二甲醚-柴油发动机排放模糊控制研究

时间：2024-07-28

李重重，熊江勇

（南京信息职业技术学院汽车工程学院，江苏南京 212013）

1 引言

随着全球大气环境的进一步恶化，同时以石油为代表的矿物资源的枯竭，汽车和材料领域的相关专家学者正在积极寻求一种可以替代的新型环保燃料。工业二甲醚因其具有可再生、燃烧清洁等优点受到相关研究学者的重视。目前，汽车使用的二甲醚燃料已迅速成为我国新兴能源之一，拥有较高的研究价值和广阔的应用市场[1-3]。

推广和使用二甲醚-柴油发动机，不仅可减少对石油资源的消耗和依赖程度，而且可有效降低发动机污染物的排放量，从而缓和人、车、环境和资源之间的矛盾。因此，二甲醚作为辅助燃料添加进柴油混合燃烧必将成为未来汽车内燃机领域研究热点[4-5]。目前，国内外研究学者已进行相关基础研究工作[6-8]，发现：二甲醚的添加能够有效降低污染物的排放，但是对于二甲醚与柴油混合比例以及点火提前角对排放的研究相对较少。因此，这里在现有结论的基础上提出利用AVL.FIRE 仿真软件建模并试验验证模型的准确性，选择氮氧化合物NOX、一氧化碳CO和碳氢化合物HC的排放量为发动机排放环保性的评价指标，再根据线性加权和法建立多目标优化函数，利用层次分析法得到各评价指标的权重系数，通过遗传算法确定各种典型工况下二甲醚与柴油的最优混合比例和点火提前角，最后利用神经网络模糊控制对二甲醚-柴油发动机的点火提前角和混合气比例进行控制，为后续二甲醚-柴油发动机的控制研究提供理论和数据支撑。

2 建立WD615型柴油发动机仿真模型

2.1 建立燃烧室仿真模型

柴油发动机燃烧室几何形状的准确度直接影响有限元数值模拟计算的正确性和精度，由于温度（℃）、压力（MPa）等环境因素对燃烧室的几何形状影响较大，若仅仅依照原始燃设计图纸建模误差较大，故这里的模型在建立过程中忽略导角、部件间间隙等可忽略因素，从而提高仿真的计算效率，和关键部件的仿真精度。这里所采用的WD615柴油机为偏心燃烧室，其相关参数，如表1所示。通过PROE仿真软件建立燃烧室的三维仿真模型，并使用HyperMesh进行燃烧室的有限元网格划分，某一曲轴转角下的有限元网格图[9]，如图1所示。

表1 WD615柴油机参数Tab.1 The Specifications of WD615 Diesel Engine

图1 某一曲轴转角下的有限元网格图Fig.1 Finite Element Mesh Diagram of a Certain Axle Corner

2.2 参数设置

2.2.1 计算时间步长

这里主要是优化发动机的排放性能，所以主要研究发动机排气冲程（曲轴转角486°CA-720°CA）。由于进气行程时曲线发散，应将计算步长设置较小，这里设定为0.3。曲轴转角270°CA-480°CA，此时曲线具有较好的收敛性并逐步趋于稳定，故设置计算步长为0.6。WD615柴油机的供油角度是365°CA，因此曲轴转角350°CA-460°CA的计算步长设置为0.1；460°CA到720°CA之间是排放行程的主要区间亦是这里研究的重点，故设定为0.05。

2.2.2边界条件

模型的几何边界主要是由发动机的活塞、气缸盖和汽缸壁组成的边界面。模型温度的边界条件是：活塞顶端温度（K）、气缸盖底端温度（K）和气缸壁侧面温度（K），参考经验公式[10]：

式中：p—缸内平均有效压力（bar），根据式（1）计算得气缸壁侧面的温度为573K，式（2）计算得活塞顶端温度415K，式（3）计算得气缸盖底端温度为397K。

2.2.3 初始条件设置

柴油机的燃烧过程是瞬态的，因此最重要的是初始条件的设置，本文的主要初始条件是初始条件下记忆空气质量。假设柴油发动机工作时气缸内气体温度和压力是均匀的，气体温度可通过经验公式得出：

