一种应用遗传算法的单缸发动机油膜特性参数识别方法*

黄谢鑫　徐　满　何小鹏（华南理工大学广东省汽车工程重点实验室广东广州510640）

一种应用遗传算法的单缸发动机油膜特性参数识别方法*

黄谢鑫徐满何小鹏
（华南理工大学广东省汽车工程重点实验室广东广州510640）

基于所建立的发动机燃油蒸发模型，搭建单缸发动机空燃比动态特性实验台，采用小偏差摄动法进行实验，通过宽域氧传感器采得空燃比曲线数据。应用遗传算法对实验数据进行特性参数识别，并将识别后的特性参数应用于试验台动态补偿器的空燃比控制算法中。空燃比变化具有良好的跟随效果，显著地改善了发动机过渡工况下的动态特性，验证了所提出方法的可行及有效性。

模型遗传算法参数识别动态补偿器

引言

发动机过渡工况的空燃比控制一直是国内外专家研究的重点，过渡工况时的空燃比与理论空燃比的偏差对发动机的排放性能及燃油经济性能造成一定的负面影响。摩托车在行驶过程中，发动机经常会工作在过渡工况下，加之摩托车多使用单缸发动机，这种偏差对摩托车的负面影响更为突出［1］。对于发动机过渡工况的建模一般选用发动机平均值模型［2］，C. F.Aquino率先提出双参数x-τ发动机油膜模型［3］，明确指出过渡工况发动机进气道油膜存在滞后现象。随后E.Hendricks等人对x-τ模型进行改进，提出双时间常数的x-τ模型［3］，K.Horie，Jim S.Cowart，N.Cavina等人分别进行了相关研究验证了x-τ模型的可行性［4-6］。基于此，国内外学者进行了相关研究并提出了各种发动机过渡工况的油膜补偿策略，然而少有人提及具体的参数调节方式。清华大学的朱航等人通过理论分析提出可通过空燃比的变化特征确定x和τ的值［7］。应用该方法得出的结果较为精准，但是操作过于繁琐，不利于应用。

遗传算法（GA）是一种基于选择和自然遗传的全局优化算法，具有不依赖于求解对象是否连续、线性、可微，且不受优化数目以及约束条件的束缚等特点，能避免采用最小二乘法原理进行曲线拟合容易陷入局部最优解的问题［8］，是一种快速可靠的曲线拟合方法。本文提出将小偏差摄动法和遗传算法相结合的设想，目的是对发动机油膜蒸发模型中x与τ的值进行快速而准确的辨识，并通过搭建实验台进行实验，验证所提出方法的可行性。

1　发动机燃油蒸发模型及动态补偿模型

1.1发动机燃油蒸发模型

现代电喷汽油机根据喷油的位置可以分中央喷射、进气口（或进气道）喷射和缸内直喷这三大类。本文所搭建的动态实验台采用春风CF250J发动机，该发动机属于进气口喷射发动机，喷油器喷出的指令燃油量与实际进入气缸的燃油量并不相等，在相应的进气冲程内喷油器喷出的燃油并没有完全进入气缸，部分燃油附着于进气歧管末端壁面而形成油膜，油膜再通过蒸发形成燃油蒸气进入气缸。

考虑喷油正时，喷油持续期可能完全处于节气门完全打开的状态（INJO）或者完全处于节气门完全关闭的状态（INJC），浙江大学的邹博文等推导了INJO和INJC两种工况下的燃油蒸发模型，得到了同时适用于上述两种喷油正时的燃油蒸发数学模型［9］，如图1所示。

图1　汽油机燃油蒸发模型过程示意图

图中x为油膜沉积比例系数，定义为沉积在进气歧管的燃油量占所喷燃油总量的比例；τ为油膜蒸发时间常数，定义为进气歧管壁上的油膜蒸发成燃油蒸汽所需的时间；mff为进气歧管壁上油膜质量；m˙ff为进气歧管壁上油膜质量变化量；m˙f为喷油器喷出的燃油质量流量。根据质量守恒定理可以得到如下模型方程：

1.2燃油动态补偿器模型

当发动机处于稳态工况时，每循环的油膜沉积量和蒸发量保持相等。一旦发动机节气门开度突然变化时，这种平衡被打破。当节气门开度突然增大，喷油器单位时间喷出的喷油量m˙f增加，相应沉积在歧管壁面上的燃油量增加，而此时从歧管壁面上单位时间蒸发的燃油m˙ff仍保持原来的值，实际进入气缸的燃油比喷油器理论喷出的燃油量少，混合气偏稀，造成实际的空燃比比期望空燃比大。与此相反，在节气门开度突然减小时，混合气浓度偏浓，造成实际的空燃比比期望空燃比小。

