歐3發(fā)動機的電控系統(tǒng)匹配技術(shù)(玉柴)-基于實驗和模型的標定-4

基于模型的標定技術(shù)1機液電磁強力電磁閥系統(tǒng)發(fā)動機管理軟件ECU硬件及驅(qū)動匹配標定工具整機性能開發(fā)柴油機電子控制領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)及行業(yè)分工電控發(fā)動機匹配標定技術(shù)（對整機制造商）發(fā)動機控制軟件（對整機制造商、系統(tǒng)供應(yīng)商）集成了機液電磁綜合控制的高速強力電磁閥系統(tǒng)（系統(tǒng)供應(yīng)商）系統(tǒng)供應(yīng)商整機制造商ECU硬件設(shè)計制造商標定軟件設(shè)計制造商2電控柴油機技術(shù)體系發(fā)動機匹配標定

電控系統(tǒng)

發(fā)動機管理（電子控制）電控燃油噴射系統(tǒng){底層噴射控制}{電控系統(tǒng)硬件}整機{燃燒系統(tǒng)匹配}{電控系統(tǒng)標定}{發(fā)動機匹配標定用戶程序}{發(fā)動機管理程序}3電控柴油機實驗標定系統(tǒng)4標定內(nèi)容電控柴油機匹配標定關(guān)鍵環(huán)節(jié)電控系統(tǒng)標定燃燒系統(tǒng)匹配5對標定內(nèi)容進行分解電控系統(tǒng)MAP的標定法規(guī)工況的標定非法規(guī)工況的標定+參數(shù)優(yōu)化問題起動怠速狀態(tài)修正瞬態(tài)過程……6關(guān)于多段噴射Pilot(預(yù))降低躁聲PM油耗惡化

