張志清，艾志強

(欽州學院，廣西 欽州 535000)

基于神經網(wǎng)絡對電控柴油機運行特性影響因素仿真研究

張志清，艾志強

(欽州學院，廣西 欽州 535000)

基于 AVL-BOOST 軟件仿真平臺建立某船用四缸柴油機仿真模型，標定后的模型進行柴油機全工況仿真計算。仿真出來的 3 200 組數(shù)據(jù)作為人工神經網(wǎng)絡輸入數(shù)據(jù)，采用貝葉斯統(tǒng)計方法對網(wǎng)絡進行訓練建立 2 層的反饋神經網(wǎng)絡仿真模型。并分別通過實驗、AVL-BOOST 和神經網(wǎng)絡數(shù)據(jù)曲線的對比分析，驗證人工神經網(wǎng)絡預測的準確性。利用驗證好的人工神經網(wǎng)絡模型預測進排氣壓力對柴油機轉矩的影響，以及預測壓縮比和供油定時對柴油機排放性能和動力性能的影響,最后利用擾動法分析不同工況下柴油機各個參數(shù)對柴油機性能的影響程度。

人工神經網(wǎng)絡；柴油機；柴油機排放；仿真

0 引 言

由于柴油機低排放低油耗，現(xiàn)已廣泛運用于各行各業(yè)。許多學者正努力研究如何降低內燃機排放物，提高柴油機熱效率。在此過程中主要是利用現(xiàn)有機電一體化系統(tǒng)的知識，開發(fā)出可變氣門正時、可變幾何渦輪增壓系統(tǒng)、廢氣再循環(huán)、選擇性催化還原和共軌噴射系統(tǒng)對柴油機輸入?yún)?shù)進行調整以優(yōu)化柴油機綜合性能[1]。從系統(tǒng)工程的角度來看，現(xiàn)代柴油機耦合了多個系統(tǒng)，動態(tài)變化的輸入?yún)?shù)在一定程度上都影響著柴油機所有輸出參數(shù)。因此，研究在不同條件下各參數(shù)對柴油機排放和動力性能影響程度很有必要。

隨著計算機科學的發(fā)展，很多商業(yè)軟件廣泛用于柴油機性能仿真，為柴油機設計提供了一個預先設計的平臺。近些年比較典型的仿真軟件主要有 GT-Power，AVL-BOOST 等軟件，主要用來建立零維或雙區(qū)燃燒模型來研究輸入?yún)?shù)對柴油機運行綜合性能的影響[2-4]。文獻[5] 基于 BOOST 建立了發(fā)動機整機模型并進行了分析，結果表明 BOOST 模型能夠比較準確的仿真出發(fā)動機瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能。朱鈺等[6]利用 AMESim 軟件建立了柴油機噴射系統(tǒng)仿真模型，分析了噴油系統(tǒng)各結構參數(shù)對柴油機經濟性和排放性的影響。尹自斌等[7]對柴油機推進特性進行了實驗研究，研究表明 NOx 比排放隨柴油機負荷和轉速的升高而下降，油耗是影響的主要因素。

本文利用驗證好的 AVL-BOOST 模型進行仿真，將預測的柴油機性能參數(shù)作為神經網(wǎng)絡輸入變量，建立柴油機人工神經網(wǎng)絡（ANN）模型?；谀Ｐ蜕傻臄?shù)據(jù)集，采用貝葉斯統(tǒng)計方法對網(wǎng)絡進行訓練，預測分析柴油機進排氣壓力對轉矩的影響，柴油機壓縮比和供油定時對轉矩，排放和排氣溫度的影響，并采用擾動法分析柴油機各輸入?yún)?shù)對柴油機性能影響的敏感程度。

1 實驗裝置

為驗證仿真模型的準確性開展相關實驗。圖 1 為電控單體泵柴油機實驗臺架示意圖。在試驗過程中，采用 Horiba MEXA1600 來測量 NOx 含量；采用 AVL Dismoke-400 測量生成的碳煙濃度；采用法國 EFSIFR600 型噴油規(guī)律測量儀對單體泵噴油規(guī)律進行噴油率測試；采用 DEWE-2010CA 燃燒分析儀對柴油機的燃燒進行分析；采用 FCMM-2 燃油耗測量儀測量一次燃油消耗質量，從而計算出耗油率。不同的溫度、流量、壓力分別采用相應的傳感器進行測量。柴油機ECU 控制系統(tǒng)用來控制柴油機的運行情況。

2 仿真模型的建立

2.1 AVL-BOOST 仿真模型的建立

柴油機工作是一個復雜的過程，本文采用 AVLBOOST 軟件建立一個由氣缸，進排氣管、中冷器和渦輪增壓器等原件組成的柴油機仿真模型。仿真模型中采用 AVL MCC 燃燒模型和 Woschni1978 傳熱模型。柴油機進氣閥最大升程為 14.8 mm，進氣門開啟始點為66°，進氣門關閉終點為 54°；排氣閥最大升程為 15.5 mm，排氣門開啟始點為 58°，排氣門關閉終點為 56°。

