汽車運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真

陳渝光，邊曉彬，呂紅梅，周 桐

(重慶理工大學(xué) a.汽車零部件制造與檢測技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;b.電子信息與自動(dòng)化學(xué)院，重慶 400054)

汽車在復(fù)雜路面上行駛時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)工況在相當(dāng)大的范圍內(nèi)是處于經(jīng)常而急促的變化中，這對發(fā)動(dòng)機(jī)性能將產(chǎn)生較明顯的影響［1］。目前，工況判斷主要依據(jù)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，顯然，這種判斷方法并不能反映汽車在復(fù)雜運(yùn)行條件下的真實(shí)運(yùn)行工況。例如，當(dāng)汽車在較差的路面上運(yùn)行時(shí)，雖然發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與負(fù)荷變化相當(dāng)大，但汽車在一定時(shí)間周期內(nèi)的工況特征可能是相對穩(wěn)定的，如果按現(xiàn)有的工況確定方法去設(shè)定發(fā)動(dòng)機(jī)的控制參數(shù)，將對發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性、燃油經(jīng)濟(jì)性和排放性能產(chǎn)生不利影響，具有較大的局限性和較差的適應(yīng)能力。

基于上述問題，引入了運(yùn)行工況和運(yùn)行工況域的概念。運(yùn)行工況是指發(fā)動(dòng)機(jī)在實(shí)際運(yùn)行過程中存在的工作狀況，采用轉(zhuǎn)速n和負(fù)荷L來表征。運(yùn)行工況域是指在實(shí)際運(yùn)行條件下，發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行工況允許的波動(dòng)范圍。汽車在復(fù)雜路面上運(yùn)行時(shí)，基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行工況域，可以明顯改善發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性、燃油經(jīng)濟(jì)性和加減速性能［2］。本文運(yùn)用Matlab/Simulink對發(fā)動(dòng)機(jī)在復(fù)雜路面上行駛時(shí)的運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)進(jìn)行仿真研究。

1 汽車運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)

1.1 運(yùn)行工況模糊判斷

設(shè):

式中:ni為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速采樣值;Li為發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷采樣值;m為采樣周期內(nèi)的采樣次數(shù)。

當(dāng)σ=0時(shí)，為轉(zhuǎn)速穩(wěn)定工況;當(dāng)δ=0時(shí)，為負(fù)荷穩(wěn)定工況。采用隸屬度函數(shù)μA()σ=e－K1σ2、μB()δ=e－K2δ2分別描述σ、δ隸屬于轉(zhuǎn)速穩(wěn)定工況、負(fù)荷穩(wěn)定工況的程度［3］。K1、K2決定隸屬函數(shù)曲線的形狀，依據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)和運(yùn)行工況域確定。

設(shè)Δni大于零的各項(xiàng)為Δni+，小于零的各項(xiàng)為 Δni－;ΔLi大于零的各項(xiàng)為 ΔLi+，小于零的各項(xiàng)為 ΔLi－。則:

根據(jù)μA(σ1)和μA(σ2)的大小關(guān)系可以判斷發(fā)動(dòng)機(jī)加減速工況。同時(shí)，由式(3)還可以判斷轉(zhuǎn)速和負(fù)荷的加減速變化趨勢。

1.2 運(yùn)行工況域確定

以轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域確定為例，負(fù)荷運(yùn)行工況域確定與轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域的確定方法類似。實(shí)驗(yàn)環(huán)境:Vela 1.5AT型轎車發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)，n=(1 500±0.5)r/min。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:發(fā)動(dòng)機(jī)每10 r/min中轉(zhuǎn)速波動(dòng)為(±1.0)r/min，K1=0.01 時(shí)，μA(σ)=0.88;轉(zhuǎn)速每10 r/min 中轉(zhuǎn)速波動(dòng)(±1.5)r/min，K1=0.005 時(shí)，μA(σ)=0.88。

因此，將μA(σ)=0.88作為轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域邊界的判斷條件。μA(σ)≥0.88屬于轉(zhuǎn)速穩(wěn)定工況，反之，μA(σ)＜0.88屬于轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定工況。

當(dāng)K1在0.01～0.005調(diào)節(jié)時(shí)，轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域也隨之動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，其每10 r/min轉(zhuǎn)速在允許波動(dòng)范圍(±1～±1.5)r/min內(nèi)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。因此，可以根據(jù)路面不同，通過調(diào)節(jié)K1值調(diào)整隸屬函數(shù)曲線形狀，從而達(dá)到動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域的目的。

1.3 運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)

發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)框圖如圖1所示。

為了便于動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，令K1=0.01×(1－α1)，K2=0.01 ×(1 － α2)，0≤α1、α2≤0.5，這里，α1、α2分別代表 K1、K2的免疫調(diào)節(jié)因子。免疫控制器［4－6］通過調(diào)節(jié) α1、α2動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié) K1、K2，從而達(dá)到動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)運(yùn)行工況域的目的。

其中 f［Δu(k)］=1 －exp［－(1 －uA(k))2/0.1］。刺激因子N1、抑制因子N2由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線調(diào)節(jié)，分別控制響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。

α2的免疫動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)方法與α1相同。

2 運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真

2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成。下面以轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例。輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為3，分別為dn/dt、1－μA和d(1－μA)/dt。輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為2，分別為N1和N2。隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù)取正負(fù)對稱的Sigmoid函數(shù)，輸出層神經(jīng)元的激活函數(shù)取非負(fù)的Sigmoid函數(shù)。初始值選取較小的隨機(jī)數(shù)。

