车用发动机电控系统控制数据的精细标定

车用发动机电控系统控制数据的精细标定

1发动机电控系统标定的研究意义采用电子网络系统后，汽车汽车的控制数据，如各种谱、曲线和控制参数，是决定发动机性能的关键。因此为了获得发动机的最佳性能，必须对发动机电控系统的控制数据进行精细的标定，使发动机按照最优的控制数据运行。随着电子控制技术的进一步广泛应用，发动机电控系统的控制功能得到增强，但是同时需要进行控制的变量也越来越多，如燃料喷射量、喷射定时、点火定时、EGR以及其他各种控制参数。这些控制参数对发动机性能的影响错综复杂，而且由于发动机经济性和排放性能之间固有的矛盾，以及各项排放性能指标之间的相互影响，使得控制参数的选择变得十分复杂。因此进行标定时在各种矛盾的性能目标需求之间找到一种最佳的折衷方案就愈加困难和复杂。研究汽车发动机电控系统标定方法对有效提高发动机的性能具有重要意义。本文详细综合分析了目前发动机电控系统的各种标定方法，包括离线稳态标定方法、在线稳态标定方法、自动优化标定方法、最新的瞬态优化标定方法等。2测试循环的模拟早期发动机电控系统优化标定大都是基于稳态的，采用稳态优化标定方法，其基本思想就是用有限个发动机转速扭矩点（选择有限个工况点的原因是受时间所限不可能确定出测试循环中的全部过程点）模拟整个测试循环。选择的每个工况点都配以时间加权因子代表周围邻近工作区域的工况，时间加权因子是由每个点代表的工作区域所运转的时间除以整个测试所需时间所得的百分数。在这些具有代表性的工况点处通过改变一系列控制参量而得到相应的燃油消耗率和排放物的排放值，从而找到满足约束条件并获得最小燃油消耗率的最佳控制参量的匹配。2.1发动机电控系统的优化标定对发动机的优化任务进行分析，确定优化目标、控制参量和约束条件。由于节约能源的需要，发动机一定要保证具有良好的燃油经济性，燃油经济性是追求的首要目标，因此一般将燃油经济性作为优化的目标。目前国内外对发动机降低排放污染的要求日益严格。所以对发动机电控系统进行优化标定的约束条件可以确定为各种排放物的量值要低于排放法规所限定的量值。发动机电控系统优化的约束条件可分为强制性约束和结构性约束，前者为国际（或国内）排放法规所限定的发动机排放物（主要为NO在发动机电控系统中，可以作为控制参量的参数很多，如燃油喷射脉宽、点火定时、废气再循环率（EGR）等。控制参量的选择可根据具体调整的难易程度进行有目的的选择。2.2分类稳态优化标定方法可分为离线优化标定方法和在线优化标定方法。2.2.1发动机系统试验数据分析所谓离线稳态优化标定，就是标定试验和优化过程分别进行，先进行标定试验，根据一定的试验规程获取试验数据后，建立发动机性能模型，然后进行优化，最终获得优化的控制参数。Prahabkar最早提出了离线稳态标定方法2.2.2在线稳定优化配置方法在线稳态优化标定是由Cassidy提出的一种标定方法3控制变量离散由于在发动机优化数学模型中，目标函数和约束函数与控制变量之间不可能用一具体的数学解析表达式来描述，所以只能对每个测试点测出该点上的燃油消耗率、排放的各项指标以及各控制变量的参数值，建立起离散函数关系。利用曲线拟合技术，以一定的曲线去拟合这些离散量的离散规律，从而获得该离散规律的近似连续函数表达式，即获得了发动机性能指标（即目标函数以及约束函数）与控制参数之间的数学解析表达式。用新建立的连续函数寻求最优化参数来代替原离散函数的寻求最优化参数。一般通过最小二乘法进行曲线拟合得到近似连续函数表达式，建立起燃油消耗率、排放与喷射量、点火提前角、EGR率等之间的数学模型后，也就确定了优化目标（燃油消耗率）和约束条件（排放）关于控制参数的数学模型。4拉格朗日乘子法根据对数学模型的可知分析，电控发动机的优化问题是一个多维有约束非线性规划问题。对于这类优化问题，选择合适的解法是优化取得成功的关键。国外在进行发动机电控系统优化标定的研究中一般均采用拉格朗日乘子法作为优化算法有关拉格朗日乘子的物理意义解释如下：假定优化标定的控制参数候选值已知，如果在一个测试点参数的权衡发生变化，如以HC排放量增高为代价降低油耗，为满足HC的约束条件，必须在其它某个测试点处降低HC排放量。显然，如果在其它测试点不能找到比最初点更低的油耗时，那么最初点的标定值则为最佳值。可见优化标定就是以所有测试点“平衡”权衡为特征的。拉格朗日乘子就是定义这种平衡或权衡的定量尺度。