基于智能算法的HEV用阿特金森发动机油路及动力系统平均值模型实时辨识方法研究

郭海龙，张永栋，张胜宾

( 广东交通职业技术学院 汽车与工程机械学院， 广州 510650)

发动机是非插电式混合动力电动汽车(HEV)的油电转换及动力驱动的动力源，也是插电式HEV的重要动力源之一，其节能特性将极大地影响整车的节能效果，因此对发动机进行建模研究对于整车控制策略优化具有重要意义。目前发动机模型有循环模拟、传递函数和平均值模型(average value model，AVM)。AVM模型因以某时间段内的参数均值为标准得到较为广泛的应用[1]。AVM最早由Rasmussen提出，Hendricks给出了通用表达式，相关学者也对其进行了改进[4]，但对象均为奥托循环发动机。

阿特金森循环发动机(Atkinson cycle engine， ACE)由于采用了“Atkinson”循环，将压缩比提高到接近13∶1，且改变了进排气正时，进气门在下止点后72°～105°关闭，从而大大提高了热效率和燃油经济性[2-12]，特别适合于HEV车辆。在HEV整车控制过程中，整车ECU可实现ACE、电机、发电机等优化控制，使得ACE在高效区工作[11]。由此可知ACE发动机的模型研究对于整车控制具有重要意义，特别是HEV在使用过程中，随着发动机的老化和性能变化，发动机模型实时参数将不断变化，传统奥拓循环发动机模型已经不适于ACE发动机，更不能满足因发动机性能实时变化给HEV整车控制策略提出的实时适应要求。基于此，本文以某款4缸16气门ACE为研究对象，研究其AVM油路及动力输出系统模型实时辨识方法，并得出辨识结果。

1 阿特金森循环发动机油路及动力系统平均值模型

基于Hendricks模型[3]，可建立发动机油路及动力系统平均值模型。

1.1 油路子系统建模

由发动机原理可知，喷油器喷出的燃油部分进入气缸，部分形成油膜沉积于进气歧管壁面，而油膜又以1/τf的速率蒸发，进入气缸。Hendricks给出了平均值燃油流模型：

(1)

假设模型中的X和τf为常数，且系统为零初值系统，对式(1)进行拉普拉斯变换：

(2)

sMfv=(1-X)sMfi

(3)

Mf=Mff+Mfv

(4)

联立式(2)～(4)可得油膜蒸发系统的传递函数为

(5)

上述传递函数的建立需假设X、τf为常数，但实际上X、τf的值均随发动机的工作状态按一定规律变化。Hendricks[13]对X、τf进行标定，提出了如下经验公式：

τf=c1(c2n′+c3)(pm+c4)2+

(c5n′+c6)+c7

(6)

X=c8pm+c9n′+c10

(7)

式中：c1～c10为系数；pm为进气歧管压力(100 kPa)；n′为发动机转速(1 000 r/min)。

1.2 动力输出子系统建模

燃油混合气进入气缸燃烧做功，产生转矩。对曲轴运用能量守恒定律，有：

(8)

(9)

(10)

式中:ncyl为发动机缸数；Pf为摩擦功率(W)；Pp为泵气功率(W)；Pb为负载功率(W)；Hu为燃油低热值(J/kg)(有些文献将其定义为kJ/kg)；ηi为发动机热效率；I为转动惯量(kg·m2)；τd为发动机转速变化相对于燃油喷射的平均延迟(s)。

由式(8)～(10)可求得发动机对外输出转矩Tload(即负载转矩，N·m)：

(11)

发动机Pf和Pp可以表述为n和Pm的多项式：

Pf+Pp=n(b0+b1n+b2n2)+

n(b3+b4n)Pm

(12)

式中b0、b1、b2、b3、b4为系数。本文通过大量的实验数据辨识试算后，认为此处n的单位应取为rad/s。

发动机热效率ηi可按式(13)计算。

ηi(θ,λ,n,pman)=ηi(θ)·ηi(λ)·

ηi(n)·ηi(pman)

(13)

当过量空气系数为1时，热效率可拟合为如式(14)所示。

(14)