为了使实际空燃比和期望空燃比相同，需要增加燃油补偿器，使实际进入气缸的燃油m˙f等于指令燃油m˙fu，即m˙f=m˙fu，代入公式（1）和（2）可得出燃油补偿器模型方程如下：

将上述燃油蒸发模型式（1）、（2）进行拉普拉斯变换，可得：

式中，s是拉氏算子。

将燃油补偿器模型式（3）、（4）进行拉普拉斯变换，可得：

将燃油蒸发模型传递函数G（s）与燃油补偿器模型传递函数H（s）相乘即可得到带燃油补偿器的发动机的喷油系统传递函数：

式中，xc为燃油补偿器油膜沉积比例系数的估算值，τc为燃油补偿器油膜蒸发时间常数估算值，xr为发动机油膜沉积比例系数真实值，τr为油膜蒸发时间常数真实值。

从式子（7）中可以看出，当燃油补偿器估算参数τc和xc与发动机固有参数τr和xr分别相等时，M（s）=1，即进入气缸内的燃油量等于指令燃油量。故对发动机燃油蒸发参数x和τ标定的准确度直接影响燃油补偿器的补偿效果。

2　小偏差摄动法及空燃比动态特性实验台

2.1小偏差摄动法

对发动机燃油蒸发模型参数进行标定，必须进行发动机特性实验，小偏差摄动法是目前使用得最广泛和最简单有效的实验方法，其应用过程如图2所示，喷油器喷出的燃油与小偏差摄动共同构成指令燃油m˙fu，即为期望喷入气缸的燃油。由于小偏差摄动选择为方波，故指令燃油也呈现方波形式。该周期变化的指令燃油分别在不进行燃油补偿策略和进行燃油补偿策略的情形下，能相应地表现出不同的空燃比周期变化。为了让发动机在加入该摄动后仍能保持原来的稳定工况，并且使得空燃比能够产生可观测的变化，将摄动幅值设置为±10%。

图2　小偏差摄动法在发动机油膜蒸发模型参数标定中的应用示意图

2.2空燃比动态特性试验台

该空燃比动态特性实验台架简图如图3所示。通过对ECU控制算法的编写，实现对发动机节气门开度和喷油量的控制；发动机的尾气会被安装在排气管上的宽域氧传感器所采集，获取当前尾气空燃比信息；最后通过数据采集卡将空燃比数据采集并记录。实验台所选用的ECU型号为华海科技RapidECUE3，数据采集卡为NI 9757氧传感器模块套件，发动机型号为春风CF250J，发动机参数如表1所示。

表1　春风CF250J发动机参数及燃油技术规格

在发动机充分热机后，保持节气门开度不变，只通过喷油量小偏差摄动实现空燃比的周期变化。使发动机节气门开度保持在25%，摄动的方波周期设为20 s（即每隔10 s改变发动机的喷油量），得到无燃油补偿策略下发动机的空燃比曲线如图4所示。

对式（5）进行拉普拉斯逆变换，得到输出空燃比曲线的时域方程：

图3　空燃比动态特性实验台

图4　发动机在节气门开度为25%时无喷油补偿策略下小偏差摄动实验的空燃比曲线

其中a为偏移量，根据图4可知，空燃比的偏移量取a=0.88。

3　基于遗传算法的参数识别及实验验证

3.1遗传算法

遗传算法是基于生物界的自然选择法则和自然遗传理论为基础的全局寻优随机搜索算法。遗传算法从随机的一组解开始搜索过程，进行交叉、变异和选择来产生下一组解，不断迭代进化，经过若干次迭代之后，算法收敛于某一组解，即为该问题的最优解。若设在t时刻发动机小偏差摄动实验所测得实际空燃比y_test与由公式（8）计算空燃比y_cal差值为△yi，将N对实测数据（ti，y_testi）带入式（8）就能得到N个方程，即：

