基于模型的高压共轨柴油机标定

发布时间：2017-09-03 20:40

  本文关键词：基于模型的高压共轨柴油机标定

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【摘要】：高压共轨技术是满足柴油机节能减排要求的关键技术之一,具有控制精度高、可移植性强并能实现柔性控制等特点,被广泛应用在现代柴油机上。高压共轨柴油机的MAP标定和性能优化是电控系统开发的重要研究内容。MAP数据决定了柴油机的运行过程及其性能好坏。随着电控技术的发展,高压共轨柴油机控制系统越来越复杂,控制对象与控制变量越来越多,系统中形成了庞大的MAP体系。柴油机多目标条件下的MAP标定愈来愈复杂,是一项费时费力的工作。为了更好的完成高压共轨柴油机的标定,提高标定效率,降低标定成本,围绕基于模型的标定技术,展开了基于模型的高压共轨柴油机标定研究。研究基于模型的标定技术,深入分析了DoE试验设计方法、数学建模方法、及非线性规划方法。针对YN38CRD高压共轨柴油机,以燃油消耗率为目标、以喷油提前角及喷油压力为主要优化参数,进行了基于模型的标定与优化。研究了Halton(哈尔顿)空间填充试验设计方法,并进行了参数组合设计；采用以INCA软件为核心的标定系统完成了数据采集工作；利用RBF(径向基函数)神经网络建立了柴油机的各性能预测模型；设计了针对高压共轨柴油机控制参数组合的遗传算子,并利用遗传算法对控制参数组合进行了优化；对优化结果进行了台架试验验证。试验结果表明：优化后的控制参数组合扩大了该柴油机的经济区域,原机的经济性得以改善。基于模型标定方法能够有效缩短标定周期,提高标定的精度,满足现代柴油机标定工作的需要,并为实现国Ⅳ以上排放限值要求的柴油机开发提供了标定方法、理论基础和技术支持。
【关键词】：高压共轨 标定 试验设计 神经网络 遗传算法
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TK423
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 引言10-12
• 1.2 柴油机电子控制技术的发展12-13
• 1.3 电控柴油机标定技术及其发展现状13-19
• 1.3.1 传统标定技术存在的问题13-15
• 1.3.2 基于模型的标定技术15-19
• 1.4 主要研究内容19-20
• 第二章 高压共轨柴油机喷射系统MAP体系分析20-30
• 2.1 高压共轨系统简介20-22
• 2.2 喷射系统的喷油量控制22
• 2.3 主喷与多次喷射的MAP关系22-27
• 2.3.1 预喷与后喷的释放23-25
• 2.3.2 主喷与多次喷射的油量MAP25-26
• 2.3.3 主喷与多次喷射的角度MAP26-27
• 2.4 轨压MAP27-28
• 2.5 喷油脉宽MAP28-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 试验设计(DoE)研究30-42
• 3.1 试验设计的必要性分析30-32
• 3.2 常用的试验设计方法32-38
• 3.2.1 经典试验设计32-34
• 3.2.2 最优设计34-35
• 3.2.3 空间填充试验设计35-38
• 3.3 高压共轨柴油机试验设计38-41
• 3.3.1 控制参数的确定38-39
• 3.3.2 范围及边界约束的确定39-40
• 3.3.3 试验设计结果40-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 高压共轨柴油机建模方法研究42-54
• 4.1 数据采集42-45
• 4.1.1 试验设备42-43
• 4.1.2 标定系统43-44
• 4.1.3 试验过程44-45
• 4.2 建立预测模型45-50
• 4.2.1 神经网络建立预测模型的可行性45
• 4.2.2 RBF神经网络建模的基本思想45-47
• 4.2.3 RBF神经网络算法选择47-49
• 4.2.4 高压共轨柴油机的RBF网络模型49-50
• 4.3 模型质量验证50-52
• 4.4 本章小结52-54
• 第五章 控制参数优化54-66
• 5.1 优化问题的数学描述54
• 5.2 标定优化的遗传算法设计54-59
• 5.2.1 一般数学问题的优化54-55
• 5.2.2 遗传算子的选择及设计55-58
• 5.2.3 约束处理58-59
• 5.3 控制参数优化59-63
• 5.3.1 控制参数优化策略59-60
• 5.3.2 控制参数优化结果60-63
• 5.4 标定质量的验证63-64
• 5.5 本章小结64-66
• 第六章 总结与展望66-68
• 6.1 总结66-67
• 6.2 展望67-68
• 致谢68-70
• 参考文献70-74
• 附录 A攻读硕士学位期间参与项目及发表论文74

【参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 陈礼勇;高压共轨柴油机基于模型的虚拟标定方法研究[D];天津大学;2007年

2 周洋;发动机标定数据管理系统开发[D];武汉理工大学;2013年

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本文编号：787224