王帥

(江蘇大學(xué)汽車(chē)與交通工程學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

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甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)噴醇MAP優(yōu)化

王帥

(江蘇大學(xué)汽車(chē)與交通工程學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

在優(yōu)化雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)噴醇MAP中應(yīng)用了一種新方法，根據(jù)4B26甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)，用Matlab編寫(xiě)B(tài)P人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)程序模擬發(fā)動(dòng)機(jī)輸入輸出對(duì)應(yīng)關(guān)系，利用遺傳算法(GA)程序?qū)ι窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的噴醇MAP尋優(yōu)。仿真結(jié)果顯示，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能簡(jiǎn)單快速地模擬發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際運(yùn)行情況。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法聯(lián)合運(yùn)行，能找到不同轉(zhuǎn)速不同負(fù)荷下的最佳噴醇量。穩(wěn)態(tài)工況試驗(yàn)表明，在保證雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)循環(huán)變動(dòng)不致過(guò)大的情況下，應(yīng)用該方法得到噴醇MAP的發(fā)動(dòng)機(jī)醇耗比原機(jī)提高24.3%，炭煙排放降低7.5%，同時(shí)消除了循環(huán)變動(dòng)。

雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)； 甲醇； 燃料噴射； 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 遺傳算法； 罰函數(shù)

甲醇被用作替代能源有相當(dāng)大的優(yōu)勢(shì)。甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)表明，1.67 kg甲醇可以替換1 kg柴油[1]，同時(shí)可以減少炭煙和NOx排放，提高發(fā)動(dòng)機(jī)的排放品質(zhì)。甲醇-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的噴醇量對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)工作性能影響大：中小負(fù)荷時(shí)噴醇過(guò)多會(huì)造成發(fā)動(dòng)機(jī)排放變差，易熄火；大負(fù)荷時(shí)噴醇過(guò)少，發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)油效果差，且容易冒黑煙。由于發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒室內(nèi)兩種燃料同時(shí)燃燒，用數(shù)學(xué)模型來(lái)界定投入產(chǎn)出關(guān)系非常困難，所以噴醇MAP的標(biāo)定一般是大量臺(tái)架試驗(yàn)測(cè)得的結(jié)果，且受標(biāo)定工程師主觀影響大。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]非線(xiàn)性映射比傳統(tǒng)三次樣條插值更具優(yōu)勢(shì)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法技術(shù)的聯(lián)合運(yùn)用能準(zhǔn)確地映射優(yōu)化對(duì)象的輸入輸出關(guān)系，并快速搜索全局最優(yōu)解。本研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)的模型，并用遺傳算法得到優(yōu)化的噴醇MAP。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法簡(jiǎn)介

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)能模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為特征，對(duì)信息進(jìn)行并行分布式處理。采用這種網(wǎng)絡(luò)建立復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，通過(guò)調(diào)整大量?jī)?nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的比例關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大特點(diǎn)是僅僅借助樣本數(shù)據(jù)，無(wú)需建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,即可對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)由n維空間到m維空間的高度非線(xiàn)性映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含輸入層、隱含層、輸出層，圖1示出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射優(yōu)化對(duì)象的輸入輸出關(guān)系。

工程系統(tǒng)仿真中，遇到三次及三次以上非線(xiàn)性插值問(wèn)題時(shí)，拉格朗日插值、三次樣條插值的應(yīng)用存在一定難度，具有一定局限性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助非線(xiàn)性插值節(jié)點(diǎn)的學(xué)習(xí)，能夠逼近任意函數(shù)[3]，因此優(yōu)于插值方法。

用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立輸入輸出的非線(xiàn)性映射后，多變量綜合分析尋優(yōu)成為下一步的目標(biāo)。本研究引入遺傳算法進(jìn)行極值尋優(yōu)。

遺傳算法[4-5](GeneticAlgorithm)是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的高度并行、隨機(jī)、自適應(yīng)搜索算法，它是由復(fù)制、雜交和變異3個(gè)算子組成，并最終求得全局最優(yōu)解的優(yōu)化方法。研究發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有快速映射一切函數(shù)的能力，但是應(yīng)用傳統(tǒng)算法優(yōu)化，不能發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)；遺傳算法有不易陷入局部最優(yōu)解等其他算法不可比擬的優(yōu)勢(shì)，只是搜索過(guò)程要多次進(jìn)行種群評(píng)價(jià)，計(jì)算量較大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的聯(lián)合應(yīng)用，正是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速映射能力克服了遺傳算法需要進(jìn)行多次種群評(píng)價(jià)的缺點(diǎn)，二者結(jié)合(ANN-GA)使優(yōu)化效率大大提高[6]。圖2示出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化設(shè)計(jì)步驟。

