甲醇-柴油反應(yīng)活性控制壓燃發(fā)動機(jī)排放特性與經(jīng)濟(jì)性預(yù)測及優(yōu)化

黃粉蓮 門炳翰 佘超杰 萬明定 彭益源 申立忠

摘要： ?基于甲醇-柴油雙燃料反應(yīng)活性控制壓燃（reactivity controlled compression ignition，RCCI）發(fā)動機(jī)臺架試驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立了基于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)排放特性、經(jīng)濟(jì)性預(yù)測智能模型，以發(fā)動機(jī)負(fù)荷、甲醇替代率、EGR率為輸入?yún)?shù)，NO ?x 、煙度、CO、THC排放和當(dāng)量有效燃油消耗率為輸出，預(yù)測模型的決定系數(shù)（ R 2）分別為0.99，0.97，0.99，0.98和0.96，平均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error，MAPE）為6.46%，0.56%，3.12%，1.21%和0.3%，表明構(gòu)建的PSO-BPNN模型能夠有效預(yù)測甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)的NO ?x 、煙度、CO、THC排放和經(jīng)濟(jì)性?；谄钚《嘶貧w（partial least squares regression，PLSR）分析了不同控制參數(shù)對發(fā)動機(jī)污染物排放和經(jīng)濟(jì)性的相關(guān)性，將PSO-BPNN預(yù)測模型與NSGA-Ⅱ算法相結(jié)合，以NO ?x 、煙度和當(dāng)量有效燃油消耗率為目標(biāo)對負(fù)荷、甲醇替代率和EGR率進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，將最優(yōu)控制參數(shù)組合標(biāo)定至雙燃料發(fā)動機(jī)的控制系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明：優(yōu)化后煙度變化不明顯，NO ?x 排放平均降低39.6%，當(dāng)量有效燃油消耗率平均降低2.6%。

關(guān)鍵詞： ?甲醇；雙燃料發(fā)動機(jī)；排放特性；燃油經(jīng)濟(jì)性；預(yù)測模型；多目標(biāo)優(yōu)化

DOI ?： ??10.3969/j.issn.1001-2222.2024.01.012

中圖分類號： TK421.5 ??文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ?B ??文章編號： ??1001-2222（2024）01-0076-10

柴油機(jī)具有功率密度大、熱效率高、全生命周期碳排放低等優(yōu)勢，是當(dāng)今世界上道路交通、工程機(jī)械、農(nóng)林機(jī)械、船舶及發(fā)電機(jī)組、國防裝備的主要動力［1］。面向碳達(dá)峰與碳中和的發(fā)展目標(biāo)，燃料低碳化、清潔化、綠色化已成為柴油機(jī)技術(shù)升級與可持續(xù)發(fā)展的重要方向［2-3］。甲醇燃料具有含氧量高、含碳量低、汽化潛熱高、燃燒速度快、清潔可再生等特點(diǎn)，有助于提升柴油機(jī)的熱效率，降低污染物排放與CO 2排放［4-5］，已成為全球業(yè)界公認(rèn)的碳中和綠色液體燃料。