由黃金分割原理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的總誤差確定隱含層神經(jīng)元數(shù)。經(jīng)過81次循環(huán)，網(wǎng)絡(luò)收斂，訓(xùn)練誤差 E(12)=3.27769e－030，由此確定的隱含層神經(jīng)元數(shù)為12。提取相應(yīng)的權(quán)值和閾值，并在Matlab/Simulink環(huán)境中建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2.2 運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型

下面以轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真為例。負(fù)荷運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)的仿真方法與轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真類似。實(shí)際輸入信號為轉(zhuǎn)速偏差信號Δn，輸出信號為隸屬度函數(shù)μA。采樣時(shí)間T=0.05 s，采樣周期內(nèi)的采樣次數(shù)m=5。轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型如圖2所示。圖2中，Subsystem為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，Embedded Matlab Function為計(jì)算 μA(σ)的模塊;Fcn3、Product和Product1為免疫調(diào)節(jié)模塊;Fcn模塊的輸出是K1。

圖1 發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)框圖

圖2 轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型

2.3 仿真模型驗(yàn)證

當(dāng) Δn=1.158sin(2πt)時(shí)，K1、μA(σ)波形如圖3、圖4所示。由圖3和圖4可看出，當(dāng) K1在0.005～0.01 動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)，μA(σ)≥0.88。這證明了所建立仿真模型的正確性以及動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)方法和動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)范圍的準(zhǔn)確性。

圖3 Δn=1.158sin(2πt)時(shí)的 K1

圖4 Δn=1.158sin(2πt)時(shí)的 μA(σ)

2.4 運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)仿真

Δn分別采用正弦和隨機(jī)2種典型信號。正弦信號可以達(dá)到理想模擬轉(zhuǎn)速、負(fù)荷周期變化的幅值與頻率;隨機(jī)輸入信號符合實(shí)際路面的變化情況。

當(dāng) Δn=1.282sin(πt)，K1在 0.005 ～0.01 動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)，μA(σ)≥0.88，轉(zhuǎn)速處于穩(wěn)定運(yùn)行工況。K1、μA(σ)值的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)波形如圖5、圖6所示。

當(dāng)Δn為隨機(jī)信號，初始“種子”為0，幅值為1.18，K1在 0.005 ～0.01 動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)，μA(σ)≥0.88，轉(zhuǎn)速處于穩(wěn)定運(yùn)行工況。K1、μA(σ)值的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)波形如圖7、圖8所示。

圖5 Δn=1.282sin(πt)時(shí)的 K1

圖6 Δn=1.282sin(πt)時(shí)的 μA(σ)

圖7 Δn為隨機(jī)信號時(shí)的K1

圖8 Δn為隨機(jī)信號時(shí)的μA(σ)

在所定義的區(qū)間內(nèi)，隨機(jī)函數(shù)具有均勻性和獨(dú)立性。采用20種不同初始“種子”的隨機(jī)輸入進(jìn)行仿真，在滿足μA(σ)≥0.88的前提下，其隨機(jī)信號的幅值如表1所示。

表1 不同的隨機(jī)函數(shù)序列得到幅值

運(yùn)用均值算法得到的幅值為1.154 5。說明當(dāng)轉(zhuǎn)速偏差信號為隨機(jī)信號時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行于穩(wěn)定運(yùn)行工況允許的平均轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值為1.154 5。

3 仿真結(jié)果分析

對轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)進(jìn)行仿真分析，可以得到以下結(jié)論:

1)由圖3～8可看出:隨轉(zhuǎn)速變化，K1在0.005～0.01 動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)，μA(σ)≥0.88，轉(zhuǎn)速處于穩(wěn)定運(yùn)行工況。也就是說，雖然轉(zhuǎn)速頻率和幅值在一定的范圍內(nèi)快速變化，轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域也在隨之動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況仍然屬于穩(wěn)定狀態(tài)。轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況域的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，使發(fā)動(dòng)機(jī)能適應(yīng)在復(fù)雜路面上運(yùn)行的工況。

2)從 Δn 分別為1.158sin(2πt)和1.282sin(πt)的仿真結(jié)果可以看出:當(dāng)Δn周期不變，隨Δn幅值增加時(shí)，μA(σ)下降;當(dāng) Δn幅值不變，隨 Δn周期增加時(shí)，μA(σ)下降。也就是說，轉(zhuǎn)速運(yùn)行工況與Δn幅值和周期密切相關(guān)，克服了對轉(zhuǎn)速變化率的敏感性。

傳統(tǒng)轉(zhuǎn)速工況判斷方法依據(jù)dn/dt≦ε，它對轉(zhuǎn)速變化率非常敏感。因此，本文所述運(yùn)行工況域的判斷方法，更能真實(shí)反映發(fā)動(dòng)機(jī)在較復(fù)雜路面上運(yùn)行的工況。

3)適當(dāng)增大K1的調(diào)節(jié)范圍，可以增大運(yùn)行工況域的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)范圍，更有利于發(fā)動(dòng)機(jī)在復(fù)雜路面上運(yùn)行。

4 結(jié)束語

在發(fā)動(dòng)機(jī)工況模糊判斷的基礎(chǔ)上，利用免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別在線調(diào)節(jié) α1、α2來調(diào)節(jié) K1、K2，從而通過調(diào)整隸屬函數(shù)曲線形狀達(dá)到動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)運(yùn)行工況域的目的。Matlab/Simulink仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行工況域動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)方法克服了對轉(zhuǎn)速變化率的敏感性，更能真實(shí)反映發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工況。適當(dāng)增大K1、K2的調(diào)節(jié)范圍，可以增大運(yùn)行工況域的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)范圍，更有利于發(fā)動(dòng)機(jī)在復(fù)雜路面上運(yùn)行。

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