式中：Ta—进气时刻空气的温度。

压力可通过实验测定。

初始时的湍流动能TKE可通过式（5）～式（7）来计算得出：

式中：v—脉动速度，单位m/s；Cm—气缸活塞的平均速度，单位m/s；

h—气缸活塞的冲程，单位m；n—发动机的转速，单位r/min。

根据式（5）可以计算出湍流长度TLS的大小[10]：

式中：hv—气门升程最大值，m。

每循环喷油量计算公式为：

式中：i—柴油发动机气缸数；ρf—拟添加的二甲醚的密度，g/ml；Pe—柴油发动机标定点的功率，kW；be—标定点的平均油耗率；τ—柴油机的冲程数。

2.3 实验验证

图2和表2分别为本次试验所使用的试验系统图和试验主要测试设备，本试验利用天平测出二甲醚质量的变化，并计算得出单位时间内消耗的二甲醚值来得出其燃油消耗率，同时检测缸内最高温度、最高压力、悬浮颗粒最大和最小排放量、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量，试验现场，如图3所示。

图2 试验系统图Fig.2 Test System Diagram

图3 试验现场Fig.3 Test Site

如表2～表4所示，在空载中等匀速（60km/h）工况下喷油提前角分别为9oCA，12oCA和14oCA时对比仿真和试验的缸内最高温度、最高压力、悬浮颗粒最大和最小排放量、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量仿真与试验对比。

表2 测试设备Tab.2 Parameters of Equipment

表3 仿真与试验结果对比Tab.3 Comparison of Simulation and Test

表4 仿真与试验结果对比（续）Tab.4 Comparison of Simulation and Test

从表3～表6 中可以看出，采用AVL.FIRE 建立的WD615 型二甲醚-柴油发动机仿真模型与试验结果基本吻合，最高温度、最高压力、NOX最大和最小排放量、HC最大和最小排放量、CO最大和最小排放量、悬浮颗粒最大和最小排放量误差分别为1.22%、1.11%、0.88%、0.74%、1.11%、0.90%、1.43%和1.12%，从而验证二甲醚发动机仿真建模的准确性。

表5 仿真与试验结果对比（续）Tab.5 Comparison of Simulation and Test

表6 仿真与试验结果对比（续）Tab.6 Comparison of Simulation and Test

3 系统控制参数优化

3.1 确定目标函数

根据我国汽车排放标准（国Ⅵ），选取氮氧化合物（NOx）、碳氢化合物（HC）和一氧化碳（CO）为优化目标参数[9]，建立优化目标函数为式（10），其变量为混合气中二甲醚的含量和发动机喷油提前角γ。

式中：ω1—排放物中NOX质量的加权系数；ω2—排放物中CO质量的加权系数；ω3—排放物中HC质量的加权系数。

This study brings to light differences in geographic distribution and potential access to care and underestimation of cancer patients in Tanzania.

3.2 建立约束条件

二甲醚-柴油发动机排放优化设计时，为确保发动机的动力性、适用性与安全性等，对其优化变量提出以下约束条件[10]：

（1）二甲醚-柴油发动机是在原有柴油发动机的基础上改进而来，为确保发动机正常的工作，混合气中二甲醚的含量比例不得高于60%，同时二甲醚含量过低则可近似看作为柴油发动机而不是二甲醚-柴油发动机，因此二甲醚的含量不得低于10%。（2）为适应现阶段我国对于汽车尾气排放的国Ⅵ要求，要求NOX最大排放量为400mg/kWh，CO最大排放量不超过1500mg/kWh，HC最大排放量不超过500mg/kWh。（3）根据WD615 型发动机设计要求，喷油提前角γ的范围是5°CA至20°CA。

3.3 确定加权系数

层次分析法（Analytic Hierarchy Process）是通过各个评价指标之间相互比较的结果确定加权系数。

表7 判断矩阵Tab.7 Judgment Matrix

hab表示评价指标a与评价指标b之间重要程度的比较数值，该方法确定：若a与b同等重要则数值为1，a相比于b很重要则数值为9。通过各评价指标之间重要性数值可构造判断矩阵，如表8所示。

表8 判断矩阵Tab.8 Judgment Matrix

根据我国汽车排放标准（国Ⅵ），选取氮氧化合物（NOx）、碳氢化合物（HC）和一氧化碳（CO）为评价车辆排放环保性的主要指标。NOX和CO为有毒气体，人体吸入后会损害呼吸系统甚至致人死亡，因此相对于HC，NOX和CO是处于很重要的地位，CO和NOX同属于有毒气体，属于同等重要地位。综上所述，得到本文各评价指标的判断矩阵，如表8所示。

