劉常青
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10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.18.036
基于穩(wěn)健回歸理論的發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型研究
劉常青
(陜西重型汽車有限公司,陜西 西安 710200)
文章引入穩(wěn)健回歸理論建立發(fā)動機(jī)外特性數(shù)學(xué)模型,并對比分析了最小二乘法建立的發(fā)動機(jī)模型,穩(wěn)健回歸相對最小二乘法可以提高發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型的精度,同時有效降低試驗數(shù)據(jù)中誤差點(diǎn)對發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型的影響,為建立整車模型打下良好基礎(chǔ)。
發(fā)動機(jī);數(shù)學(xué)模型;穩(wěn)健回歸
發(fā)動機(jī)是車輛的心臟,準(zhǔn)確的發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型是整車性能仿真模型建立的基礎(chǔ)。發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型一般通過插值法或擬合法建立。插值法的優(yōu)點(diǎn)是精度高,缺點(diǎn)是需求試驗數(shù)量樣本量大、精度高,計算速度較低;擬合法一般采用最小二乘法擬合,優(yōu)點(diǎn)是模型處理、應(yīng)用方便,對數(shù)據(jù)樣本量及精度要求低,缺點(diǎn)是精度較低,尤其是試驗數(shù)據(jù)不很規(guī)則時誤差很大。
最小二乘法擬合在實際應(yīng)用過程中應(yīng)用最廣,本文針對其擬合的不足之處,引入穩(wěn)健回歸理論建立發(fā)動機(jī)外特性和萬有特性數(shù)學(xué)模型,在保留模型處理、應(yīng)用方便,對數(shù)據(jù)樣本量及精度要求低的優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上,同時可以有效降低試驗數(shù)據(jù)中誤差點(diǎn)對發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型的影響,提高發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型的精度。
發(fā)動機(jī)使用外特性中扭矩T可以看成轉(zhuǎn)速n的函數(shù)。數(shù)學(xué)模型為:
式中:T表示扭矩m,n表示轉(zhuǎn)速r/min,A表示擬合系數(shù),k是多項式的階數(shù)。
估計的穩(wěn)健性是統(tǒng)計學(xué)穩(wěn)健估計中的一種方法,主要是將對異常值十分敏感的經(jīng)典最小二乘回歸中的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行修改,減少大量隨機(jī)誤差和少量奇異值對待估參數(shù)的影響。
穩(wěn)健估計中M估計是應(yīng)用最為廣泛的一種穩(wěn)健估計方法,基本思想是采用迭代加權(quán)最小二乘估計回歸系數(shù),可以認(rèn)為是一種廣義極大似然估計。
表1列出了常用的8種權(quán)重函數(shù)。
表1 常用權(quán)重函數(shù)
對于線性回歸模型:
然而,該方法會導(dǎo)致那些遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)群體的數(shù)據(jù)(很可能是奇異值)對殘差平方和的影響比其他數(shù)據(jù)大得多。由于最小二乘回歸為達(dá)到極小化殘差平方和的目的,必須遷就遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù),奇異值對于參數(shù)估計相當(dāng)敏感。
M估計穩(wěn)健回歸的基本思想是采用迭代加權(quán)最小二乘估計回歸系數(shù),根據(jù)回歸殘差大小確定各點(diǎn)的權(quán)重,以達(dá)到穩(wěn)健的目的。其優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為:
其中σ為誤差項的標(biāo)準(zhǔn)偏差估計。標(biāo)準(zhǔn)偏差估計σ由下式計算:
其中medi()表示取中位數(shù)。
定義權(quán)重函數(shù)為(r)為(r)/r,并( )令表示n階對角矩陣。
分別用最小二乘法和穩(wěn)健回歸法對發(fā)動機(jī)進(jìn)行外特性擬合,完成了多項式階數(shù)從2到7的兩種方法的對比圖,得到外特性曲線如圖1、圖2所示,圖中“*”表示試驗得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
圖1 發(fā)動機(jī)外特性曲線(最小二乘法擬合)
圖2 發(fā)動機(jī)外特性曲線(穩(wěn)健回歸法擬合)
由圖可以看出在階數(shù)4時擬合曲線與試驗數(shù)據(jù)吻合度最好,并且相同階數(shù)擬合時,穩(wěn)健回歸擬合曲線吻合度要優(yōu)于最小二乘法擬合曲線。
通過仿真結(jié)果對比表明,采用穩(wěn)健回歸理論建立的發(fā)動機(jī)外特性數(shù)學(xué)模型,其精度優(yōu)于最小二乘法,能夠較為精確的反應(yīng)發(fā)動機(jī)特性,為建立汽車動力性和燃油經(jīng)濟(jì)性仿真模型的建立打下良好基礎(chǔ)。
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Research on engine mathematical model based on robust regression theory
Liu Changqing
(Shaanxi Heavy Duty Automobile Co., Ltd, Shaanxi Xi'an 710200)
This paper introduces the robust regression theory to establish the mathematical model of engine performance, and the comparative analysis of the engine model. It is built up by the least square method, robust regression, relative least square method, can improve the accuracy of the mathematical models of the engine, and effectively reduce the influence of error in test data of the engine mathematical model, The car model lays a good foundation.
engine; model; Robust regression
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1671-7988(2018)18-106-02
U467
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1671-7988(2018)18-106-02
CLC NO.: U467
劉常青,就職于陜西重型汽車有限公司汽車工程研究院軍品研究所。