人工智能驅(qū)動的汽車發(fā)動機(jī)性能優(yōu)化分析

中圖分類號：U464.17 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0149-03

Analysis of Performance Optimizationof Automotive EnginesDrivenbyArtificial Intelligenc

Cheng Jian

（SAICVolkswagen Automotive Co.，Ltd.，Shanghai 2018O5，China

【Abstract】 With the inteligent transformation of the automotive industry，traditional engine optimization methods aredifculttomettherequirementsofdynamicadaptabilityandglobaleficiency.Thearticletakesartificialinteligence technologyasthecoreand，through thesynergyofdata-drivenmodelingand inteligentcontrol strategies，constructs the technical routeof \"data acquisition-feature processng-algorithm analysis-control execution\".Tests show thatthisscheme shortens power response delay to 48ms（only 25% of the traditional strategy）.The comprehensive emission factor decreased by 38% ，therotational speed fluctuation was optimizedto 0.9% ，and the fuel efficiency of the 2O，000- kilometer road test on the plateau increased by 17%

【Key words】artificial inteligence；automobile engine；performance optimization；machine learning;control system

0 引言

汽車發(fā)動機(jī)作為車輛的核心部件，其性能優(yōu)化始終是技術(shù)革新的重點(diǎn)領(lǐng)域。傳統(tǒng)優(yōu)化方法依賴固定算法與試驗(yàn)室標(biāo)定，無法實(shí)時適應(yīng)復(fù)雜路況、駕駛習(xí)慣與環(huán)境變化，導(dǎo)致燃油效率與動力輸出的平衡存在瓶頸。據(jù)SAE2023年度報告，采用傳統(tǒng)控制策略的渦輪增壓機(jī)型在WLTC循環(huán)測試中平均減排僅達(dá) 7.3% ，而計算延遲問題導(dǎo)致動態(tài)響應(yīng)滯后180＼～220ms 。人工智能技術(shù)通過車載傳感器實(shí)時采集發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、油耗、尾氣成分等數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法分析多維變量間的非線性關(guān)系，為動態(tài)優(yōu)化提供了新思路。因此，本文將聚焦人工智能驅(qū)動優(yōu)化的核心邏輯與技術(shù)路徑，旨在為發(fā)動機(jī)性能升級與行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供理論支撐與實(shí)踐參考。

1人工智能技術(shù)在發(fā)動機(jī)性能優(yōu)化中的應(yīng)用方法

1.1基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的性能預(yù)測與優(yōu)化

以下是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)動機(jī)性能預(yù)測與優(yōu)化的代碼實(shí)現(xiàn)及分析。

import numpyasnp

fromsklearn.linear_model import LinearRegression

from scipy.optimize import minimize

def objective（x）：

fuel_efficiency=-0.5*x[0]+0.3*x[1]

emissions=0.2*x[0]-0.1*x[1]

return-（O.6*fuel_efficiency-O.4*emissions）

def constraint（x）：

return x[0]-2*x[1]+10

def optimize_engine：

X=np.load（'engine_data.npy'）

y=np.load（'targets.npy'）

model=LinearRegression

model.fit（X，y）

_x0=[50，30 #初始噴油量（mg/cycle），點(diǎn)火角（ deg 0

result=minimize（objective，xO，

constraints={'type'：'ineq'，'fun'：constraint}）

return result.x

optimal_params=optimize_engine

print（f\"最優(yōu)參數(shù)：噴油量 Σ=Σ {optimal_params[O]：.1f]mg，

點(diǎn)火角={optimal_params[1]：.1f]o\"）

該代碼框架可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化的核心邏輯。通過加載歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)速、水溫等），訓(xùn)練模型建立控制參數(shù)（噴油量、點(diǎn)火角）與性能指標(biāo)（燃油效率、排放）的數(shù)學(xué)關(guān)系。優(yōu)化過程中，目標(biāo)函數(shù)通過權(quán)衡不同性能指標(biāo)的權(quán)重，在安全約束范圍內(nèi)尋找最優(yōu)解。與傳統(tǒng)方法相比，其優(yōu)勢體現(xiàn)在三個方面。

1）實(shí)時適配：通過在線更新數(shù)據(jù)，模型可動態(tài)調(diào)整參數(shù)關(guān)系。2）多目標(biāo)優(yōu)化：同時考慮多個性能指標(biāo)的平衡。3）動態(tài)權(quán)重：可根據(jù)運(yùn)動或經(jīng)濟(jì)等駕駛模式，靈活調(diào)整目標(biāo)函數(shù)權(quán)重系數(shù)。