為驗證柴油機整機模型的準確性，利用實驗室臺架開展相關柴油機運行實驗。柴油機 75% 負荷和額定負荷下的缸壓曲線實驗和仿真模型的對比如圖 2 和圖3 所示；Soot 和 NOx 排放曲線如圖 5 所示。仿真和實驗數(shù)據(jù)誤差都在 5% 以內，從圖中可看到，擬合性很好，該模型能夠比較準確地預測柴油機的工作特性。

表1 ANN 輸入?yún)?shù)表Tab. 1 Input parameter table of ANN

2.2 神經網(wǎng)絡模型的建立

利用驗證好的 AVL-BOOST 模型，通過仿真可以得到大量的柴油機運行參數(shù)的數(shù)據(jù)。本文選取覆蓋柴油機所有運行工況點的大約 3 200 組數(shù)據(jù)，作為 ANN的數(shù)據(jù)輸入。采用 Sobol 全局靈敏分析方法使產生的隨機數(shù)序列在設定的上限和下限之間。數(shù)據(jù)的輸入上下限如表 1 所示。AVL-BOOST 仿真所產生的數(shù)據(jù)雖然涵蓋了整個柴油機的運行工況，但是還不足以預測發(fā)動機的整個運行工況。然而 ANN 可以通過不斷學習，從未知的復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，克服了傳統(tǒng)方法分析過程中遇到的困難。它的結構主要由輸入層、中間隱含層和輸出層組成。它能抽取樣本所隱含的特征關系，對數(shù)據(jù)采用內插和外推的方法獲得其屬性。而且不會由于個別誤差而影響到整個模型特征。因為貝葉斯方法充分考慮了網(wǎng)絡的體系結構和訓練時的估計誤差，可以有效地提高計算精度和效率，所以本文采用貝葉斯正則化方法對網(wǎng)絡進行訓練。

建立的 ANN 仿真模型如圖 4 所示。在第 1 階段兩層 ANN 模型中，10 個隱藏層里面的神經元主要用來預測柴油機的轉矩和排氣溫度的性能指標。在第 2 階段隱藏層中，1、2層分別采用 10，8 個節(jié)點。每 1 個MLP 結構都設計具有 2 個隱層和 Sigmoid 函數(shù)線性激活函數(shù)的輸出層。輸出的結果分別為 NOx 和 Soot 排放量。ANN 培訓性能的好壞可以通過訓練數(shù)據(jù)集和AVL-BOOST 仿真數(shù)據(jù)的誤差進行比較評價。2 400 組數(shù)據(jù)用于 ANN 訓練，800 組數(shù)據(jù)用式（1）進行合理評價：

式中：er為誤差；mi為 ANN 輸出結果；ti為 AVLBOOST 仿真結果。

由于本文利用 ANN 模型對柴油機的整個工況進行預測，也必須對柴油機不同轉速、全負荷和部分負荷等工況進行實驗驗證。因此為了驗證 ANN 模型的準確性，利用柴油機臺架開展不同轉速、全負荷和部分負荷柴油機運行實驗。本文主要考慮柴油機輸出轉矩、油耗、NOx 和排氣溫度 4 個因素，即柴油機運行特性的實驗數(shù)據(jù)、AVL-BOOST 和 ANN 仿真數(shù)據(jù)結果對比如圖 5 所示。通過圖 5 可以得到神經網(wǎng)絡和實驗數(shù)據(jù)的擬合性能很好，能夠比較準確的預測柴油機各工況性能。

3 ANN 仿真分析

經實驗驗證的 ANN 訓練模型輸入相關的柴油機運行參數(shù)，就可以用來預測和分析柴油機的動力性能和排放性能輸入.柴油機運行的 10 個參數(shù)，就可以得到 4輸出參數(shù)，可以選取一些具有代表性的輸出進行分析，以便更好分析柴油機運行參數(shù)和輸出參數(shù)之間的依賴關系。

3.1 進排氣壓力對轉矩的影響

在柴油機運行過程中，柴油機轉矩主要影響因數(shù)是噴油量和進排氣空氣壓力。由于受到各種排放法規(guī)的限制，不能僅靠增加噴油量提高轉矩，因此選擇合適空燃比才是提高轉矩最好的辦法，也就是通過提高空氣進氣總管的壓力來改善柴油機的輸出轉矩。比如現(xiàn)在開發(fā)出來的 VGT 系統(tǒng)，就能比較好控制柴油機的輸出轉矩。在這主要研究進排氣壓力對轉矩的影響，通過 ANN 仿真柴油機額定工況下得到的結果如圖 6 所示。從圖 6 可知，隨著進氣壓力的增加，轉矩的輸出呈增加的趨勢，這主要是因為增加了新鮮空氣的進入量，改善了缸內燃燒；隨著排氣總管壓力的增加，柴油機輸出轉矩呈下降的趨勢，因為它阻礙了缸內廢氣的排出，換句話說增加了缸內自身的 EGR。

