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面向控制的多次喷射柴油机仿真模型建模方法

发布时间:2021-08-22 05:53
  基于累积燃油质量方法的燃烧模型,建立了多次喷射柴油机零维预测燃烧模型,考虑了燃油蒸发吸热、缸壁传热、化学能释放、泵功损失和摩擦损失,为满足实时性要求,对显式放热率和缸压进行了简化重构.将柴油机运行参数和一些衍生参数作为模型中各个因变量的候选自变量集,以幂函数为基础函数采用敏感度分析筛选出各个因变量对应的自变量集,并通过分析提出了一些改善措施,最终确定各个因变量和对应自变量集之间的映射关系.在稳态工况和重型车辆发动机瞬态测试循环(WHTC)测试了该模型的预测性能,并在ETASES910型快速原型设备上测试了该模型的计算耗时,结果表明:在稳态工况,对燃烧中心(MFB 50)、最高燃烧压力和平均有效压力的预测精度均方根误差(RMSE)分别为0.631°CA、0.182 MPa和0.015 3 MPa;在瞬态工况,其预测精度RMSE分别为1.2°CA、1.05 MPa和0.07 MPa;该模型计算耗时约为350μs,满足燃烧过程实时控制的要求. 

【文章来源】:内燃机学报. 2020,38(05)北大核心EICSCD

【文章页数】:9 页

【部分图文】:

面向控制的多次喷射柴油机仿真模型建模方法


校准柴油机模型用稳态测试工况点

方法,内压力,进气歧管,压力


归一化处理.此种处理要求netQ从SOC时刻点开始估算,即*SOCf,injCVht,globnetch*f,injCVmLQQQmL(2)式中:*f,injm为总的喷油量.然后,将燃油蒸发吸热f,evapQ从SOCnetQ总去除得SOISOCnetnetf,evapQQQ(3)从SOI到SOC的时间区间此部分显式放热曲线可简化为抛物线,此种简化处理可确保netQ一阶导数在SOC处的连续性.根据式(1)~(3)可知,p,jK、p,jτ、1,MK、2,MK、Mτ、ht,globQ和f,evapQ需要根据各测试工况点的试验值进行校准.图3Qf,evap和Qht,glob的简化估算方法Fig.3SimplifyingmethodforestimatingQf,evapandQht,glob2.2缸内压力曲线简化重构方法整个缸内压力曲线可分为几部分,每部分曲线的估算均需根据特定的原理.进气相位开始到进气阀关闭(IVC)这一阶段,可以假定缸内压力等于进气歧管压力.相似地,从排气阀开启(EVO)到排气冲程结束,假定缸内压力等于排气歧管压力.在压缩相位开始,也即IVC时的缸内压力IVCp根据进气歧管压力intp和压缩始点压力之间的压差intΔp进行估算;而intΔp可由根据试验数据得出的经验公式进行估算,IVCp的估算方法为IVCintintp=p+Δp(4)从IVC到SOC以及膨胀冲程(从燃烧结束(EOC)到EVO),缸内压力可以分别认为是具有不同多变指数的多变过程,分别如式(5)和式(6)所示.ConstmpV=(5)

重构方法,内压力


·396·内燃机学报第38卷第5期Constm"pV=(6)式中:m和m"分别为压缩和膨胀过程对应的多变指数;Const为常数.燃烧过程(从SOC到EOC)的压力可由单区热力学模型计算得出,即net11dpdQpdVVVγγ=(7)式中:γ为比热容比,PVγ=c/c.缸内压力的简化重构方法见图4.采用图4中的缸压简化重构方法,使复杂的缸内压力仿真模型得到很大程度简化,并且在燃烧模型确定的情况下,将缸内压力模型参数化为intp、intΔp、m及m",为在线辨识缸内压力提供了极大便利.缸内压力模型参数化的4个参数中intp可由进气压力传感器测得,intΔp、m和m"可根据缸压曲线试验值计算得出.图4缸内压力简化重构方法Fig.4Simplifiedreconstructionmethodofin-cylinderpressure最高燃烧压力(PFP)可通过重构得的缸内压力最大值作为辨识值,总平均指示压力(grossIMEP)也可由重构得出的缸内压力对体积在压缩和膨胀冲程积分计算得出,即540grossd180IMEP=pdVV∫(8)式中:dV为气缸的余隙容积.2.3泵气压力损失、摩擦损失及平均有效压力估算PMEP为发动机进/排气冲程机械功的损失.根据泵气压力损失的定义,PMEP的试验值为180d180PMEPpdVV=∫(9)平均指示压力(netIMEP)为整个循环缸内压力对缸内容积的积分,平均指示压力试验值为540netd180IMEPpdVV=∫(10)摩擦损失可由平均机械损失压力(FMEP)量化表示,FMEP的试验值可由平均指示压力(netIMEP)和制动平均有效压力(BMEP)之间的差值计算得出,即netFMEP=IMEPBMEP(11)BMEP可由netIMEP和FMEP计算得出:netBMEP=IMEPFMEP(12)PMEP、grossIME


本文编号:3357138

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