甲醇-柴油雙燃料反應(yīng)活性控制壓燃（reactivity controlled compression ignition，RCCI）技術(shù)兼具CO 2、NO ?x 和PM排放低， 熱效率高，燃燒相位可控等優(yōu)勢，是低碳甲醇燃料在柴油機(jī)上應(yīng)用最現(xiàn)實(shí)可行的技術(shù)路徑［6-7］。近年來，隨著能源及環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻，甲醇已成為最具減排潛力的發(fā)動機(jī)替代燃料，各國學(xué)者對甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)性能及污染物排放特性的研究日益廣泛，甲醇摻燒比例、過量空氣系數(shù)、EGR率、柴油噴射正時、預(yù)噴策略等是甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)實(shí)現(xiàn)高效清潔燃燒的關(guān)鍵控制參數(shù)［8］。研究表明：通過進(jìn)氣道噴射甲醇燃料的RCCI燃燒模式，缸內(nèi)充量形成反應(yīng)性分層梯度，可實(shí)現(xiàn)多發(fā)性均勻性著火和理想的低溫均質(zhì)燃燒，顯著降低發(fā)動機(jī)NO ?x 和炭煙排放［9-10］。中低負(fù)荷工況下，甲醇替代率過大易發(fā)生失火現(xiàn)象，燃燒穩(wěn)定性差，CO和THC排放較高［11］。通過優(yōu)化甲醇替代率、柴油噴射正時和EGR率可有效降低NO ?x 和PM排放，但甲醇替代率過大導(dǎo)致甲醇、甲醛等未燃HC排放升高；不同運(yùn)行工況下，甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)NO ?x 、PM與CO、THC排放之間存在矛盾［12］。提高預(yù)混合甲醇比例致使滯燃期延長，缸內(nèi)燃燒壓力降低，NO ?x 和炭煙比排放降低，HC和CO比排放增多［13］。RCCI模式下引入EGR后，發(fā)動機(jī)NO ?x 排放進(jìn)一步降低，CO和HC排放略有增加，中高負(fù)荷工況下有效熱效率略微升高［14］。采用預(yù)噴策略可以削弱NO ?x 和炭煙排放之間的權(quán)衡關(guān)系，提高燃燒穩(wěn)定性；隨著預(yù)噴正時提前，PODE-甲醇RCCI燃燒過程從兩階段放熱演變?yōu)橐浑A段放熱，HC、CO、NO ?x 和炭煙排放量均有所減少［15］。最佳甲醇預(yù)混合比例耦合適當(dāng)?shù)囊疾裼蛧娚洳呗钥梢燥@著改善RCCI模式下發(fā)動機(jī)缸內(nèi)燃燒過程、性能和排放特性［16］。

甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)的技術(shù)關(guān)鍵是燃燒協(xié)同控制技術(shù)。根據(jù)發(fā)動機(jī)運(yùn)行工況及環(huán)境條件實(shí)時調(diào)控高低活性燃料的噴射量、噴射正時和缸內(nèi)燃空當(dāng)量，設(shè)計(jì)適宜的缸內(nèi)混合氣活性梯度、濃度梯度及熱氛圍，才能保證兩種燃料高效燃燒和實(shí)現(xiàn)超低排放［17］。隨著甲醇及RCCI策略在柴油機(jī)上應(yīng)用，使原本就多輸入多輸出非線性的柴油機(jī)控制系統(tǒng)變得更為復(fù)雜，致使甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)的排放控制優(yōu)化及參數(shù)標(biāo)定變得更具挑戰(zhàn)性［18-19］。實(shí)際駕駛環(huán)境下，動力系統(tǒng)控制參數(shù)和優(yōu)化目標(biāo)增多，運(yùn)行環(huán)境和工況變化導(dǎo)致甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)控制參數(shù)的協(xié)調(diào)極為復(fù)雜。傳統(tǒng)基于臺架試驗(yàn)的控制參數(shù)標(biāo)定優(yōu)化無法同時兼顧多個輸出目標(biāo)，且離散點(diǎn)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確映射實(shí)際運(yùn)行工況下的連續(xù)狀態(tài)空間?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算模型是解決上述矛盾問題的有效途徑［20-23］。Jing等［18］基于響應(yīng)曲面法和第二代非支配排序遺傳算法（non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA-Ⅱ）對甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)的平均有效壓力、柴油噴射正時和甲醇替代率進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)有效熱效率最大化和HC、CO、NO ?x 排放的最小化。Park等［19］采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對甲醇-柴油雙燃料發(fā)動機(jī)的噴油正時和EGR率進(jìn)行優(yōu)化，獲得同時改善BSFC和NO ?x 排放的Pareto最優(yōu)前沿。Kakati等［24］基于基因表達(dá)式編程輔助元模型耦合多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)NO ?x 、PM、HC、CO排放，能效，燃燒穩(wěn)定性進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，結(jié)果表明：基因表達(dá)式編程方法在表征系統(tǒng)非線性響應(yīng)方面適應(yīng)度高、泛化能力強(qiáng)。Li等［25］將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)雙燃料發(fā)動機(jī)熱效率和排放的綜合優(yōu)化。Ye等［26］基于反向傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了柴油機(jī)氧化催化器轉(zhuǎn)化速率預(yù)測模型，結(jié)果表明，基于訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效預(yù)測DOC在不同邊界條件下的工作性能，揭示多因素的耦合效應(yīng)。Tang等［27］采用遺傳算法（genetic algorithm，GA）對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，構(gòu)建了混合動力汽車?yán)淦饎舆^程污染物排放預(yù)測模型。