3.2 壓縮比對柴油機性能的影響

壓縮比是影響柴油機各項性能指標的重要因素之一，它的大小直接影響柴油機平均有效壓力、充氣效率、循環(huán)熱效率等。同時壓縮比還會影響柴油機缸內溫度，柴油機氮氧化物排量和 Soot 排量。如果壓縮比過大會造成柴油機機械負荷過大。因此，研究柴油機壓縮比對柴油機性能的影響是很有必要，有利于進一步改善柴油機特性。本文主要研究分別在 100% 負荷和 75% 部分負荷下壓縮比對柴油機轉矩、排氣溫度、NOx 和 Soot 的影響，通過 ANN 仿真得到的結果如圖 7所示。

從圖 7（a）可知，隨著壓縮比的增加，柴油機轉矩不斷增加，但是增加的大小呈減小的趨勢。主要是因為隨著壓縮比的增加，提高了缸內溫度，改善了燃燒特性，且提高了熱效率，但隨著壓縮比的繼續(xù)升高，柴油機改善的效果和提高熱效率的趨勢都減小了。隨著壓縮比的增加，排氣溫度呈減小的趨勢，這主要是因為減小了滯燃期，缸內燃燒提前，所以排氣溫度減小。

從圖 7（b）可知，柴油機在 100% 負荷和 75% 部分負荷下隨著壓縮比的增加，單位功率 NOx 和 Soot 排量呈下降的趨勢。雖然缸內溫度上升了，NOx 生成總量增加了，但是由于功率增加了，所以單位功率 NOx呈減小趨勢。同樣由于功率的增加和燃燒特性的改善，單位功率 Soot 也成減小的趨勢。

3.3 供油定時對柴油機性能的影響

柴油機供油定時角直接影響到燃油噴入缸內的那一時刻，對柴油機的燃燒質量影響很大，直接關系到柴油機的排放性能和動力性能[8]。在這主要研究分別在 100% 負荷和 75% 部分負荷下供油提前角對柴油機轉矩、排氣溫度、NOx 和 Soot 的影響，通過 ANN 仿真得到的結果如圖 8 所示。

從圖 8（a）可知，隨著供油定時角減小，柴油機轉矩是先增加后減小，而排氣溫度則是呈上升趨勢。這主要是因為供油過早時，噴入的燃油還達不到自然的溫度，燃油滯燃期增加，燃燒變差，而且冷卻系統(tǒng)帶走的熱量增加，使得經濟性變差；供油太晚時，是的噴到氣缸的燃油延后，后燃加重，排氣溫度增加，同樣導致柴油機經濟性和動力性變差。

從圖 8（b）可知，隨著供油定時角的減小，NOx的排量減小，主要是因為經濟性變差，缸內溫度降低所導致。而 Soot 的生成剛好和 NOx 生成相反，這主要是因為供油越晚，燃油的后燃就越嚴重，導致 Soot 的生成增加。

4 輸入?yún)?shù)分析

對于大量非線性數(shù)據(jù)輸入，擾動法可以作為很好的方法來研究輸入數(shù)據(jù)對輸出的擾動，從而得到輸入因素的影響程度。當只有其中一個輸入因素變化，作為一個特定的輸入，擾動法能充分考慮模型輸出的變化，得到各個輸入?yún)?shù)的影響程度大小。本文建立了一個 8 個預定義的輸入?yún)?shù)和 4 個輸出參數(shù)的 ANN 模型。

式中：Y4×1為輸出矢量；X8×1為輸入矢量。將整個定義域分為n個相等的區(qū)域，通過式（3）來計算輸入因素的影響程度[2]，對輸入的 8 個因素敏感性進行分析。

式中：為第i個輸入所對應第j個輸出的平均靈敏度因子；бi和бj分別 ANN 訓練過程中第i, j的標準方差；бk為第k個區(qū)間變化量；X為在定義域中任意一點。

柴油機轉速和當量比都是影響柴油機動力特性和排放特性的關鍵因素，本文通過采用式（3）的方法分別在轉速n= 628 r/min, 1 000 r/min，當量比φ= 0.45，0.9 的情況下評價柴油機各參數(shù)對柴油機綜合性能的影響。結果如圖 9 所示，橫坐標 1～8 分別為燃油噴油壓力、EGR、噴油量、噴油定時、噴油持續(xù)角、壓縮比、進氣空氣壓力及進氣空氣溫度。從圖可知，每個輸入對輸出的影響程度都不同，負數(shù)表明增加輸入?yún)?shù)，將減少輸出；相反，正數(shù)表明增加輸入?yún)?shù)，將增加輸出。