Pre-(前)NOx降低躁聲

顆粒Post(副)減少顆粒油耗惡化After(后)顆粒后處理油耗嚴重惡化Main(主)動力性降低躁聲

預(yù)混合燃燒降低噪聲和PM縮短主噴的著火延遲，降低燃燒噪聲和NOx活化擴散燃燒，減少PM活化后處理裝置的催化劑7各個工況下柴油機的理想噴油規(guī)律8參數(shù)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述是一個帶約束的優(yōu)化問題優(yōu)化對象：發(fā)動機的控制參數(shù)，如噴油壓力、噴油定時、多次噴射時的油量分配比例、EGR率等；目標：發(fā)動機性能，如燃油經(jīng)濟性最佳；約束：排放9基于實驗的標定10基于實驗的標定方法概要針對優(yōu)化參數(shù)較少的電控柴油機以實驗為基礎(chǔ),將建模優(yōu)化的數(shù)學(xué)計算，通過實驗方法實現(xiàn)1113工況排放中存在的實際比例與法規(guī)權(quán)重不同的現(xiàn)象12條件將數(shù)學(xué)上的優(yōu)化問題，分解到實驗步驟上，在已知實驗測試結(jié)果中：在已完成的實驗中包含最優(yōu)解；每個工況下都存在經(jīng)濟性最佳的噴油定時ib,i,minbe；（i=1，……，13）；在每個工況點下都存在NOx排放隨噴油定時減小而減小的變化規(guī)律；HC和CO排放足夠低，可以忽略不計；排氣煙度足夠低（如最大轉(zhuǎn)矩點排氣煙度<0.3FSN）13首先調(diào)節(jié)噴油定時實現(xiàn)無約束下的經(jīng)濟性最佳14得到基本定時MAP14161820100704010160022001000油門[%]15參照法規(guī)權(quán)重進行調(diào)整（NOx）減小噴油提前角進行調(diào)整16參照法規(guī)權(quán)重進行調(diào)整主控制穩(wěn)態(tài)定時MAP17對標定內(nèi)容進行分解電控系統(tǒng)MAP的標定法規(guī)工況的標定非法規(guī)工況的標定+參數(shù)優(yōu)化問題（2）起動怠速狀態(tài)修正瞬態(tài)過程……18基于模型的標定19參數(shù)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述是一個帶約束的優(yōu)化問題優(yōu)化對象：發(fā)動機的控制參數(shù)，如噴油壓力、噴油定時、多次噴射時的油量分配比例、EGR率等；目標：發(fā)動機性能，如燃油經(jīng)濟性最佳；約束：排放20基于模型的電控系統(tǒng)標定概念實驗驗證實驗及重復(fù)實驗實驗設(shè)計構(gòu)建模型尋優(yōu)建模方法優(yōu)化算法21共軌系統(tǒng)標定技術(shù)現(xiàn)狀－自動標定技術(shù)CAMEO（ComputerAidedManagementofEngineOptimization）是以Matlab為核心的一個開放系統(tǒng)，允許用戶自己能夠開拓和發(fā)展CAMEO。發(fā)動機測試和標定開發(fā)系統(tǒng)運行在三個PC機上。優(yōu)化PC機運行三個軟件，一是CAMEO，用于測試和優(yōu)化定義以及結(jié)果分析，CAMEO采用微軟的ACCESS數(shù)據(jù)庫；二是Matlab，用于試驗調(diào)度、建模、優(yōu)化和MAP計算；三是ACSI，用于測試臺架及應(yīng)用系統(tǒng)通信接口處理。測試臺架控制PC運行POI和PAM。前者是用戶界面，包括應(yīng)用系統(tǒng)界面MEI；后者是測試臺架控制系統(tǒng)參數(shù)管理器。應(yīng)用系統(tǒng)PC運行的軟件用于在線標定編輯、顯示及與ECU傳輸數(shù)據(jù)。由于自動標定試驗臺價格昂貴且使用成本較高，所以即使在國外，對歐3柴油機標定也是盡可能不用或少用該系統(tǒng)。但對歐4、歐5柴油機，由于電控系統(tǒng)復(fù)雜，變量較多，此時適時采用自動標定系統(tǒng)可以達到事半功倍的效果。22共軌系統(tǒng)標定技術(shù)現(xiàn)狀－高級人工標定技術(shù)23基于模型標定方法－概述減少臺架試驗時間降低開發(fā)成本和縮短開發(fā)周期試驗設(shè)計問題：在選定的工況點上并沒有測試所有變量的組合情形；只選定了部分工況點，還有許多工況點沒有測量。發(fā)動機建模優(yōu)化半物理半經(jīng)驗?zāi)Ｐ停篧AVE，BOOST。數(shù)學(xué)模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，統(tǒng)計回歸模型發(fā)動機試驗24基于模型標定方法－發(fā)動機經(jīng)濟性優(yōu)化問題be—燃油消耗率(g/kW.h)；n—發(fā)動機轉(zhuǎn)速(r/min)；q—循環(huán)供油量(mg/cyc)；PCR—油軌壓力(hPa);—主噴噴油正時(℃A)Tex—排氣溫度(℃)；Pmax—缸內(nèi)氣體最高壓力(bar)；Smoke—排氣煙度(FSN)；Tex_Lim—排氣溫度限值(℃)；P_Lim—最高爆發(fā)壓力限值(bar)；Smoke_Lim—排氣煙度的限值(FSN)。問題定義：約束條件：其中：主噴正時MAP：油軌壓力MAP：25隨著現(xiàn)代發(fā)動機可控參數(shù)數(shù)目的增加，臺架試驗時間呈指數(shù)增長，而試驗臺架時間非常昂貴，因此大幅度減少試驗時間變得越來越重要。采用試驗設(shè)計方法采集最有用的數(shù)據(jù)，則可以節(jié)約大量的時間和金錢。

試驗設(shè)計－意義26試驗設(shè)計－方法概述

試驗設(shè)計方法包括：古典設(shè)計、空間填充設(shè)計和優(yōu)化設(shè)計。

優(yōu)化設(shè)計適應(yīng)于模型類型和約束條件確定的情形且只適用于線性模型。這一點在工程中難以做到，所以這里不作詳細敘述。27試驗設(shè)計－古典設(shè)計：全因子試驗設(shè)計全因子試驗設(shè)計產(chǎn)生工況點的n維網(wǎng)格。如圖所示。在該圖中，試驗設(shè)計因子分別為發(fā)動機轉(zhuǎn)速、循環(huán)供油量和油軌壓力，每個因子水平數(shù)均為3。為便于對比，后述古典試驗設(shè)計方法均采用同樣的因子和水平數(shù)。27個工況點28試驗設(shè)計－古典設(shè)計：中心復(fù)合法試驗設(shè)計中心復(fù)合法產(chǎn)生的設(shè)計包括一個中心點、每一設(shè)計空間角上的點和每一設(shè)計空間面上的中心點。設(shè)計空間包括立方體、球體、旋轉(zhuǎn)體以及用戶自定義空間。15個工況點29試驗設(shè)計－古典設(shè)計：Box－Behnken法試驗設(shè)計Box-Behnken法類似中心復(fù)合法，但每一因子只需三個水平，且設(shè)計空間總是球面空間。