綜上所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型目前已被廣泛應(yīng)用于柴油機(jī)綜合性能預(yù)測和參數(shù)辨識，但針對雙燃料發(fā)動機(jī)的排放性能與經(jīng)濟(jì)性預(yù)測及參數(shù)優(yōu)化的研究較少，參數(shù)間映射關(guān)系辨識效果和模型預(yù)測精度是否滿足實(shí)時性控制要求仍有待驗(yàn)證。本研究基于甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)專用試驗(yàn)臺架，系統(tǒng)研究1 800 r/min下甲醇替代率、EGR率、負(fù)荷等對甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)NO ?x 、煙度、CO、THC和當(dāng)量有效燃油消耗率的影響規(guī)律，基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建粒子群算法優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network，BPNN）的回歸預(yù)測模型，采用NSGA-Ⅱ與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，對雙燃料發(fā)動機(jī)的NO ?x 、煙度和經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，獲得最優(yōu)決策變量的參數(shù)組合，為甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)燃燒與污染物排放控制優(yōu)化提供參考。

1 ??試驗(yàn)裝置及試驗(yàn)方法

試驗(yàn)基于自主開發(fā)的4 缸甲醇-柴油雙燃料RCCI 發(fā)動機(jī)，甲醇燃料通過進(jìn)氣歧管低壓噴射，引燃柴油采用缸內(nèi)高壓直噴。甲醇噴射及柴油噴射由一體化雙燃料RCCI 發(fā)動機(jī)集成控制器進(jìn)行調(diào)控，通過協(xié)調(diào)控制兩種燃料的噴射量、噴射正時和進(jìn)氣參數(shù)，實(shí)現(xiàn)燃燒相位和燃燒速率的有效控制。主要試驗(yàn)設(shè)備包括AVL交流電力測功機(jī)、AVL PUMA OPEN測控系統(tǒng)、AVL 735S柴油質(zhì)量流量計(jì)、AVL AMA i60部分流氣體排放分析儀、AVL FTIR i60傅里葉紅外氣體排放分析儀、AVL 415S濾紙式煙度計(jì)、甲醇質(zhì)量流量計(jì)等。濾紙煙度值FSN（filter smoke number，F(xiàn)SN）用以度量發(fā)動機(jī)排氣煙度的特性。試驗(yàn)臺架布置如圖1所示。發(fā)動機(jī)基本參數(shù)見表1。臺架試驗(yàn)在定扭矩條件下進(jìn)行，增加甲醇替代率，則柴油的噴射量相應(yīng)減少。

臺架試驗(yàn)選取發(fā)動機(jī)最大扭矩轉(zhuǎn)速1 800 r/min，控制參數(shù)調(diào)節(jié)范圍見表2。系統(tǒng)研究不同工況下甲醇替代率、EGR率對RCCI發(fā)動機(jī)污染物排放特性的影響規(guī)律。

由于甲醇的熱值與柴油熱值不同，RCCI模式下甲醇燃料貢獻(xiàn)的能量份額以甲醇替代率MSR表征，MSR定義為每循環(huán)摻燒甲醇提供的化學(xué)能量占甲醇-柴油RCCI燃燒總化學(xué)能的比例［6］：

MSR = m · ??MLHV M ?m · ??MLHV M +m · ??DLHV D ?×100 % ?。 ?（1）

式中： m · ??M為RCCI模式下甲醇燃料的質(zhì)量流量； m · ??D為柴油的質(zhì)量流量；LHV M為甲醇燃料的低熱值；LHV D為柴油的低熱值。