通过表8的判断矩阵，根据层次分析法的要求计算各评价指标的加权系数：

（1）计算判断矩（表8）阵行元素的乘向量：

算得β=[0.4737，0.4737，0.0526]，向量β即为各评价指标的权重系数，因此根据计算结果可知：氮氧化合物NOX的加权系数0.4737，一氧化碳CO的加权系数0.4737，碳氢化合物HC的加权系数0.0526。

（4）检验判断矩阵一致性

一致性比率：

其中，当n=3 时，RI=0.58，得出CR=-1.753＜0.1，一致性检验通过。

3.4 基于遗传算法的参数优化

基于上文建立的有限元仿真模型和评价体系，以式（10）为优化目标函数，在MATLAB/Simulink中编写遗传算法优化程序，其控制参数的选取为：群体规模：80；变异概率：0.06；交叉概率：0.70；终止条件：进化代数为200、二甲醚在混合气中的含量取值范围：（10～60）%；在典型工况下（怠速、低速匀速（30km/h）、中速匀速（60km/h）、高速匀速（100km/h）、加速、减速）对二甲醚含量进行寻优。依次为满载及空载时，二甲醚含比例和喷油提前角的优化结果，如表9、表10所示。

表9 满载优化结果Tab.9 Optimization Results of Full Load

表10 空载优化结果Tab.10 Optimization Results of Road Load

4 系统模糊控制建立

神经网络模糊控制是在模拟人类大脑思考过程和人体神经结构的基础上演变而来的，其最为显著的特点是自主学习功能。神经网络模糊控制只需将已知输入和对应结果输入到控制器中，网络就会通过自我学习得到对应结果。将神经网络与模糊控制相结合将大大减轻了设计者的工作[12-13]。

为更好的提高二甲醚-柴油发动机满足不同工况下国Ⅵ（a）排放标准的能力，基于前文中的优化结果，采用神经网络模糊控制方法对点火提前角（°CA）和二甲醚含量两个参数进行控制，设计适应于WD615型二甲醚-柴油发动机的神经网络模糊控制器，并验证控制效果。

4.1 Sugeno型模糊控制器设计

由前文的优化结果知：将发动机在不同载荷（满载和空载）和不同车速条件（怠速、低速匀速、中速匀速、高速匀速、加速和减速）下的优化所得的输入-输出数据进行学习，将这12组测试数据合并组合后以矩阵的形式在软件的workspace 中保存以备调用。在Matlab/Simulink中建立发动机排放系统的双输入单输出的T-S型模糊控制器，其中合取算法取积、析取算法取和、清晰化算法取加权平均。通过T-S型模糊控制器的“编辑”菜单调出自适应神经网络推理器（Anfis），将训练数据进行导入，同时输入量的模糊子集个数均选择5，采用高斯型隶属函数，输出量采用线性型，最终将生成一个带有25条模糊控制规则的初始FIS，该系统模型结构，如图4所示。

图4 T-S型模糊推理器的Anfis结构Fig.4 Anfis Structure of T-S Fuzzy Interference System

在初始FIS的基础上采用混合法对点火提前角和混合气浓度装载的数据进行训练，此训练过程系统能够自动调节隶属函数的分布状况。设定训练次数为50次，训练结束后显示点火提前角的训练误差为0.27782，混合气浓度的训练误差为0.44432。此时适用于二甲醚-柴油发动机的T-S 型模糊推理器就设计完成了。打开隶属函数编辑器可以看到最终点火提前角和混合气浓度两个输入量的隶属函数分布，如图5所示。

图5点火提前角和混合气浓度输入量的隶属度Fig.5 Membership Function Distributions of Two Inputs of Spark Advance Angle and Mixture Gas Concentration

4.2 控制效果验证

在混合工况（怠速、低速匀速、中速匀速、高速匀速、加速和减速）条件下，对这里所设计的控制器进行仿真验证，仿真结果，如表11所示。

表11 仿真结果Tab.11 Simulation Result

根据表11的优化结果可以看出：对二甲醚含量和喷油提前角进行优化控制后发动机排放物较未优化控制前有较大提升，NOX每公里质量至少降低96.7%，HC 每公里质量至少降低94.4%。跟国Ⅵ排放标准相比，NOX每公里质量低于标准8.9%，CO每公里质量低于标准4.0%，HC每公里质量低于标准5.0%，优化后的二甲醚-柴油发动机完全符合国Ⅵ的排放要求。