13個工況點30試驗設(shè)計－古典設(shè)計：Plackett－Burman法試驗設(shè)計PlackettBurman法是二水平設(shè)計，可以用最少的試驗來測試因子對模型的影響。試驗點構(gòu)造自阿達瑪（Hadamard）矩陣，且屬于二水平正交矩陣[L4(23)]。

4個工況點31試驗設(shè)計－古典設(shè)計：正則單行體法試驗設(shè)計正則單形體法的試驗點取自k（k＝因子數(shù)目）維正則單形體的頂點。對于兩因子（二維空間），單形體為三角形，三因子（三維空間）是四面體，四因子及四因子以上是多維單形體。

5個工況點32試驗設(shè)計－古典設(shè)計總結(jié)不同古典試驗設(shè)計方法得到的試驗點數(shù)對比試驗設(shè)計方法試驗點數(shù)全因子中心復(fù)合法Box-Behnken法PlackettBurman法正則單形體法27151345除了全因子試驗設(shè)計外，其他設(shè)計方法得到的試驗點較少，且試驗點在試驗空間內(nèi)分布比較規(guī)則，因此古典設(shè)計不能滿足發(fā)動機的復(fù)雜建模的需要。33試驗設(shè)計－空間填充設(shè)計：拉丁超立方取樣假如要產(chǎn)生N個試驗點，拉丁超立方取樣方法是在每一個因子上投影N個不同水平，而試驗點的產(chǎn)生是隨機的。因此，可以在若干組隨機產(chǎn)生的試驗點集中選擇一組滿足要求的試驗點集。34試驗設(shè)計－空間填充設(shè)計：格子法格子法同樣是在每個因子上投影N個不同水平，但試驗點的產(chǎn)生不是隨機的，而是通過一種算法來選擇，該算法使用每個因子的質(zhì)數(shù)。因此，如果給一個好的質(zhì)數(shù)，則將試驗點均勻地分布在試驗空間內(nèi)；反之，如果質(zhì)數(shù)選擇不好，則在設(shè)計投影面上可以明顯地看到線或平面，如圖所示。如果所有的試驗點都簇擁在一個或兩個平面上，則意味著在復(fù)雜模型中不能評估所有效果。。35試驗設(shè)計－空間填充設(shè)計：分層拉丁超立方分層拉丁超立方法則是把一般的超立方分割為指定因子的N個不同水平。這對于已知某些特定因子的水平以及與其他因子相比，某些因子需要更多細節(jié)來建模的情形特別有用。該方法同樣對于某些只能測試特定水平的情形也非常有用。

36試驗設(shè)計－空間填充設(shè)計總結(jié)空間填充設(shè)計不需要事先確定模型類型，且空間填充設(shè)計用盡可能覆蓋因子空間的方式來選擇試驗點。因此該方法適合共軌柴油機建模需要。這里將采用拉丁超立方取樣方來進行試驗設(shè)計。