EGR率定義式如下：

EGR率 = G ?a －G ?r ?G ?a ?×100 % ?。 ?（2）

式中： G ?r為未引入EGR時的進(jìn)氣量； G ?a為引入EGR后的進(jìn)氣量。

甲醇-柴油雙燃料RCCI模式下，將甲醇按照等熱值換算成柴油質(zhì)量，計(jì)算出當(dāng)量有效燃油消耗率（equivalent brake specific fuel consumption，ESFC），ESFC定義［8］如下：

ESFC = 1 P ?e ???m · ??M×LHV M LHV D ?+m · ??D ??。 ?（3）

式中：ESFC為當(dāng)量有效燃油消耗率； P ?e為發(fā)動機(jī)有效功率。

2 ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

2.1 ??試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性逼近能力和自適應(yīng)能力，是建立發(fā)動機(jī)性能與污染物排放實(shí)時仿真模型的有效方法［28］。通過甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)臺架試驗(yàn)共獲取88組數(shù)據(jù)，將其中72組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的深度學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，其余數(shù)據(jù)則用于測試和驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度和泛化能力。由于模型各輸入?yún)?shù)的量綱不一致，會對隱含層各節(jié)點(diǎn)閾值和初始化權(quán)值的選取造成一定影響，且數(shù)量級較小的參數(shù)對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的影響可能會被忽略［29］，因此，需要對輸入?yún)?shù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理。采用Mapminmax函數(shù)將3個輸入?yún)?shù)均處理為［0，1］的數(shù)值，歸一化公式為

x*=（x－x ?min ）/（x ?max －x ?min ） 。 ?（4）

式中： x *為歸一化后的數(shù)據(jù)； x 為輸入層參數(shù)； x ?min和 x ?max分別為該參數(shù)的最小值和最大值。

2.2 ??BP ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input layer）、隱藏層（hidden layer）和輸出層（output layer），輸入層參數(shù)包括負(fù)荷、甲醇替代率、EGR率，模型輸出層參數(shù)為煙度、NO ?x 、CO、THC排放和ESFC。模型的隱藏層數(shù)目選取對模型的訓(xùn)練速度和泛化能力具有極其重要的影響，神經(jīng)元個數(shù)過少，則模型預(yù)測誤差大，神經(jīng)元個數(shù)過多，則容易導(dǎo)致模型出現(xiàn)過擬合、容錯性差等問題［30］。采用預(yù)測值與試驗(yàn)值的均方誤差（mean square error，MSE）來表征網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測性能，不同隱藏層節(jié)點(diǎn)下輸出目標(biāo)的MSE分析結(jié)果見圖2。因此，選取模型輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見圖3。

2.3 ??采用粒子群算法優(yōu)化 ?BP ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化權(quán)值和閾值的選取具有隨機(jī)性，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程易出現(xiàn)過擬合或陷入局部最優(yōu)，導(dǎo)致模型泛化效果較差。因此，采用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值。粒子群優(yōu)化算法是一種群體自適應(yīng)群智能優(yōu)化算法［31］，具有參數(shù)少、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)［32］。利用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BPNN）過程中，以粒子群中 各個粒子的位置代表BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的權(quán)值集 ?合，粒子的維數(shù)取決于BP網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的數(shù)量［28］，通過反復(fù)迭代更新各個粒子的位置和速度，最終獲得最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和最佳的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［33］。粒子位置和速度的更新原理和表達(dá)式如下：

