基于智能算法的HEV用阿特金森發(fā)動(dòng)機(jī)油路及動(dòng)力系統(tǒng)平均值模型實(shí)時(shí)辨識(shí)方法研究

郭海龍，張永棟，張勝賓

( 廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車(chē)與工程機(jī)械學(xué)院， 廣州 510650)

發(fā)動(dòng)機(jī)是非插電式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)(HEV)的油電轉(zhuǎn)換及動(dòng)力驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力源，也是插電式HEV的重要?jiǎng)恿υ粗?，其?jié)能特性將極大地影響整車(chē)的節(jié)能效果，因此對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行建模研究對(duì)于整車(chē)控制策略?xún)?yōu)化具有重要意義。目前發(fā)動(dòng)機(jī)模型有循環(huán)模擬、傳遞函數(shù)和平均值模型(average value model，AVM)。AVM模型因以某時(shí)間段內(nèi)的參數(shù)均值為標(biāo)準(zhǔn)得到較為廣泛的應(yīng)用[1]。AVM最早由Rasmussen提出，Hendricks給出了通用表達(dá)式，相關(guān)學(xué)者也對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)[4]，但對(duì)象均為奧托循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)。

阿特金森循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)(Atkinson cycle engine， ACE)由于采用了“Atkinson”循環(huán)，將壓縮比提高到接近13∶1，且改變了進(jìn)排氣正時(shí)，進(jìn)氣門(mén)在下止點(diǎn)后72°～105°關(guān)閉，從而大大提高了熱效率和燃油經(jīng)濟(jì)性[2-12]，特別適合于HEV車(chē)輛。在HEV整車(chē)控制過(guò)程中，整車(chē)ECU可實(shí)現(xiàn)ACE、電機(jī)、發(fā)電機(jī)等優(yōu)化控制，使得ACE在高效區(qū)工作[11]。由此可知ACE發(fā)動(dòng)機(jī)的模型研究對(duì)于整車(chē)控制具有重要意義，特別是HEV在使用過(guò)程中，隨著發(fā)動(dòng)機(jī)的老化和性能變化，發(fā)動(dòng)機(jī)模型實(shí)時(shí)參數(shù)將不斷變化，傳統(tǒng)奧拓循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)模型已經(jīng)不適于ACE發(fā)動(dòng)機(jī)，更不能滿足因發(fā)動(dòng)機(jī)性能實(shí)時(shí)變化給HEV整車(chē)控制策略提出的實(shí)時(shí)適應(yīng)要求?；诖?，本文以某款4缸16氣門(mén)ACE為研究對(duì)象，研究其AVM油路及動(dòng)力輸出系統(tǒng)模型實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，并得出辨識(shí)結(jié)果。

1 阿特金森循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)油路及動(dòng)力系統(tǒng)平均值模型

基于Hendricks模型[3]，可建立發(fā)動(dòng)機(jī)油路及動(dòng)力系統(tǒng)平均值模型。

1.1 油路子系統(tǒng)建模

由發(fā)動(dòng)機(jī)原理可知，噴油器噴出的燃油部分進(jìn)入氣缸，部分形成油膜沉積于進(jìn)氣歧管壁面，而油膜又以1/τf的速率蒸發(fā)，進(jìn)入氣缸。Hendricks給出了平均值燃油流模型：

(1)

假設(shè)模型中的X和τf為常數(shù)，且系統(tǒng)為零初值系統(tǒng)，對(duì)式(1)進(jìn)行拉普拉斯變換：

(2)

sMfv=(1-X)sMfi

(3)

Mf=Mff+Mfv

(4)

聯(lián)立式(2)～(4)可得油膜蒸發(fā)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為

(5)

上述傳遞函數(shù)的建立需假設(shè)X、τf為常數(shù)，但實(shí)際上X、τf的值均隨發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)按一定規(guī)律變化。Hendricks[13]對(duì)X、τf進(jìn)行標(biāo)定，提出了如下經(jīng)驗(yàn)公式：

τf=c1(c2n′+c3)(pm+c4)2+

(c5n′+c6)+c7

(6)

X=c8pm+c9n′+c10

(7)