37試驗設(shè)計－工程應(yīng)用試驗設(shè)計變量的范圍變量名稱最小值最大值間隔值發(fā)動機轉(zhuǎn)速(r/min)循環(huán)供油量(mg/cyc)油軌壓力(bar)10002040024001201600100101002145個工況點工況由發(fā)動機轉(zhuǎn)速、循環(huán)供油量、油軌壓力三個參數(shù)定義，不包括提前角69個工況點空間填充法最小工況點數(shù)目取決于模型需要；最大工況點數(shù)目取決于試驗資源。38發(fā)動機建模－二級模型固定轉(zhuǎn)速n，循環(huán)供油量q和油軌壓力Pcr調(diào)節(jié)主噴正時，得到一條隨主噴正時變化的燃油消耗率曲線曲線改變轉(zhuǎn)速n，循環(huán)供油量q和油軌壓力Pcr三個變量中的任何一個、兩個或全部改變試驗過程局部模型:a1,a2,a3,…,anb1,b2,b3,…,bnc1,c2,c3,…,cn全局模型：二級模型39發(fā)動機建模－數(shù)學(xué)模型：多項式函數(shù)模型n階多項式模型形式如下：n階曲線可以產(chǎn)生n-1個彎曲。例如，對于二階多項式y(tǒng)=ax2+bx+c和三階多項式y(tǒng)=ax3+bx2+cx+d，其曲線如圖所示：40發(fā)動機建模－數(shù)學(xué)模型：混合樣條函數(shù)模型混合樣條函數(shù)是對多因子中的一個因子采用樣條函數(shù)擬合，其他因子則采用多項式函數(shù)擬合。樣條函數(shù)是分段多項式函數(shù)，各段光滑連接在一起。連接點稱為節(jié)點。節(jié)點數(shù)目和位置可以定義。節(jié)點之間的曲線采用同樣的階次。41模型過擬合和欠擬合圖中*點為測試數(shù)據(jù)點。一次多項式擬合曲線（圖中紅色長劃線）與數(shù)據(jù)點相差甚遠，其根均方差也最大，此為欠擬合情形，即模型不能和真實情況很好吻合。增加多項式階次，可以減小擬合曲線的均方差。但當采用7階多項式擬合時，如圖中的藍色實線所示，其均根方差為0。但同時數(shù)據(jù)點之間的曲線出現(xiàn)扭曲現(xiàn)象(圖中紅色圓圈點為實測數(shù)據(jù))。因此，一味追求較小的均根方差會出現(xiàn)過擬合。應(yīng)同時考慮預(yù)測均方差,亦即還要考慮數(shù)據(jù)點之間的擬合精度。42發(fā)動機建模－工程應(yīng)用主噴提前角燃油消耗率°CAg/(kW·h)10121416182021238232226222219215215第1工況點下的試驗數(shù)據(jù)局部建模全局建模發(fā)動機二級模型43標定優(yōu)化－優(yōu)化算法分類及發(fā)展現(xiàn)狀所謂優(yōu)化算法，其實就是一種搜索過程或規(guī)則，它是基于某種思想和機制，通過一定的途徑或規(guī)則來得到滿足用戶要求的問題的解。就優(yōu)化機制與行為而分，目前工程中常用的優(yōu)化算法主要可分為：經(jīng)典算法、構(gòu)造型算法、改進型算法、基于系統(tǒng)動態(tài)演化的算法和混合型算法等。現(xiàn)代計算機技術(shù)推動優(yōu)化方法不斷發(fā)展，并出現(xiàn)了許多專業(yè)的優(yōu)化軟件，大大方便了工程應(yīng)用。44標定優(yōu)化－有約束單目標最小化求解有約束最優(yōu)化問題，一般是通過K－T（Kuhn－Tucker）方程將有約束最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為無約束最優(yōu)化問題進行求解。對于規(guī)劃問題：它的K-T方程可表達為：求解方法稱為序列二次規(guī)劃法（SQP，SequentialQuadraticProgrammingmethod)。45多目標最優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型為：由于多目標最優(yōu)化問題中各目標函數(shù)之間往往是不可公度的，因此往往沒有唯一解，此時必須引進非劣解的概念（非劣解又稱為有效解或帕類托解）。常用的解法有權(quán)和法、ε約束法、目標達到法等。標定優(yōu)化－有約束非線性多變量多目標優(yōu)化問題

46標定優(yōu)化－工程應(yīng)用：優(yōu)化工況點定義外特性循環(huán)供油量曲線47建立發(fā)動機輸入輸出關(guān)系的兩個主要途徑途徑1：通過計算機模擬（仿真）建立基于物理規(guī)律的連續(xù)函數(shù)表達Boost，GT-Power，Wave……