其中i=1，2，3···N，而参数识别的目标是在△yi的平方和最小的前提下，求得x和τ的最优估算值。整个遗传算法的流程如图5所示。

图5　遗传算法的流程图

3.2参数识别及参数的实验台验证

通过选取图4中一个周期内的上升沿起始点至下降沿起始点（A点到B点）的数据，运用遗传算法进行参数识别。遗传算法种群数设为20，交叉运算采用均匀交叉法，交叉率设为50%，两个配对个体的每一位基因都以相同的概率进行交换，生成两个新个体；变异率为1%；选择运算采用随机选择法，每次选取N个个体之中适应度最高的个体遗传到下一代。参数识别结果x为0.777 7，τ为0.598 9。算法达到了收敛判断标准结束，均方差为0.012 1，残差平方和为0.093 8，相关系数为0.832 4，故可认为本次参数识别有效。

为发动机加入上文所述喷油补偿策略，分别把参数x和τ的值设为通过遗传算法识别所得数据0.777 7和0.598 9，并保持与之前一致的实验条件进行实验。得到补偿后空燃比曲线如图6所示，将有喷油补偿和无喷油补偿的空燃比曲线进行对比，发现在喷油指令发生变化时（曲线的上升沿和下降沿），有喷油补偿策略的发动机的空燃比跟随效果明显得到改善。

4　结论

1）利用遗传算法的解具有全局性优化的优势，提出应用遗传算法进行发动机油膜特性参数识别的方法。与前人提出的根据空燃比变化特征进行发动机油膜特性参数调节的复杂标定过程相比，本文所提出的参数标定方法更为简单和普遍适用性，具有乐观的应用前景。

图6　发动机在节气门开度为25%时有喷油补偿与无喷油补偿的空燃比曲线

2）通过搭建发动机空燃比动态特性测试实验台，采取保持发动机节气门开度不变只改变喷油量的小偏差摄动法进行了实验，实验结果表明发动机在过渡工况的空燃比曲线跟随性得到了较为明显的改善，优化了发动机的动态特性，从而验证了所提出的应用遗传算法进行发动机油膜特性参数识别方法的可行性。

1郗大光，孙艳寰，白富强，等.小型汽油机进气道燃油雾化和蒸发特性研究［J］.小型内燃机与摩托车，2007，36（04）：34-36，72

2E.Hendricks，S.C.Sorenson.Mean value modeling of spark ignition engines［J］.SAE Paper 900616

3C.F.Aquino.Transient A/F ratio control characteristics of the 5 Liter central fuel injection engine［J］.SAE Paper 810494

4K.Horie，H.Takahasi，S.Akazaki.Emission reduction during warm-up period by incorporating a wall-wetting fuel model on the fuel injection strategy during engine starting［J］.SAE Paper 952478

5Jim S.Cowart，W.K.Cheng.Throttle movement rate effects on transient fuel compensation in a port-fuel-injected SI engine［J］.SAE Paper 2000-01-1937

6N.Cavina，F.Midelli，M.Ceccarani.Implementation of fuel film compensation algorithm on the Lamnborghini Diable 6.0 engine［J］.SAE Paper2001-01-0609

7朱航，王绍銧.电控汽油机进气管道油膜特性参数的标定［J］.汽车工程，2004，26（02）：127-130

8周鸣争.基于遗传算法的曲线拟合及应用［J］.安徽机电学院学报，2000，15（03）：1-5

9邹博文.基于模型的汽油机空燃比控制技术研究［D］.杭州：浙江大学，2006

An Identification Method of Characteristic Parameters for Single-Cylinder Engine Fuel Film Based on Genetic Algorithm

Huang Xiexin，Xu Man，He Xiaopeng
Guangdong Key Lab of Automotive Engineering，South China University of Technology（Guangzhou，Guangdong，510640，China）

According to an x-τ Simulink model that comprises engine fuel evaporation process，a test bench is built for study of air-fuel ratio（AFR）of single-cylinder engine.A perturbation method is adopted during the bench test，and the AFR data is acquired using a universal exhaust gas oxygen sensor.Then we apply genetic algorithm on the acquired data for fuel film characteristic parameters identification，and put the identified parameters into the AFR control algorithm of fuel film dynamic compensator.The experimental result demonstrates a favorable tracking performance on AFR and a significant improvement for the dynamic characteristics under transient operating conditions of the engine，which also proves the feasibility and validity of the proposed method.

x-τ model，Genetic algorithm，Parameter identification，Dynamic compensator

TK411+.12

A

2095-8234（2015）04-0079-04

2015-06-01）

国家自然科学基金（课题编号51405087）。

黄谢鑫（1990-），男，研究生，主要研究方向为汽车电子及传动系统控制。