式中：c1～c10為系數(shù)；pm為進(jìn)氣歧管壓力(100 kPa)；n′為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速(1 000 r/min)。

1.2 動(dòng)力輸出子系統(tǒng)建模

燃油混合氣進(jìn)入氣缸燃燒做功，產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩。對(duì)曲軸運(yùn)用能量守恒定律，有：

(8)

(9)

(10)

式中:ncyl為發(fā)動(dòng)機(jī)缸數(shù)；Pf為摩擦功率(W)；Pp為泵氣功率(W)；Pb為負(fù)載功率(W)；Hu為燃油低熱值(J/kg)(有些文獻(xiàn)將其定義為kJ/kg)；ηi為發(fā)動(dòng)機(jī)熱效率；I為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量(kg·m2)；τd為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化相對(duì)于燃油噴射的平均延遲(s)。

由式(8)～(10)可求得發(fā)動(dòng)機(jī)對(duì)外輸出轉(zhuǎn)矩Tload(即負(fù)載轉(zhuǎn)矩，N·m)：

(11)

發(fā)動(dòng)機(jī)Pf和Pp可以表述為n和Pm的多項(xiàng)式：

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

n(b3+b4n)Pm

(12)

式中b0、b1、b2、b3、b4為系數(shù)。本文通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)辨識(shí)試算后，認(rèn)為此處n的單位應(yīng)取為rad/s。

發(fā)動(dòng)機(jī)熱效率ηi可按式(13)計(jì)算。

ηi(θ,λ,n,pman)=ηi(θ)·ηi(λ)·

ηi(n)·ηi(pman)

(13)

當(dāng)過(guò)量空氣系數(shù)為1時(shí)，熱效率可擬合為如式(14)所示。

(14)

式中n0～n3、Pm0～Pm2、Θ0～Θ2和Λ0～Λ2均為常數(shù)，此處n的單位為rad/s。

由上述發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型中的油路子系統(tǒng)和動(dòng)力輸出子系統(tǒng)模型可知，模型中有28個(gè)待定參量需根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)。

2 阿特金森循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)驗(yàn)參數(shù)的獲取及小波濾波

2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)的測(cè)量

為了準(zhǔn)確建立該4缸16氣門(mén)ACE發(fā)動(dòng)機(jī)的AVM油路和動(dòng)力輸出模型，需獲得發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)，如表1所示。

表1 發(fā)動(dòng)機(jī)部件重要結(jié)構(gòu)參數(shù)(部分)

2.2 發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)采集

為對(duì)油路和動(dòng)力輸出模型進(jìn)行實(shí)時(shí)辨識(shí)，需進(jìn)行實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)，并實(shí)時(shí)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，表2為獲取的整車(chē)及發(fā)動(dòng)機(jī)127個(gè)工作參數(shù)(部分)。

2.3 發(fā)動(dòng)機(jī)采集數(shù)據(jù)的小波濾波

實(shí)驗(yàn)共記錄了270組發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)，選取了47組典型工況實(shí)車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為發(fā)動(dòng)機(jī)模型的原始辨識(shí)數(shù)據(jù)。圖1為某實(shí)驗(yàn)工況下，發(fā)動(dòng)機(jī)1個(gè)完整啟停循環(huán)采集到的部分?jǐn)?shù)據(jù)，包括車(chē)速、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門(mén)處進(jìn)氣量等。

表2 實(shí)驗(yàn)采集的發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)(部分)

由圖1可知:因各種干擾信號(hào)的存在，發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)試信號(hào)中包含了大量“毛刺”，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理難度和誤差增加，為此需要進(jìn)行濾波去噪。小波濾波的主要原理為：

假設(shè)觀測(cè)到的一維信號(hào)有如下形式：

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

t=0,1,2,…,N-1

(15)

式中：s(t)表示真實(shí)信號(hào)；n(t)表示噪聲。

一般情況下，在含噪信號(hào)中，信號(hào)有較低的頻率和較穩(wěn)定的波形，而噪音頻率較高且沒(méi)有規(guī)律。小波濾波的閾值類(lèi)別通常有2種選擇：硬閾值和軟閾值，如圖2和式(16)(17)所示。

