郭海龍，張永棟，張勝賓

( 廣東交通職業(yè)技術學院 汽車與工程機械學院， 廣州 510650)

發(fā)動機是非插電式混合動力電動汽車(HEV)的油電轉(zhuǎn)換及動力驅(qū)動的動力源，也是插電式HEV的重要動力源之一，其節(jié)能特性將極大地影響整車的節(jié)能效果，因此對發(fā)動機進行建模研究對于整車控制策略優(yōu)化具有重要意義。目前發(fā)動機模型有循環(huán)模擬、傳遞函數(shù)和平均值模型(average value model，AVM)。AVM模型因以某時間段內(nèi)的參數(shù)均值為標準得到較為廣泛的應用[1]。AVM最早由Rasmussen提出，Hendricks給出了通用表達式，相關學者也對其進行了改進[4]，但對象均為奧托循環(huán)發(fā)動機。

阿特金森循環(huán)發(fā)動機(Atkinson cycle engine， ACE)由于采用了“Atkinson”循環(huán)，將壓縮比提高到接近13∶1，且改變了進排氣正時，進氣門在下止點后72°～105°關閉，從而大大提高了熱效率和燃油經(jīng)濟性[2-12]，特別適合于HEV車輛。在HEV整車控制過程中，整車ECU可實現(xiàn)ACE、電機、發(fā)電機等優(yōu)化控制，使得ACE在高效區(qū)工作[11]。由此可知ACE發(fā)動機的模型研究對于整車控制具有重要意義，特別是HEV在使用過程中，隨著發(fā)動機的老化和性能變化，發(fā)動機模型實時參數(shù)將不斷變化，傳統(tǒng)奧拓循環(huán)發(fā)動機模型已經(jīng)不適于ACE發(fā)動機，更不能滿足因發(fā)動機性能實時變化給HEV整車控制策略提出的實時適應要求?；诖耍疚囊阅晨?缸16氣門ACE為研究對象，研究其AVM油路及動力輸出系統(tǒng)模型實時辨識方法，并得出辨識結果。

1 阿特金森循環(huán)發(fā)動機油路及動力系統(tǒng)平均值模型

基于Hendricks模型[3]，可建立發(fā)動機油路及動力系統(tǒng)平均值模型。

1.1 油路子系統(tǒng)建模

由發(fā)動機原理可知，噴油器噴出的燃油部分進入氣缸，部分形成油膜沉積于進氣歧管壁面，而油膜又以1/τf的速率蒸發(fā)，進入氣缸。Hendricks給出了平均值燃油流模型：

(1)

假設模型中的X和τf為常數(shù)，且系統(tǒng)為零初值系統(tǒng)，對式(1)進行拉普拉斯變換：

(2)

sMfv=(1-X)sMfi

(3)

Mf=Mff+Mfv

(4)

聯(lián)立式(2)～(4)可得油膜蒸發(fā)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為

(5)

上述傳遞函數(shù)的建立需假設X、τf為常數(shù)，但實際上X、τf的值均隨發(fā)動機的工作狀態(tài)按一定規(guī)律變化。Hendricks[13]對X、τf進行標定，提出了如下經(jīng)驗公式：

τf=c1(c2n′+c3)(pm+c4)2+

(c5n′+c6)+c7

(6)

X=c8pm+c9n′+c10

(7)

式中：c1～c10為系數(shù)；pm為進氣歧管壓力(100 kPa)；n′為發(fā)動機轉(zhuǎn)速(1 000 r/min)。

1.2 動力輸出子系統(tǒng)建模

燃油混合氣進入氣缸燃燒做功，產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩。對曲軸運用能量守恒定律，有：

(8)

(9)

(10)

式中:ncyl為發(fā)動機缸數(shù)；Pf為摩擦功率(W)；Pp為泵氣功率(W)；Pb為負載功率(W)；Hu為燃油低熱值(J/kg)(有些文獻將其定義為kJ/kg)；ηi為發(fā)動機熱效率；I為轉(zhuǎn)動慣量(kg·m2)；τd為發(fā)動機轉(zhuǎn)速變化相對于燃油噴射的平均延遲(s)。

由式(8)～(10)可求得發(fā)動機對外輸出轉(zhuǎn)矩Tload(即負載轉(zhuǎn)矩，N·m)：

(11)

發(fā)動機Pf和Pp可以表述為n和Pm的多項式：

Pf+Pp=n(b0+b1n+b2n2)+

n(b3+b4n)Pm

(12)

式中b0、b1、b2、b3、b4為系數(shù)。本文通過大量的實驗數(shù)據(jù)辨識試算后，認為此處n的單位應取為rad/s。

發(fā)動機熱效率ηi可按式(13)計算。

ηi(θ,λ,n,pman)=ηi(θ)·ηi(λ)·

ηi(n)·ηi(pman)

(13)

當過量空氣系數(shù)為1時，熱效率可擬合為如式(14)所示。

(14)

式中n0～n3、Pm0～Pm2、Θ0～Θ2和Λ0～Λ2均為常數(shù)，此處n的單位為rad/s。

由上述發(fā)動機平均值模型中的油路子系統(tǒng)和動力輸出子系統(tǒng)模型可知，模型中有28個待定參量需根據(jù)發(fā)動機實時實驗數(shù)據(jù)進行辨識。