V i+1，d=ω·V i，d+c 1·r 1· P ?best i，d－X i，d +c 2·r 2 G ?best －X i，d ?， ?（5）

X i+1，d=X i，d+V i+1，d 。 ?（6）

式中： ω 為慣性權(quán)重， ω ≥0； V=［V i，1，V i，2，…V i，D］ 和 X=［X i，1，X i，2，…X i，D］ 分別為第 i 個粒子的運(yùn)行速度和位置； r ?1和 r ?2為［0，1］之間的隨機(jī)數(shù)； c ?1和 c ?2為加速因子； P ?best =［P i，1，P i，2，…P i，D］ 為粒子個體最優(yōu)值； G ?best =［G 1，G 2，…G D］ 為種群最優(yōu)值； i=1，2，…m ，表示第 i 個粒子； d=1，2，…D， 為解空間的維數(shù)。

將測試樣本數(shù)據(jù)輸入優(yōu)化訓(xùn)練后的PSO-BPNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，驗(yàn)證模型的預(yù)測能力。采用NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行尋優(yōu)，將輸入?yún)?shù)設(shè)置為個體，將模型預(yù)測輸出結(jié)果作為個體適應(yīng)度函數(shù)值，通過計(jì)算尋優(yōu)得到煙度、NO ?x 和ESFC權(quán)衡最小的決策變量集，計(jì)算流程如圖4所示。

2.4 ??模型精確度評價指標(biāo)

PSO-BPNN預(yù)測模型的準(zhǔn)確性通過平均絕對百分比誤差（MAPE）和決定系數(shù)（ R 2）進(jìn)行評價。 R 2表征預(yù)測值和試驗(yàn)值的相關(guān)性，取值范圍為［0，1］， R 2越接近于1，說明模型的線性擬合程度越優(yōu)。MAPE表征預(yù)測值與試驗(yàn)值之間的偏差程度，MAPE值越小，則代表模型的預(yù)測精度越高［34］。

R2=1－ ∑n i=1（y i－o i）2 ∑n i=1（y i－y′ i）2 ?， ?（7）

MAPE = 1 n ∑n i=1 ?y i－o i y i ?×100 % ?。 ?（8）

式中： n為樣本數(shù)目；y i為測試集第i個節(jié)點(diǎn)的試驗(yàn)值；o i為第i個節(jié)點(diǎn)的預(yù)測值；y ′為試驗(yàn)值的平均值。

3 ??排放預(yù)測結(jié)果

用PSO-BPNN模型對測試樣本進(jìn)行預(yù)測，計(jì)算NO ?x 、煙度、CO、THC排放和ESFC的決定系數(shù)和平均絕對百分比誤差，結(jié)果如圖5和圖6所示。分析可知，NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC的預(yù)測值與試驗(yàn)值均收斂于對角線附近，決定系數(shù) R 2分別為0.99，0.98，0.99，0.98和0.96， R 2均接近于1，說明預(yù)測模型的泛化能力較強(qiáng)。模型對NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC預(yù)測的平均絕對百分比誤差MAPE分別為6.46%，0.56%，3.12%，1.21%和0.3%，表明建立的PSO-BPNN模型具有較好的預(yù)測精度及多參數(shù)變化適應(yīng)性，可用于甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)排放特性和經(jīng)濟(jì)性的預(yù)測分析。

圖6示出試驗(yàn)值與預(yù)測值誤差絕對值的對比。從圖6可以看出，NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC的試驗(yàn)值與預(yù)測值基本接近一致，最大誤差分別62.14×10－6，0.035 FSN，45.78×10－6，36.93×10－6

和1.51 g/（kW·h），說明利用該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測不同工況下甲醇-柴油雙燃料RCCI發(fā)動機(jī)NO ?x 、煙度、CO、THC排放和ESFC。

4 ??排放特性相關(guān)性分析

偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）是一種研究多個因變量對多個自變量的預(yù)測建模方法，PLSR分析在建模過程中綜合了主要成分分析、典型相關(guān)分析和線性回歸分析方法［35］，根據(jù)回歸系數(shù)可以揭示自變量和因變量之間復(fù)雜的相互作用。將預(yù)測模型輸入?yún)?shù)EGR率、甲醇替代率、負(fù)荷及輸出參數(shù)NO ?x 、煙度、CO、THC排放和ESFC代入PLSR模型中進(jìn)行相關(guān)性分析。