途徑2：通過發(fā)動機實驗直接獲得映射關(guān)系發(fā)動機控制參數(shù)發(fā)動機性能參數(shù)（響應(yīng)）由里及表由表及里48電控系統(tǒng)建模方法概況方法工具軟件典型用戶基于仿真Star-CD公司：Gt-powerBenz，VWvs.Recardo研究所：WaveDelphi基于模型(通過實驗)AVL公司：CAMEOIsuzuvs.Mathworks公司：MBCFord49神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的特點和種類發(fā)動機控制參數(shù)和性能參數(shù)之間是復(fù)雜的非線性關(guān)系，難以建立明確的數(shù)學(xué)表達式（一般數(shù)學(xué)模型）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不考慮內(nèi)部的函數(shù)關(guān)系，最適合于復(fù)雜的非線性關(guān)系描述，屬黑箱模型，是比較理想的發(fā)動機建模方法50建立單階模型不區(qū)分輸入?yún)?shù)的物理意義51實驗點分布采用正統(tǒng)實驗設(shè)計方法，選擇3個轉(zhuǎn)速，5個噴油量，7個定時，7個軌壓共400個實驗點52用3維曲面表示的BP模型輸出結(jié)果能較好表現(xiàn)輸入?yún)?shù)和發(fā)動機響應(yīng)之間的映射關(guān)系53在實驗點上模型預(yù)測值與實驗值的對比

54基于模型的電控系統(tǒng)標定概念實驗驗證實驗及重復(fù)實驗實驗設(shè)計構(gòu)建模型尋優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法遺傳算法55優(yōu)化方法一類是通過求導(dǎo)求解極值----精確解對復(fù)雜系統(tǒng)不適合另一類是不進行求導(dǎo)，直接搜索----非精確解適合復(fù)雜系統(tǒng)，但算法選擇很關(guān)鍵，否則難以找到全局最優(yōu)解56遺傳算法原理及應(yīng)用由美國Michigan大學(xué)的JohnHolland及其研究小組于上世紀六七十年代提出模仿生物進化理論，將一個多維參數(shù)的尋優(yōu)問題視為一個進化問題，通過建立父代染色體個體和種群、確定基因、通過對染色體的選擇、交叉和變異等操作得到新的子代染色體，按照所制定的規(guī)則從子代中選擇適應(yīng)性強的新的個體、建立新的種群，進行新的選擇、交叉和變異操作，直到得到符合條件的最優(yōu)個體。用遺傳算法優(yōu)化噴油嘴結(jié)構(gòu)參數(shù)、缸徑和行程，以及將遺傳算法用于汽油機控制參數(shù)標定和柴油機標定57遺傳算法模型第1步：將發(fā)動機的一個工況點Pi視為一個基因，由一組工作參數(shù)構(gòu)成第2步：將多個工況點視為一個染色體X

第3步：多個染色體組成一個染色體種群58遺傳算法流程59遺傳算法優(yōu)化程序界面60遺傳算法在國產(chǎn)電控柴油機開發(fā)中的應(yīng)用61遺傳算法優(yōu)化結(jié)果62對標定內(nèi)容進行分解電控系統(tǒng)MAP的標定法規(guī)工況的標定非法規(guī)工況的標定+參數(shù)優(yōu)化問題起動怠速狀態(tài)修正瞬態(tài)過程……63電控單體泵系統(tǒng)標定實例64發(fā)動機實驗臺架標定內(nèi)容主控制穩(wěn)態(tài)MAP起動控制MAP怠速控制MAP瞬態(tài)調(diào)速控制MAP其它修正MAP65傳感器標定油門傳感器MAP冷卻液溫度傳感器MAP燃油溫度傳感器MAP機油、進氣溫度傳感器MAP機油壓力傳感器MAP中冷后進氣壓力傳感器MAP66主控制穩(wěn)態(tài)MAP標定主控制油量MAP主控制穩(wěn)態(tài)定時MAPbaseMAP邊界線標定ESC13標定其它調(diào)速區(qū)域標定起動區(qū)標定生成完整主控制MAP67起動控制MAP標定起動油量MAP起動油量：與冷卻液溫度趨勢相反；起動電機正常拖動轉(zhuǎn)速區(qū)油量較大，隨起動轉(zhuǎn)速的升高逐漸漸少噴油量。主控制穩(wěn)態(tài)定時MAP起動定時：大起動油量采用較大的定時以降低煙度排放68怠速控制MAP標定目標怠速MAP目標怠速油量MAP目標油量標定：隨轉(zhuǎn)速和冷卻液溫度而變目標怠速標定：冷卻液溫度越低，轉(zhuǎn)速越高69燃油溫度修正系數(shù)MAP冷卻液溫度定時修正MAP冷卻液溫度定時修正系