2 阿特金森循環(huán)發(fā)動機實驗參數(shù)的獲取及小波濾波

2.1 發(fā)動機結構參數(shù)的測量

為了準確建立該4缸16氣門ACE發(fā)動機的AVM油路和動力輸出模型，需獲得發(fā)動機結構參數(shù)，如表1所示。

表1 發(fā)動機部件重要結構參數(shù)(部分)

2.2 發(fā)動機運行參數(shù)采集

為對油路和動力輸出模型進行實時辨識，需進行實車實驗，并實時獲取相關數(shù)據(jù)，表2為獲取的整車及發(fā)動機127個工作參數(shù)(部分)。

2.3 發(fā)動機采集數(shù)據(jù)的小波濾波

實驗共記錄了270組發(fā)動機的動態(tài)運行數(shù)據(jù)，選取了47組典型工況實車發(fā)動機實驗數(shù)據(jù)作為發(fā)動機模型的原始辨識數(shù)據(jù)。圖1為某實驗工況下，發(fā)動機1個完整啟停循環(huán)采集到的部分數(shù)據(jù)，包括車速、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門處進氣量等。

表2 實驗采集的發(fā)動機參數(shù)(部分)

由圖1可知:因各種干擾信號的存在，發(fā)動機測試信號中包含了大量“毛刺”，導致數(shù)據(jù)處理難度和誤差增加，為此需要進行濾波去噪。小波濾波的主要原理為：

假設觀測到的一維信號有如下形式：

f(t)=s(t)+n(t)

t=0,1,2,…,N-1

(15)

式中：s(t)表示真實信號；n(t)表示噪聲。

一般情況下，在含噪信號中，信號有較低的頻率和較穩(wěn)定的波形，而噪音頻率較高且沒有規(guī)律。小波濾波的閾值類別通常有2種選擇：硬閾值和軟閾值，如圖2和式(16)(17)所示。

(16)

(17)

式中：f(x)為濾波后的函數(shù)值;x表示濾波自變量;t表示濾波的閾值界限。

除了選擇正確的閾值類別，還要設置分解層數(shù)、閾值選擇原則、小波名以及乘法門限等參數(shù)。

圖1 某工況采集的發(fā)動機主要實驗參數(shù)

圖2 軟、硬閾值函數(shù)圖象對比

3 阿特金森循環(huán)發(fā)動機油路及動力系統(tǒng)模型參數(shù)辨識

3.1 發(fā)動機油路系統(tǒng)模型辨識

3.1.1 參數(shù)辨識原理

將CAN總線讀取的發(fā)動機數(shù)據(jù)，通過濾波處理后，作為模型參數(shù)的辨識數(shù)據(jù)，結合油路子系統(tǒng)辨識模型建立優(yōu)化函數(shù)，并通過求解來確定待辨識參數(shù)的值。

(18)

(19)

式中m為程序運行過程中計算的點數(shù)，即系統(tǒng)辨識需要的已知采樣點數(shù)。

3.1.2 某工況辨識結果

3.1.3 47組典型實驗工況參數(shù)辨識結果

圖3 油路子系統(tǒng)模型實驗參數(shù)及辨識結果

圖4 某實驗工況模型參數(shù)辨識結果

將各待辨識參數(shù)最終結果取為47組實驗工況平均值的均值，有：

(20)

最終結果為：c1=1.680 4；c2=0.084 2；c3=1.586 4；c4=-0.972 3；c5=0.067 2；c6=0.094 9；c7=0.430 2；c8=-0.479 7；c9=-0.090 3；c10=0.741 6。

3.2 動力輸出子系統(tǒng)模型

3.2.1 參數(shù)辨識原理

(21)

3.2.2 某典型工況參數(shù)辨識結果

3.2.3 47組典型實驗工況參數(shù)辨識結果

圖5 動力輸出子系統(tǒng)模型實驗參數(shù)及辨識結果

圖6 47組實驗工況模型參數(shù)辨識結果

將各待辨識參數(shù)最終結果取為47組實驗工況平均值的均值，有：

至此，該阿特金森發(fā)動機平均值油路和動力輸出子系統(tǒng)模型的28個參數(shù)均得到辨識。

4 結束語

本文針對HEV用4缸16氣門阿特金森循環(huán)發(fā)動機，分析了其油路和動力輸出平均值模型。在對發(fā)動機進行36個結構參數(shù)進行測量的基礎上，采集了不同工況下270組發(fā)動機的127個運行參數(shù)，通過分析處理，選取其中具有典型差異的47組工況實驗數(shù)據(jù)，作為發(fā)動機模型的辨識數(shù)據(jù)。通過構造超定超越方程組，利用最小二乘法進行求解，并運用遺傳算法和粒子群算法進行尋優(yōu)計算，最終辨識出了該阿特金森循環(huán)發(fā)動機平均值模型的28個待辨識參數(shù)，并得到如下結論：

1) 油路子系統(tǒng)模型參數(shù)隨實驗工況有較大程度的變化，受實驗工況影響較大，敏感度高，較不穩(wěn)定，但總體上能夠呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。

3) 本文提出的平均值模型辨識方法和結果可進一步應用于HEV用發(fā)動機及整車系統(tǒng)的實時控制，以解決發(fā)動機在使用過程中因老化及性能變化導致整車控制策略不能實時調(diào)整，使得HEV的節(jié)能減排效果惡化的難題，進一步提升HEV的節(jié)能減排效果。