圖7示出NO ?x 排放與3個輸入?yún)?shù)的相關(guān)性分析結(jié)果。由圖7知，隨甲醇替代率和EGR率升高，NO ?x 排放大幅降低。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是甲醇的汽化潛熱值高，甲醇由進(jìn)氣門噴入后汽化過程中會吸收大量熱量，進(jìn)氣溫度降低，導(dǎo)致缸內(nèi)燃燒溫度下降［12］。此外，甲醇燃燒速度快，摻燒甲醇致使混合氣燃燒速率提高，縮短了高溫持續(xù)時間。兩種機(jī)理均具有抑制NO ?x 生成的作用。隨著EGR率增加，大量惰性氣體進(jìn)入燃燒室阻礙了燃料的快速燃燒，且廢氣對進(jìn)氣的加熱和稀釋作用造成實(shí)際過量空氣系數(shù)降低；此外，EGR的引入導(dǎo)致缸內(nèi)混合氣比熱容增大，導(dǎo)致缸內(nèi)最高燃燒溫度下降［2］。以上因素緩解了NO ?x 生成所需的高溫富氧環(huán)境，因此NO ?x 排放顯著降低。

圖8示出煙度與輸入?yún)?shù)的相關(guān)性分析結(jié)果。由圖8可知，煙度隨負(fù)荷及EGR率的升高而增加，隨甲醇替代率的增加而降低。這是因?yàn)殡S著甲醇替代率增高，甲醇噴射量增多，而柴油噴射量相應(yīng)減少，由于甲醇是低碳、高含氧燃料，不含 C C ?鍵，且甲醇的可燃界限寬、碳?xì)浔龋–/H）小，燃燒時煙度極低［12］。摻燒甲醇后，甲醇的高汽化潛熱導(dǎo)致進(jìn)氣溫度下降，發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量增多，且甲醇自身含氧量高達(dá)50%，RCCI模式下燃料完全氧化燃燒需要的氧含量減少。此外，隨著甲醇替代率升高，缸內(nèi)預(yù)混合

燃燒量增多，則擴(kuò)散燃燒的比例減少，且著火滯燃期的延長有利于改善缸內(nèi)混合氣均勻性，炭煙生成量減少。隨著發(fā)動機(jī)負(fù)荷增高，需求的循環(huán)噴油量增多，混合氣濃度增加，且缸內(nèi)最高燃燒溫度增高，較容易達(dá)到炭煙生成的高溫缺氧條件。隨著EGR率的提高，缸內(nèi)空燃比降低，且過大的EGR率會降低燃燒速度，不利于炭煙繼續(xù)氧化。

圖9和圖10示出CO和THC排放與輸入?yún)?shù)的相關(guān)性分析結(jié)果。分析可知，甲醇替代率對CO和THC排放的影響較大，且均呈正相關(guān)趨勢。CO和THC是燃料未參與燃燒或不完全燃燒的產(chǎn)物，其排放主要取決于可燃混合氣的當(dāng)量比及缸內(nèi)燃燒溫度［11］。甲醇燃料的汽化潛熱約為柴油的4倍，隨著甲醇替代率增大，進(jìn)氣溫度和缸內(nèi)燃燒溫度降低，易造成反應(yīng)鏈斷裂，甲醇的不完全氧化反應(yīng)增加，故CO 與 THC排放量較大。雙燃料RCCI模式下，甲醇燃料由進(jìn)氣歧管噴入并與空氣混合形成均質(zhì)或準(zhǔn)均質(zhì)混合氣進(jìn)入氣缸中再由柴油引燃，因此不可避免地存在狹隙效應(yīng)、壁面冷激效應(yīng)等，導(dǎo)致未燃THC排放增多。隨著負(fù)荷增加，缸內(nèi)燃燒溫度升高，燃料燃燒較充分，CO和THC排放減少。