1.2基于智能控制的實(shí)時優(yōu)化策略

傳統(tǒng)發(fā)動機(jī)控制方法依賴預(yù)設(shè)的靜態(tài)參數(shù)表，調(diào)整機(jī)制滯后，難以應(yīng)對動態(tài)變化的駕駛需求。當(dāng)車輛突然加速或進(jìn)入復(fù)雜路況時，傳統(tǒng)系統(tǒng)需等待固定周期（如每 100ms ）才能響應(yīng)，導(dǎo)致動力輸出延遲或能效失衡。智能控制借助實(shí)時數(shù)據(jù)驅(qū)動策略，打破規(guī)則庫限制，實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)控制從被動執(zhí)行向主動適應(yīng)的轉(zhuǎn)變。表1基于智能控制的實(shí)時優(yōu)化策略，對比了兩種方法的本質(zhì)差異。

智能控制在三個維度上實(shí)現(xiàn)突破。

1）決策依據(jù)。傳統(tǒng)方法依賴試驗(yàn)室標(biāo)定的固定參數(shù)表，無法適應(yīng)實(shí)際駕駛中多變的工況（如高原缺氧、高溫散熱不足）。智能控制通過實(shí)時采集油門深度、進(jìn)氣量、環(huán)境溫濕度等數(shù)據(jù)，動態(tài)計算最優(yōu)控制參數(shù)，避免傳統(tǒng)方法因分步調(diào)整導(dǎo)致的動力遲滯。

2）調(diào)整頻率。傳統(tǒng)固定周期響應(yīng)（如每 100ms 刷新一次）難以及時捕捉油門驟增等瞬時變化。智能控制采用事件觸發(fā)機(jī)制，當(dāng)傳感器檢測到油門變化率超過閾值時立即啟動計算，響應(yīng)時間縮短至毫秒級，顯著增強(qiáng)操控性。

3）多變量協(xié)調(diào)。傳統(tǒng)方法對空燃比、廢氣再循環(huán)率、點(diǎn)火時機(jī)等復(fù)雜變量采用線性疊加處理，忽略其耦合效應(yīng)。智能控制通過深度學(xué)習(xí)模型建立非線性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，例如優(yōu)化點(diǎn)火提前角時同步修正渦輪壓力，避免單一參數(shù)調(diào)整引發(fā)爆震風(fēng)險。

1.3車載傳感器數(shù)據(jù)的采集與處理

高質(zhì)量數(shù)據(jù)是人工智能優(yōu)化的基礎(chǔ)，車載傳感器網(wǎng)絡(luò)需精準(zhǔn)采集關(guān)鍵參數(shù)并完成預(yù)處理。爆震傳感器捕捉高頻振動信號后，通過濾波算法消除路面顛簸干擾。氧傳感器數(shù)據(jù)與進(jìn)氣流量計讀數(shù)交叉驗(yàn)證，修正空燃比計算誤差。數(shù)據(jù)融合技術(shù)整合來自電子控制單元ECU、全球定位系統(tǒng)GPS、環(huán)境溫濕度傳感器的異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建完整的工況畫像。處理流程包括剔除瞬態(tài)電壓波動等異常值、提取轉(zhuǎn)速波動頻率等特征，以及進(jìn)行時序?qū)R，確保輸入模型的數(shù)據(jù)具有一致性與可靠性。通過建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)管道，人工智能模型可穩(wěn)定處理不同車型、駕駛場景下的多樣化數(shù)據(jù)流。

2 系統(tǒng)評估

2.1 評估指標(biāo)

為科學(xué)衡量人工智能驅(qū)動優(yōu)化的實(shí)際效果，本研究從技術(shù)性能、環(huán)保經(jīng)濟(jì)性及系統(tǒng)可靠性三個維度構(gòu)建評估體系。指標(biāo)設(shè)計兼顧短期性能提升與長期穩(wěn)定性驗(yàn)證，確保評估結(jié)果全面反映優(yōu)化方案的綜合價值。