运用拉格朗日乘子法就是将约束条件汇入目标函数中而组合成拉格朗日乘子式，则首先应将原问题转换为如下的等式约束问题求解：式中：ω在上式是以ω如果知道了拉格朗日乘子值就可能把有约束的优化问题转化为几个转速/负荷点的独立的无约束问题。在给定的一组拉格朗日乘子时，一般很难提前预测排放会达到什么水平。如果估计的拉格朗日乘子有误，则排放值不会达到希望的要求。这就需要重新调整拉格朗日乘子值，如以NO其中：λλNO可见，拉格朗日乘子是燃油消耗量与排放约束之间权衡的定量尺度。对于无约束目标函数的求解，采用无约束最优化的直接方法中的POWELL方法。该方法是一种共轭方向法的改进方法，不需要对目标函数作求导计算，计算效率通常令人满意。该方法是求解无约束最优化问题的一种较为有效的方法。5发动机电控系统自动优化标定方法为了获得更好的性能，发动机电控系统的控制功能日益完善，控制参数也越来越多，使得控制参数的选择变得十分复杂，也就使得在进行标定时在各种矛盾的性能目标需求之间找到一种最佳的折衷方案就愈加困难和复杂；发动机优化标定的工作也变得非常繁重。为了进一步提高优化标定质量，提高标定效率，目前在国外自动优化标定方法开始得到广泛的应用发动机电控系统自动优化标定的基本原理就是应用自动标定系统，自动实现发动机控制参数的优化和标定。在发动机性能优化目标、约束条件、控制变量变化范围和边界条件已知的基础上，根据设定的测试试验循环，利用优化软件对控制参数进行自动优化。自动优化标定把试验过程和优化计算结合起来，依据优化问题组织优化实验，自动进行试验、测量、采集数据，在线对试验结果进行优化计算，根据优化结果控制实验过程，直至得到最优解。一旦试验过程开始则完全不需要人的干预，实现全自动优化过程。自动优化标定主要包括4个基本步骤：发动机稳态试验；测量与数据采集；处理数据并建立优化数学模型；进行优化计算并为下一次试验确定新的控制参数。这4个步骤的顺序执行称为一个优化循环。在发动机电控系统自动优化标定试验中，首先需要根据要求选定若干具有代表意义的工况节点，即用有限个发动机工况（转速/负荷）点模拟发动机全运行工况。每个所选择的工况点都配以时间加权因子，以代表周围邻近运行区域的工况。当起始循环的测量和处理完成后，优化模型已经建立，实际的优化结果可以作为临时最佳值。在优化过程中，使用适宜的最优化算法，优化软件便会自动确定出接近临时最佳值的一组参数。这些新的参数被传送到标定装置中，新的试验又可自动进行下去。在优化过程中，新的测量结果用于完善用统计方法得到的初期模型，以便在临时确定的最佳值附近区域提高精确性。完善后的模型作为下一个优化循环的基础。试验结果表明经过起始循环和随后的二三个优化循环之后，就可得到较为满意的优化结果。6瞬态优化方法稳态优化标定方法是用稳态数据近似实际驾驶过程中的燃油消耗率和排放量，都是在稳态工况和暖机状态的基础上获得的，而没有考虑瞬态特性，因而不可避免地存在着某些方面的缺陷，这使得优化标定过程仅限于发动机暖机后的过程，即意味着在使用三元催化转换器的情况下，大约有50%～80%的HC和CO排除在考虑范围之外（这是因为HC与CO主要在冷起动时产生），这必然使优化标定结果的可信度有所下降。瞬态优化方法就是针对稳态优化中不可避免的缺陷而提出的一种新的优化方法，瞬态优化相对稳态优化而言更接近于实际测试过程，并且克服了稳态优化标定方法的缺陷。瞬态优化方法是一种完全忠实于实际测试条件，不进行任何近似的实时交互反馈优化方法。它把受稳态优化方法所限制的各种因素都考虑了进去，这必然导致优化方案实施的复杂化。在瞬态条件下进行优化是非常复杂的，需要一套瞬态试验单元，对测试条件、测试仪器、数据采集系统、微处理器的容量和速度均有很高的要求。AVL公司的CAMEO系统具有瞬态优化标定的功能在瞬态优化标定中典型的应用情况包括：1）用于汽油机的进气管壁面油膜补偿器模型中的参数优化。2）用于柴油机的增压补偿器模型中的参数优化。CAMEO系统中的模型包括专门用于ECU内的壁面油膜补偿器功能自标定的一组实用工具。壁面油膜补偿器的作用是通过改变喷油量来补偿由于燃油在进气道内壁面上的湿壁效应而引起的进入发动机气缸内的燃油量的偏差。在标定过程中，CAMEO通过关闭壁面油膜补偿器来辨识发动机对节气门周期性阶跃的响应特性。这种辨识过程取决于系统模型中的参数调整。由上述试验过程获得的模型在随后由CAMEO设定的一个控制循环中用于调整壁面油膜补偿器的参数。7发动