10%，后面分割逐渐趋于收敛，体现了LOLIMOT效率高、运算快的特点。

1 王金力，杨福源，陈林，等.基于缸压的燃烧闭环控制技术进展.中国内燃机学会燃烧净化节能分会，2013.

2 Hidayet Oguz,Ismail Sartas,Hakan Emre Baydan.Prediction of diesel engine performance using biofuels with artificial neural network.Expert Systems with Applications,2010,37: 6579～6586.

3 De Lucas A，Duran A，Carmona M.Modeling diesel partic⁃ulate emissions with neural networks.Fuel,2001,80（4）:539～548.

4 周斌，谭达明，魏道远，等.基于神经网络的内燃机排放预测方法的研究.内燃机学报，2001，19（4）:361～364.

5 Liu Zhentao,Fei Shaomei.Diesel dual fuel engine’s emis⁃sions by means of RBF neural network.Journal of Zhejiang University Science,2004（8）:960～965.

6 Ghazikhani M,Mirzaii I.Soot emission prediction of a waste-gated turbo-charged DI diesel engine using artificial neural network.Neural Computing and Applications,2011, 20（2）:303～308.

7 Najmeh Daroogheh.Centrifugal Compressor Identification Using LOLIMOT.Chinese Control and Decision Conference, 2009（12）:45～50.

8 Pedram A,Jamali M R,Pedram T,et al.Local linear model tree(LOLIMOT)reconfigurable parallel hardware.Transac⁃tions on Engineering Computing and Technology,2006（13）:96～101.

（责任编辑晨 曦）

修改稿收到日期为2015年5月18日。

c.通过对减振器设计参数的影响规律分析可知，减振器的缸筒传热长度越长、贮液缸外径越大，减振器热平衡温度越低；贮液缸内径的尺寸对减振器的温升特性影响较小。

参考文献

1 Lion A,Loose S.A Thermo-mechanically Coupled Model for Automotive Shock Absorbers:Theory,Experiments and Vehicle Simulation on Test Tracks.Vehicle System Dynam⁃ics,2002,37（4）:241～261.

2 YAO Ming-tao,GU Liang,GUAN Ji-fu.Thermal Analysis of Vehicular Twin-Tube Hydraulic Gas-Precharged Shock Absorber.JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECH⁃NOLOGY,2010,19（3）:286～292.

3 么鸣涛，顾亮，管继富.车辆双筒式减振器热物性影响规律分析.四川大学学报（工程科学版）,2011,43（2）:1～7.

4 么鸣涛,顾亮,王国丽.车辆减振器设计参数对其温升的影响规律.机械设计与研究,2010,26（5）:109～113.

5 盛敬超.工程流体力学.北京:机械工业出版社,1988.

6 廉育英.密度测量技术.北京:机械工业出版社,1982.

7 Wark Jr K,Richards D E.Thermodynamics.6th ed.Beijing: Tsinghua University Press,2006.

（责任编辑帘 青）

修改稿收到日期为2015年2月1日。

Model Research for Closed-loop Control of Diesel Engine Online Combustion

Hu Lei1,He Chao1,Li Jiaqiang1,2,Kong Lingwen3
（1.Southwest Forestry University;2.National Professional Laboratory of Automobile Power Performance and Emission Tests, Beijing Institute of Technology;3.Kunming Vocational and Technical College of Industry）

With the diesel engine ECU signal and the output data of diesel engine,local linear model tree (LOLIMOT)is used on Scilab to analyze the air intake system physical model and the rule of combustion heat release.With the speed,torque,fuel consumption,intake flow rate,intake pressure,exhaust temperature and exhaust pressure as input layer,maximum cylinder combustion pressure,maximum cylinder combustion temperature,the combustion start point and end point of combustion as output parameters,an online combustion control model for a high pressure common rail intercooled diesel engine is established.Results show that when rotational speed,torque,fuel consumption are chosen as the input parameters,the combustion test output results are best consistent with the experimental value,correlation coefficientRis more than 0.95,and the average error is less than 10%.

Diesel engine，Closed-loop control，Combustion model

柴油机 闭环控制 燃烧模型

U464.11+4

A

1000-3703（2015）08-0024-05

国家自然科学基金（51266015），云南省应用基础面上项目（2013FB052），云南省教育厅科学研究基金项目（2013Z081）,西南林业大学创新科技基金。