式中n0～n3、Pm0～Pm2、Θ0～Θ2和Λ0～Λ2均为常数，此处n的单位为rad/s。

由上述发动机平均值模型中的油路子系统和动力输出子系统模型可知，模型中有28个待定参量需根据发动机实时实验数据进行辨识。

2 阿特金森循环发动机实验参数的获取及小波滤波

2.1 发动机结构参数的测量

为了准确建立该4缸16气门ACE发动机的AVM油路和动力输出模型，需获得发动机结构参数，如表1所示。

表1 发动机部件重要结构参数(部分)

2.2 发动机运行参数采集

为对油路和动力输出模型进行实时辨识，需进行实车实验，并实时获取相关数据，表2为获取的整车及发动机127个工作参数(部分)。

2.3 发动机采集数据的小波滤波

实验共记录了270组发动机的动态运行数据，选取了47组典型工况实车发动机实验数据作为发动机模型的原始辨识数据。图1为某实验工况下，发动机1个完整启停循环采集到的部分数据，包括车速、发动机转速、节气门处进气量等。

表2 实验采集的发动机参数(部分)

由图1可知:因各种干扰信号的存在，发动机测试信号中包含了大量“毛刺”，导致数据处理难度和误差增加，为此需要进行滤波去噪。小波滤波的主要原理为：

假设观测到的一维信号有如下形式：

f(t)=s(t)+n(t)

t=0,1,2,…,N-1

(15)

式中：s(t)表示真实信号；n(t)表示噪声。

一般情况下，在含噪信号中，信号有较低的频率和较稳定的波形，而噪音频率较高且没有规律。小波滤波的阈值类别通常有2种选择：硬阈值和软阈值，如图2和式(16)(17)所示。

(16)

(17)

式中：f(x)为滤波后的函数值;x表示滤波自变量;t表示滤波的阈值界限。

除了选择正确的阈值类别，还要设置分解层数、阈值选择原则、小波名以及乘法门限等参数。

图1 某工况采集的发动机主要实验参数

图2 软、硬阈值函数图象对比

3 阿特金森循环发动机油路及动力系统模型参数辨识

3.1 发动机油路系统模型辨识

3.1.1 参数辨识原理

将CAN总线读取的发动机数据，通过滤波处理后，作为模型参数的辨识数据，结合油路子系统辨识模型建立优化函数，并通过求解来确定待辨识参数的值。

(18)

(19)

式中m为程序运行过程中计算的点数，即系统辨识需要的已知采样点数。

3.1.2 某工况辨识结果

3.1.3 47组典型实验工况参数辨识结果

图3 油路子系统模型实验参数及辨识结果

图4 某实验工况模型参数辨识结果

将各待辨识参数最终结果取为47组实验工况平均值的均值，有：

(20)

最终结果为：c1=1.680 4；c2=0.084 2；c3=1.586 4；c4=-0.972 3；c5=0.067 2；c6=0.094 9；c7=0.430 2；c8=-0.479 7；c9=-0.090 3；c10=0.741 6。

3.2 动力输出子系统模型

3.2.1 参数辨识原理

(21)

3.2.2 某典型工况参数辨识结果

3.2.3 47组典型实验工况参数辨识结果

图5 动力输出子系统模型实验参数及辨识结果

图6 47组实验工况模型参数辨识结果

将各待辨识参数最终结果取为47组实验工况平均值的均值，有：

至此，该阿特金森发动机平均值油路和动力输出子系统模型的28个参数均得到辨识。

4 结束语

本文针对HEV用4缸16气门阿特金森循环发动机，分析了其油路和动力输出平均值模型。在对发动机进行36个结构参数进行测量的基础上，采集了不同工况下270组发动机的127个运行参数，通过分析处理，选取其中具有典型差异的47组工况实验数据，作为发动机模型的辨识数据。通过构造超定超越方程组，利用最小二乘法进行求解，并运用遗传算法和粒子群算法进行寻优计算，最终辨识出了该阿特金森循环发动机平均值模型的28个待辨识参数，并得到如下结论：

1) 油路子系统模型参数随实验工况有较大程度的变化，受实验工况影响较大，敏感度高，较不稳定，但总体上能够呈现一定的规律性。

3) 本文提出的平均值模型辨识方法和结果可进一步应用于HEV用发动机及整车系统的实时控制，以解决发动机在使用过程中因老化及性能变化导致整车控制策略不能实时调整，使得HEV的节能减排效果恶化的难题，进一步提升HEV的节能减排效果。