2 仿真過(guò)程及數(shù)據(jù)處理

2.1 臺(tái)架試驗(yàn)

試驗(yàn)選用普通0號(hào)柴油和煤制甲醇，在常柴4B26柴油機(jī)進(jìn)氣道上增加噴醇裝置，記錄雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的轉(zhuǎn)速、負(fù)荷、噴醇量、柴油消耗量、排放等相關(guān)參數(shù)。表1示出試驗(yàn)所用主要儀器設(shè)備，圖3示出噴醇系統(tǒng)在發(fā)動(dòng)機(jī)上的布置。

表1 試驗(yàn)用主要儀器與設(shè)備

圖4示出不同轉(zhuǎn)速負(fù)荷下煙度、NOx，HC和CO隨噴醇量增加的變化，圖中噴醇百分?jǐn)?shù)是指某一轉(zhuǎn)速、負(fù)荷下噴醇量與該工況下允許的最大噴醇量的比值。

從圖4中可以看出，在雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)試驗(yàn)中，同一轉(zhuǎn)速和負(fù)荷時(shí)煙度都是隨甲醇噴射量的增加而降低，這說(shuō)明，降低煙度的目標(biāo)和增加噴醇量的目標(biāo)相一致，所以?xún)?yōu)化過(guò)程中只需要考慮增加甲醇噴射量，就可以達(dá)到優(yōu)化煙度的目的。CO的排放量隨噴醇量的增加而增加，這與更多利用替代能源的目的相違背。HC排放隨甲醇噴射量的增加表現(xiàn)出復(fù)雜的變化關(guān)系，故本研究以增加甲醇噴射量為優(yōu)化目標(biāo)，以HC排放為約束條件。

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真

本研究采用具有反向傳播算法的前向型網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上廣泛采用。一般來(lái)說(shuō)，選取適量樣本數(shù)和盡量少的隱含層神經(jīng)元數(shù)，誤差適中、學(xué)習(xí)速率適中，誤差達(dá)到即終止訓(xùn)練，避免過(guò)度擬合，以上措施均可提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力。

將前期采集的臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)的全部納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的樣本庫(kù)。輸入層由轉(zhuǎn)速(n)、負(fù)荷(T)和噴醇量(x)三項(xiàng)構(gòu)成。將雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的HC排放記作YHC，而試驗(yàn)測(cè)得的該轉(zhuǎn)速負(fù)荷下最大的噴醇量為xmax，雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的HC排放可用函數(shù)表示為

YHC=F(n，T，x)。

(1)

則原始噴醇MAP中，噴醇量為x0時(shí)的HC排放YHC0可表示為

YHC0=F(n，T，x0)。

(2)

試驗(yàn)測(cè)得的最大噴醇量也可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬以下函數(shù)關(guān)系：

xmax=G(n，T)。

(3)

理論分析已經(jīng)證明，具有一個(gè)隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以映射一切函數(shù)，故可使用簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬發(fā)動(dòng)機(jī)輸入輸出關(guān)系[10]。本研究構(gòu)建單隱層網(wǎng)絡(luò)，隱含層的神經(jīng)元數(shù)選取為12。輸入層和第一層隱含層、隱含層和輸出層之間的轉(zhuǎn)移函數(shù)分別選用tansig和purelin。迭代次數(shù)要多，建議選取100以上。因?yàn)楸敬文M所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較為簡(jiǎn)單，訓(xùn)練誤差性能指標(biāo)net.trainParam.goal設(shè)定為0.000 1時(shí)200次迭代即可達(dá)到收斂，故選取最大迭代次數(shù)為200，并采用具有更強(qiáng)泛化能力的貝葉斯正交化算法trainbr函數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

