应用模糊算法估计高压共轨电喷技术的压力值

应用模糊算法估计高压共轨电喷技术的压力值

为了满足EU6、EU7严格的排放标准，高压柴油共轨喷射系统由于存在液压过程具有高度的非线性特性，其性能直接依赖于共轨压力值，所以需要一个模型对其进行预测，本文将汉默斯坦动态模型与多级神经模糊结构结合，对共轨压力值进行估计。

共轨液压系统PCR（压电液压共轨系统）主要分为以下几个部分：低压电路包含低压泵（EFP）,用于将燃油从压力罐推到高压泵（HPP）中；高压电路包含HPP、体积和压力控制阀（VCV、PCV）、高压共轨（CR）、压电式喷头（INJ）、管道和燃油压力传感器（HPS）；返回电路用于将未使用的燃料通过燃油回油管返回到燃料罐中。

共轨压力值P（t）可以通过以

下模型描述：

式中，E为燃料体积弹性模量；T为燃油温度；Vrail为共轨体积，常数；为通过高压共轨的总体积流率。

由于通过高压共轨的总体积流率难以测量，压力值还需要通过其它测量变量进行预测，通过计算压力值在一定时间范围内[t，t+τ]的改变量ΔP（t+τ）可以预测其变化趋势，设定测量时间t时共轨压力值为P（t），则在t+τ时刻，压力值为。

假设燃料体积弹性模量不随温度和压强改变，且为均一流体，通过一级近似可以得到ΔP（t+τ）。

为在时间段[t，t+τ]内通过高压共轨的燃油总体积。

在当前的应用中，对于燃油喷射脉冲参数的获取也存在误差，如喷射持续时间、压电驱动能量，这些都会导致燃油量的测量偏差，影响共轨压力值的预测准确性。

GeluLaurentiuIoanaset al.2013 IEEE International SymposiumonApplied ComputationalIntelligence and Informatics Timisoara-May 23–25,2013.

编译：周冲