基于面向控制的欧6柴油机燃烧预测模型



基于面向控制的欧6柴油机燃烧预测模型

排放法规的日益严格，使各生产商都在对发动机进行优化，以满足法规要求，对高效率柴油机而言尤其重要。与试验优化相比，数值模拟具有成本低、时间短等优点，因而其已经成为优化柴油机和燃烧系统的一种常用方法。对此，本文给出一种面向控制的发动机燃烧预测模型，并通过试验对给出的预测模型进行了验证和校准。该模型可预测发动机热释放率（HRR）和燃料燃烧总质量50%时的曲轴转角（MFB50），这两个值是评价发动机燃烧品质的重要参数。通过获得HRR和MFB50的预测结果，可寻求柴油机的最佳配置。

介绍了基本HRR预测模型、扩展HRR预测模型和低输入可逆MFB50预测模型。基本HRR预测模型为现有的、应用较为广泛的HRR预测模型；扩展HRR预测模型则是对基本预测模型的修改；低输入可逆MFB50预测模型为新开发的预测模型。基本HRR预测模型是基于燃料质量堆积方法建立的，该方法假定在任何时刻，燃料燃烧释放的化学能与缸内累积的燃料质量成正比，该模型将喷油嘴喷射时间、喷射量和喷射压力作为输入参数。扩展HRR预测模型则引入3次喷射策略，可提高结果精度。考虑到喷油器喷油嘴打开延迟和关闭延迟，因而需要对该模型进行校准，校准基于预测值曲线和试验值曲线对比。试验在通用公司的动态测试平台上进行，所用发动机为1.6L欧6柴油机，压缩比为16。采用压阻式压力传感器测量压缩机、涡轮、中冷器和进气歧管上下游处的压力。采用压电式传感器测量缸内压力。采用热电偶测量排气通道处的温度。采用的循环工况包括新欧洲标准驾驶循环和世界轻型车测试程序循环。预测结果与试验结果对比表明：与基本HRR预测模型相比，扩展HRR预测模型对HRR的预测更为精确，尤其是在中、高负荷下，但计算时间会略微增加；对低输入可逆MFB50预测模型来说，均方根误差在稳态条件下低于1°，瞬态条件下约为1°，其计算量低于扩展HRR预测模型两个数量级。

Roberto Finesso et al.SAE 2015-01-0879.

编译：王祥