2.3 遺傳算法優(yōu)化

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，編寫(xiě)遺傳算法程序，對(duì)每一個(gè)轉(zhuǎn)速負(fù)荷工況，搜索最優(yōu)噴醇量。在遺傳算法中應(yīng)用以下表達(dá)式，將有約束優(yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)約束優(yōu)化。

1) 為防止噴醇過(guò)多造成循環(huán)變動(dòng)過(guò)大，要求最大噴醇MAP中的噴醇脈寬不能大于試驗(yàn)測(cè)得的最大噴醇量。用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為

x≤xmax。

(4)

2) 為防止HC排放惡化，引入罰函數(shù)[11]，將有約束問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束問(wèn)題。該約束方法可用數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為

(5)

在遺傳算法程序中，為適應(yīng)度和編碼等選擇適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)及參數(shù)，程序會(huì)自動(dòng)尋得最優(yōu)噴醇量。

2.4 優(yōu)化結(jié)果及分析

圖5示出原始噴醇MAP和ANN-GA優(yōu)化后的噴醇MAP對(duì)比，圖中噴醇量采用計(jì)算機(jī)計(jì)時(shí)單位。

由圖5可知：

1) 原噴醇MAP為顧及到發(fā)動(dòng)機(jī)外特性的動(dòng)力性，高負(fù)荷時(shí)噴醇少，使雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)高負(fù)荷時(shí)的扭矩等于原發(fā)動(dòng)機(jī)的扭矩；優(yōu)化后的噴醇MAP以提高甲醇的替代比率為目標(biāo)，高轉(zhuǎn)速大負(fù)荷時(shí)噴醇量增大；

2) 在2 500 r/min，70%負(fù)荷率工況，有一個(gè)噴醇極小值點(diǎn)，多噴醇會(huì)帶來(lái)排放惡化；

3) 整體上噴醇量隨轉(zhuǎn)速負(fù)荷增加而增加。

參考穩(wěn)態(tài)測(cè)試循環(huán)選取12個(gè)點(diǎn)對(duì)優(yōu)化后的噴醇MAP進(jìn)行評(píng)價(jià)。轉(zhuǎn)速分別選取1 500 r/min，2 000 r/min，2 500 r/min，負(fù)荷率分別選取40%，55%，70%，85%。原始噴醇MAP和優(yōu)化后噴醇MAP的試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表2。

表2 噴醇量MAP優(yōu)化前后12工況穩(wěn)態(tài)測(cè)試循環(huán)對(duì)比

十二點(diǎn)穩(wěn)態(tài)工況測(cè)試顯示，噴醇MAP優(yōu)化后，雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)醇耗量增加24.3%，炭煙排放降低7.5%，并消除了循環(huán)變動(dòng)。

3 結(jié)論

a) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法聯(lián)合運(yùn)行，能找到不同轉(zhuǎn)速不同負(fù)荷下的最佳噴醇量；

b) 將優(yōu)化后的噴醇MAP應(yīng)用在十二點(diǎn)穩(wěn)態(tài)工況試驗(yàn)中，試驗(yàn)結(jié)果顯示，選用新噴醇MAP的雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)醇耗量增加24.3%，炭煙排放降低7.5%，并消除了循環(huán)變動(dòng)。

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[編輯： 潘麗麗]

Optimization of Methanol Injection MAP for Methanol/Diesel Dual-fuel Engine

WANG Shuai

(School of Automotive and Traffic Engineering of Jiangsu University, Jiangsu 212013, China)

According to the dual-fuel engine bench experimental data, engine input and output relations were simulated with the compiled back propagation artificial neural network program with Matlab software and the methanol injection MAP was optimized with genetic algorithm program. The results show that artificial neural network can simulate engine actual running easily and quickly. With the two network programs, the best methanol injection quantities at different loads and speeds can be determined. Further steady state experiment shows that the engine with a new MAP gets no cyclical fluctuation, and consumes 24.3% more methanol and gets 7.5% lower soot emission under steady operating conditions.

dual-fuel engine; methanol; fuel injection； artificial neural network; genetic algorithm; penalty function

2015-04-24；

2015-10-26

江蘇省高校自然科學(xué)重大基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(08KJA47001)

王帥(1986—)，男，碩士，主要從事發(fā)動(dòng)機(jī)電子控制方面研究；w445134423@126.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2015.06.014

TK464

B

1001-2222(2015)06-0069-04