多維度評估指標(biāo)如表2所示。動力響應(yīng)延遲直接反映控制策略的實(shí)時性，傳統(tǒng)系統(tǒng)在急加速場景下通常存在 200ms 延遲，而人工智能優(yōu)化方案通過事件觸發(fā)機(jī)制可將延遲壓縮至 50ms 以內(nèi)。綜合排放因子通過試驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)化測試流程量化環(huán)保效益，要求系統(tǒng)在維持動力輸出的前提下，降低單位里程的污染物生成量?？刂撇呗苑€(wěn)定性關(guān)注復(fù)雜工況下的魯棒性，如高原低氧環(huán)境中渦輪增壓壓力的波動幅度是否可控。這些指標(biāo)共同確保評估既覆蓋技術(shù)性能提升，又符合環(huán)保法規(guī)與用戶體驗(yàn)需求。

2.2 研究設(shè)計

本研究采用臺架測試與實(shí)車路試相結(jié)合的驗(yàn)證方案，覆蓋常規(guī)、極端、長周期三類試驗(yàn)場景。臺架測試依托動態(tài)發(fā)動機(jī)測功機(jī)，模擬海拔 0～5000m 、溫度 -30～50^°C 的極端環(huán)境，精確控制進(jìn)氣壓力與冷卻液溫度變量，測試符合GB/T18297—2023《汽車發(fā)動機(jī)性能試驗(yàn)方法》標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)車路試選取高原、高溫、高濕度三組典型區(qū)域，每區(qū)域配置10臺試驗(yàn)車，進(jìn)行為期三個月的連續(xù)數(shù)據(jù)采集。對比試驗(yàn)設(shè)置傳統(tǒng)ECU標(biāo)定策略、基于規(guī)則庫的優(yōu)化算法、人工智能驅(qū)動方案3組對照，如表3所示。

3結(jié)果分析

基于多場景試驗(yàn)數(shù)據(jù)，本研究驗(yàn)證了人工智能驅(qū)動優(yōu)化方案的綜合優(yōu)勢。

表3數(shù)據(jù)表明，人工智能驅(qū)動方案在關(guān)鍵指標(biāo)上全面領(lǐng)先。動力響應(yīng)延遲降低至傳統(tǒng)策略的 25% ，在臺架模擬的急加速工況中，系統(tǒng)通過實(shí)時預(yù)測扭矩需求，提前調(diào)整燃油噴射量，避免傳統(tǒng)策略因分步修正導(dǎo)致的動力滯后。綜合排放因子下降 38% ，得益于人工智能模型對燃燒效率的動態(tài)優(yōu)化，在低溫冷啟動階段，系統(tǒng)通過分層燃燒策略縮短催化器起效時間，減少未燃碳?xì)浠衔锱欧?。轉(zhuǎn)速波動率顯著改善至 0.9% ，體現(xiàn)控制策略的魯棒性，在海拔4000m 臺架測試中，渦輪增壓壓力標(biāo)準(zhǔn)差從傳統(tǒng)策略的 12kPa 降至 3kPa 。實(shí)車路試數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了長周期穩(wěn)定性，高原路段2萬公里測試顯示，人工智能方案平均燃油效率提升 17% ，且未出現(xiàn)控制參數(shù)漂移現(xiàn)象。然而，在極端高溫環(huán)境下 （gt;45^°C ），電子控制單元ECU運(yùn)算能力受限，部分復(fù)雜模型的實(shí)時推理延遲增加 8%～12% ，未來需通過硬件協(xié)同設(shè)計進(jìn)一步優(yōu)化。

4結(jié)論

本研究揭示了人工智能技術(shù)在汽車發(fā)動機(jī)性能優(yōu)化中的重要價值與實(shí)踐路徑。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動建模與智能控制策略的協(xié)同應(yīng)用，人工智能技術(shù)突破了傳統(tǒng)方法在動態(tài)適應(yīng)性、多目標(biāo)平衡與實(shí)時響應(yīng)等方面的局限。臺架測試表明，AI驅(qū)動方案使發(fā)動機(jī)動力響應(yīng)延遲壓縮至 48ms 。技術(shù)轉(zhuǎn)化需重點(diǎn)解決計算延遲與硬件成本矛盾，建議分階段實(shí)施售后市場模塊、前裝異構(gòu)ECU及云邊協(xié)同數(shù)字孿生系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)化路徑。未來研究需進(jìn)一步探索物理模型與深度學(xué)習(xí)的融合建模，以提升算法在極端工況下的可解釋性與可靠性。

參考文獻(xiàn)

[1]陳孝威.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的汽車發(fā)動機(jī)智能控制研究[J].汽車測試報告，2024（8）：32-34.

（編輯林子衿）