(16)

(17)

式中：f(x)為濾波后的函數(shù)值;x表示濾波自變量;t表示濾波的閾值界限。

除了選擇正確的閾值類(lèi)別，還要設(shè)置分解層數(shù)、閾值選擇原則、小波名以及乘法門(mén)限等參數(shù)。

圖1 某工況采集的發(fā)動(dòng)機(jī)主要實(shí)驗(yàn)參數(shù)

圖2 軟、硬閾值函數(shù)圖象對(duì)比

3 阿特金森循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)油路及動(dòng)力系統(tǒng)模型參數(shù)辨識(shí)

3.1 發(fā)動(dòng)機(jī)油路系統(tǒng)模型辨識(shí)

3.1.1 參數(shù)辨識(shí)原理

將CAN總線讀取的發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)，通過(guò)濾波處理后，作為模型參數(shù)的辨識(shí)數(shù)據(jù)，結(jié)合油路子系統(tǒng)辨識(shí)模型建立優(yōu)化函數(shù)，并通過(guò)求解來(lái)確定待辨識(shí)參數(shù)的值。

(18)

(19)

式中m為程序運(yùn)行過(guò)程中計(jì)算的點(diǎn)數(shù)，即系統(tǒng)辨識(shí)需要的已知采樣點(diǎn)數(shù)。

3.1.2 某工況辨識(shí)結(jié)果

3.1.3 47組典型實(shí)驗(yàn)工況參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

圖3 油路子系統(tǒng)模型實(shí)驗(yàn)參數(shù)及辨識(shí)結(jié)果

圖4 某實(shí)驗(yàn)工況模型參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

將各待辨識(shí)參數(shù)最終結(jié)果取為47組實(shí)驗(yàn)工況平均值的均值，有：

(20)

最終結(jié)果為：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 動(dòng)力輸出子系統(tǒng)模型

3.2.1 參數(shù)辨識(shí)原理

(21)

3.2.2 某典型工況參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

3.2.3 47組典型實(shí)驗(yàn)工況參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

圖5 動(dòng)力輸出子系統(tǒng)模型實(shí)驗(yàn)參數(shù)及辨識(shí)結(jié)果

圖6 47組實(shí)驗(yàn)工況模型參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

將各待辨識(shí)參數(shù)最終結(jié)果取為47組實(shí)驗(yàn)工況平均值的均值，有：

至此，該阿特金森發(fā)動(dòng)機(jī)平均值油路和動(dòng)力輸出子系統(tǒng)模型的28個(gè)參數(shù)均得到辨識(shí)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)HEV用4缸16氣門(mén)阿特金森循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)，分析了其油路和動(dòng)力輸出平均值模型。在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行36個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行測(cè)量的基礎(chǔ)上，采集了不同工況下270組發(fā)動(dòng)機(jī)的127個(gè)運(yùn)行參數(shù)，通過(guò)分析處理，選取其中具有典型差異的47組工況實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，作為發(fā)動(dòng)機(jī)模型的辨識(shí)數(shù)據(jù)。通過(guò)構(gòu)造超定超越方程組，利用最小二乘法進(jìn)行求解，并運(yùn)用遺傳算法和粒子群算法進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算，最終辨識(shí)出了該阿特金森循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型的28個(gè)待辨識(shí)參數(shù)，并得到如下結(jié)論：

1) 油路子系統(tǒng)模型參數(shù)隨實(shí)驗(yàn)工況有較大程度的變化，受實(shí)驗(yàn)工況影響較大，敏感度高，較不穩(wěn)定，但總體上能夠呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。

3) 本文提出的平均值模型辨識(shí)方法和結(jié)果可進(jìn)一步應(yīng)用于HEV用發(fā)動(dòng)機(jī)及整車(chē)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制，以解決發(fā)動(dòng)機(jī)在使用過(guò)程中因老化及性能變化導(dǎo)致整車(chē)控制策略不能實(shí)時(shí)調(diào)整，使得HEV的節(jié)能減排效果惡化的難題，進(jìn)一步提升HEV的節(jié)能減排效果。