從圖 9 可知，相對其他因素，循環(huán)噴油量是影響柴油機性能最關鍵的因素。壓縮比、進氣空氣壓力都有利于提高柴油機的輸出轉矩。進口空氣壓力對油耗影響最大。增大進氣空氣壓力油耗減少，尤其是在高當量比時，起關鍵作用。在φ比較小時，隨著噴油量的增加，油耗反而減小。主要是因為轉矩的增加比較大。尤其是在低轉速條件下，推遲噴油定時，油耗增加的比較顯著。

在整個運行過程中，增加噴油量，Soot 生成總量增加，但當φ比較小時，增加的功率比碳煙多，即單位功率 Soot 呈減小的趨勢；當φ比較大時，增加的功率的比碳煙少，即單位功率 Soot 呈增大的趨勢。進口空氣壓力和壓縮比的增加有利于減少碳煙的排放。在整個運行過程中增大 EGR，將導致 Soot 生成量增加，這主要原因是降低了缸內溫度，減小了碳煙的氧化量。隨著燃油噴油壓力的增加 Soot 生成量減少，當φ比較小時，燃油噴油壓力對碳煙的影響比較明顯。和其它因素相比較 EGR 對 NOx 生成量影響最大，尤其是在低轉速的時候。噴油量、壓縮比和噴油壓力增加，NOx 生成量都會增加。噴油定時對 NOx 生成量也是一個重要的因素，噴射延后也將導致 NOx 生成量的減少。

5 結 語

柴油機運行可以看成是一個復雜穩(wěn)態(tài)的熱力學過程，它存在著多個參數(shù)的輸入和輸出。本文利用實驗驗證后的 AVL-BOOST 柴油機整機模型。通過仿真選取了覆蓋柴油機整個運行工況點的大約 3 200 組數(shù)據(jù)，作為神經網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)輸入，建立了兩級 MLP ANN模型。并利用實驗對不同轉速不同工況的 ANN 預測結果進行了驗證，并采用擾動法分析了各參數(shù)對柴油機排放性能和動力性能的敏感程度。通過 ANN 仿真的結果如下：

1）各參數(shù)對柴油機的動力性能和排放性能的影響很大程度依賴于當量比和轉速。循環(huán)噴油量是影響柴油機性能最主要的因素。在當量比比較小時，增加噴油量會增加柴油機轉矩，減小單位功率的油耗，但是會增加 Soot 和 NOx 的排放。增加進口空氣壓力和壓縮比可以有效的提高柴油機轉矩，減小油耗。

2）EGR 和噴油定時對 NOx 的產生都比較明顯。對 Soot 產生影響最大的是循環(huán)噴油量，增加噴油壓力可以有效地減少碳煙生成量。進氣溫度對柴油機的性能影響不是很明顯。每個輸入?yún)?shù)對柴油機輸出的影響并不完全由于同一個參數(shù)，而是由于多個輸入?yún)?shù)共同影響。

因此，為了更好地研究運行參數(shù)對柴油機輸出參數(shù)的影響，采用可靠的敏感度方法分析輸入變化對柴油機排放性能和動力性能的影響很有必要。

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Investigating the influence factors on performance of electronic controlled diesel engine using neural network

ZHANG Zhi-qing, AI Zhi-qiang
(Qinzhou University, Qinzhou 535000, China)

A four cylinder diesel engine simulation model was built based on AVL-BOOST software simulation platform, and the validated model was carried out to simulate the whole working condition of diesel engine. 3 200 sets of data were simulated as input data of artificial neural network, and the two layer feedback neural network simulation model which was trained by Bayesian statistical method , was established the network . The correctness of neural network is verified by the comparison of experiments, AVL-BOOST and neural network data. The influence of intake and exhaust pressure on the diesel engine torque is predicted by the ANN model, and the effects of compression ratio and fuel injection timing on the emission performance and dynamic performance of the diesel engine are predicted. Finally, the relative importance of each parameter on different engine performance and emission characteristics are investigated using perturbation method and most influential parameters on different outputs are obtained.

artificial neural network；diesel engine；diesel engine emission；simulation

U664.142

A

1672 - 7619(2017)04 - 0084 - 06

10.3404/j.issn.1672 - 7619.2017.04.017

2016 - 08 - 18；

2016 - 10 - 08

2016 年廣西教育廳中青年教師提升項目(KY2016YB473)；2014 年國家自然科學基金資助項目(41466003)

張志清(1982 - )，男，博士研究生，講師，主要研究方向為電控柴油機控制。