隨著EGR率增大，CO排放略微升高，THC排放略微降低。主要原因?yàn)殡S著EGR率增加，燃燒溫度降低，且進(jìn)氣流量減少，缸內(nèi)惰性氣體含量增加，燃燒室中的新鮮充量和氧濃度下降，從而導(dǎo)致點(diǎn)火延遲和燃料燃燒化學(xué)反應(yīng)速率下降［2］，燃燒不完全導(dǎo)致CO排放增加。然而，隨著EGR率增大，進(jìn)氣終了時缸內(nèi)工質(zhì)溫度較高，促進(jìn)甲醇的蒸發(fā)，且廢氣的引入使得滯燃期延長，混合氣均勻性提高，燃燒過程改善從而致使THC排放略微減少。

圖11示出ESFC與輸入?yún)?shù)的相關(guān)性分析結(jié)果。由圖11分析可知，ESFC與輸入?yún)?shù)之間均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這主要是因?yàn)榧状荚谶M(jìn)氣道噴射形成了均質(zhì)的甲醇混合氣氛圍，甲醇較低的十六烷值使得滯燃期增加，更多的柴油在甲醇混合氣氛圍中均勻混合，大量可燃混合氣在上止點(diǎn)附近同時燃燒，燃燒持續(xù)期縮短，燃燒等容度較好，傳熱面積小，發(fā)動機(jī)熱效率提高。此外，甲醇汽化吸熱使得缸內(nèi)燃燒溫度較低，導(dǎo)致壓縮功降低，氣缸壁的熱傳遞減少。且兩種燃料協(xié)同燃燒時燃?xì)庠诟邏合屡蛎?，排氣溫度降低。這些因素的共同作用促進(jìn)了中高負(fù)荷工況下甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)的熱效率和經(jīng)濟(jì)性提升。隨著EGR率升高，排氣背壓降低，泵氣損失下降從而導(dǎo)致發(fā)動機(jī)經(jīng)濟(jì)性提高。

5 ??基于遺傳算法的排放特性與經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化

遺傳算法的本質(zhì)是通過在解空間中生成均勻分布攜帶決策向量基因的個體，通過一定篩選機(jī)制淘汰劣解，保留相對最優(yōu)解，再通過基因交叉、變異、組合等方式生成新的個體繼續(xù)遺傳，在一定數(shù)量的遺傳迭代后得到收斂的最優(yōu)解［27］。

根據(jù)NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC相關(guān)性分析結(jié)果可知：隨著甲醇替代率升高，NO ?x 和煙度降低，CO和THC排放大幅增加；隨著EGR率增加，NO ?x 排放量急劇減少，煙度顯著增加，CO排放略微增多，THC排放略微減少；ESFC隨甲醇替代率和EGR率的升高而降低。為了進(jìn)一步降低甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)的NO ?x 、炭煙排放和ESFC，解決污染物排放及經(jīng)濟(jì)性控制的權(quán)衡關(guān)系，采用NSGA-Ⅱ多目標(biāo)遺傳算法對PSO-BPNN預(yù)測模型進(jìn)行多目標(biāo)在線尋優(yōu)。設(shè)置種群規(guī)模為50，交叉概率為0.8，變異概率為0.05，輸入?yún)?shù)的范圍見表2。對煙度、NO ?x 和當(dāng)量有效燃油消耗率的Pareto 最優(yōu)解進(jìn)行仿真尋優(yōu)，計(jì)算結(jié)果如圖12所示。甲醇-柴油RCCI發(fā)動機(jī)的煙度和NO ?x 排放、煙度和當(dāng)量有效燃油消耗率之間具有明顯的折中關(guān)系，而NO ?x 排放和當(dāng)量有效燃油消耗率的折中關(guān)系并不明顯。

分別選取50%，60%，70%，80%，85%和95%負(fù)荷附近的點(diǎn)作為Pareto最優(yōu)解。優(yōu)化后獲得負(fù)荷、甲醇替代率、EGR率的最佳匹配組合，將最優(yōu)控制參數(shù)組合標(biāo)定至雙燃料發(fā)動機(jī)的控制系統(tǒng)進(jìn)行臺架試驗(yàn)驗(yàn)證，并與原機(jī)方案的NO ?x 、煙度、經(jīng)濟(jì)性結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果如圖13所示。優(yōu)化后NO ?x 排放和經(jīng)濟(jì)性較原機(jī)有很大改善，NO ?x 排放量平均降低39.6%，95%負(fù)荷工況下降幅達(dá)763.03×10－6；優(yōu)化后ESFC平均降低2.6%，中等負(fù)荷工況下最大降幅為6.183 2 g/（kW·h）；優(yōu)化后煙度變化不明顯，但整體排放量較低。

6 ??結(jié)論

a） 采用偏最小二乘法對模型輸入和輸出參數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行分析，甲醇替代率與NO ?x 、煙度和ESFC均呈負(fù)相關(guān)，與CO和THC排放呈正相關(guān)；EGR率對NO ?x 、THC排放和ESFC呈負(fù)相關(guān)，對煙度和CO排放呈正相關(guān)，中高負(fù)荷工況下EGR率對CO和THC排放的影響不明顯；發(fā)動機(jī)負(fù)荷與NO ?x 和煙度呈正相關(guān)，與CO、THC排放和ESFC呈負(fù)相關(guān)；

b） 將PSO-BPNN預(yù)測模型與NSGA-Ⅱ算法相結(jié)合，以NO ?x 、煙度和ESFC為優(yōu)化目標(biāo)，對負(fù)荷工況、甲醇替代率和EGR率進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，優(yōu)化后煙度變化不明顯，NO ?x 排放平均降低39.6%，ESFC平均減少2.6%。

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Prediction and Optimization of Emission ?Characteristics and Fuel Economy for Methanol-Diesel RCCI Engine

HUANG Fenlian，MEN Binghan，SHE Chaojie，WAN Mingding，PENG Yiyuan，SHEN Lizhong

（Yunnan Key Laboratory of Internal Combustion Engines， Kunming University of Science and Technology，Kunming 650500，China）

Abstract： ?Based on the test data of methanol-diesel dual-fuel reactivity controlled compression ignition（RCCI） engine bench， the prediction intelligent model of emission and fuel economy was established based on BP neural network optimized by the particle swarm optimization（PSO） algorithm. The inputs of model were engine load， methanol replacement rate and EGR rate， and the outputs of model were NO ?x ， smoke，CO， THC emission and equivalent effective fuel consumption. The determination coefficients of model were 0.99， 0.97， 0.99， 0.98 and 0.96 respectively， and the mean absolute percentage errors were 6.46%， 0.56%， 3.12%， 1.21% and 0.3%， which indicated that the constructed PSO-BPNN model could effectively predict the NO ?x ， smoke， CO， THC emissions and economy of methanol-diesel RCCI engine. Based on the partial least square regression（PLSR）， the correlation of different control parameters to engine pollutant emissions and economy was analyzed. The PSO-BPNN prediction model was combined with the NSGA-Ⅱ algorithm， the collaborative optimization of load， methanol replacement rate and EGR rate was conducted based on the objective of NO ?x ，smoke and equivalent effective fuel consumption， and the optimal control parameter combination was finally calibrated to the control system of methanol-diesel dual-fuel engine for the experimental verification. The results showed that the optimized smoke had little change， NO ?x ?emissions reduced by 39.6%， and the equivalent effective fuel consumption reduced by 2.6%.

Key words： ?methanol;dual-fuel engine;emission characteristic;fuel economy;prediction model;multi-objective optimization

［編輯： 袁曉燕］

收稿日期： ??2023-07-15； [HT6H]修回日期： ??2023-11-23

基金項(xiàng)目： ??云南省基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目（202301AT070435）；云南省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃專項(xiàng)（202103AA080002）

作者簡介： ??黃粉蓮（1986—），女，副教授，博士，主要研究方向?yàn)閮?nèi)燃機(jī)低碳和零碳燃料應(yīng)用；429019788@qq.com。

通訊作者： ??萬明定（1989—），男，博士，主要研究方向?yàn)閮?nèi)燃機(jī)低碳和零碳燃料應(yīng)用；915389147@qq.com。