基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

张志清，艾志强

(钦州学院，广西 钦州 535000)

基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

张志清，艾志强

(钦州学院，广西 钦州 535000)

基于 AVL-BOOST 软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型，标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算。仿真出来的 3 200 组数据作为人工神经网络输入数据，采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立 2 层的反馈神经网络仿真模型。并分别通过实验、AVL-BOOST 和神经网络数据曲线的对比分析，验证人工神经网络预测的准确性。利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响，以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度。

人工神经网络；柴油机；柴油机排放；仿真

0 引 言

由于柴油机低排放低油耗，现已广泛运用于各行各业。许多学者正努力研究如何降低内燃机排放物，提高柴油机热效率。在此过程中主要是利用现有机电一体化系统的知识，开发出可变气门正时、可变几何涡轮增压系统、废气再循环、选择性催化还原和共轨喷射系统对柴油机输入参数进行调整以优化柴油机综合性能[1]。从系统工程的角度来看，现代柴油机耦合了多个系统，动态变化的输入参数在一定程度上都影响着柴油机所有输出参数。因此，研究在不同条件下各参数对柴油机排放和动力性能影响程度很有必要。

随着计算机科学的发展，很多商业软件广泛用于柴油机性能仿真，为柴油机设计提供了一个预先设计的平台。近些年比较典型的仿真软件主要有 GT-Power，AVL-BOOST 等软件，主要用来建立零维或双区燃烧模型来研究输入参数对柴油机运行综合性能的影响[2-4]。文献[5] 基于 BOOST 建立了发动机整机模型并进行了分析，结果表明 BOOST 模型能够比较准确的仿真出发动机瞬态和稳态性能。朱钰等[6]利用 AMESim 软件建立了柴油机喷射系统仿真模型，分析了喷油系统各结构参数对柴油机经济性和排放性的影响。尹自斌等[7]对柴油机推进特性进行了实验研究，研究表明 NOx 比排放随柴油机负荷和转速的升高而下降，油耗是影响的主要因素。

本文利用验证好的 AVL-BOOST 模型进行仿真，将预测的柴油机性能参数作为神经网络输入变量，建立柴油机人工神经网络（ANN）模型。基于模型生成的数据集，采用贝叶斯统计方法对网络进行训练，预测分析柴油机进排气压力对转矩的影响，柴油机压缩比和供油定时对转矩，排放和排气温度的影响，并采用扰动法分析柴油机各输入参数对柴油机性能影响的敏感程度。

1 实验装置

为验证仿真模型的准确性开展相关实验。图 1 为电控单体泵柴油机实验台架示意图。在试验过程中，采用 Horiba MEXA1600 来测量 NOx 含量；采用 AVL Dismoke-400 测量生成的碳烟浓度；采用法国 EFSIFR600 型喷油规律测量仪对单体泵喷油规律进行喷油率测试；采用 DEWE-2010CA 燃烧分析仪对柴油机的燃烧进行分析；采用 FCMM-2 燃油耗测量仪测量一次燃油消耗质量，从而计算出耗油率。不同的温度、流量、压力分别采用相应的传感器进行测量。柴油机ECU 控制系统用来控制柴油机的运行情况。

2 仿真模型的建立

2.1 AVL-BOOST 仿真模型的建立

柴油机工作是一个复杂的过程，本文采用 AVLBOOST 软件建立一个由气缸，进排气管、中冷器和涡轮增压器等原件组成的柴油机仿真模型。仿真模型中采用 AVL MCC 燃烧模型和 Woschni1978 传热模型。柴油机进气阀最大升程为 14.8 mm，进气门开启始点为66°，进气门关闭终点为 54°；排气阀最大升程为 15.5 mm，排气门开启始点为 58°，排气门关闭终点为 56°。

为验证柴油机整机模型的准确性，利用实验室台架开展相关柴油机运行实验。柴油机 75% 负荷和额定负荷下的缸压曲线实验和仿真模型的对比如图 2 和图3 所示；Soot 和 NOx 排放曲线如图 5 所示。仿真和实验数据误差都在 5% 以内，从图中可看到，拟合性很好，该模型能够比较准确地预测柴油机的工作特性。

表1 ANN 输入参数表Tab. 1 Input parameter table of ANN

2.2 神经网络模型的建立

利用验证好的 AVL-BOOST 模型，通过仿真可以得到大量的柴油机运行参数的数据。本文选取覆盖柴油机所有运行工况点的大约 3 200 组数据，作为 ANN的数据输入。采用 Sobol 全局灵敏分析方法使产生的随机数序列在设定的上限和下限之间。数据的输入上下限如表 1 所示。AVL-BOOST 仿真所产生的数据虽然涵盖了整个柴油机的运行工况，但是还不足以预测发动机的整个运行工况。然而 ANN 可以通过不断学习，从未知的复杂的数据环境中发现新的规律，克服了传统方法分析过程中遇到的困难。它的结构主要由输入层、中间隐含层和输出层组成。它能抽取样本所隐含的特征关系，对数据采用内插和外推的方法获得其属性。而且不会由于个别误差而影响到整个模型特征。因为贝叶斯方法充分考虑了网络的体系结构和训练时的估计误差，可以有效地提高计算精度和效率，所以本文采用贝叶斯正则化方法对网络进行训练。

建立的 ANN 仿真模型如图 4 所示。在第 1 阶段两层 ANN 模型中，10 个隐藏层里面的神经元主要用来预测柴油机的转矩和排气温度的性能指标。在第 2 阶段隐藏层中，1、2层分别采用 10，8 个节点。每 1 个MLP 结构都设计具有 2 个隐层和 Sigmoid 函数线性激活函数的输出层。输出的结果分别为 NOx 和 Soot 排放量。ANN 培训性能的好坏可以通过训练数据集和AVL-BOOST 仿真数据的误差进行比较评价。2 400 组数据用于 ANN 训练，800 组数据用式（1）进行合理评价：

式中：er为误差；mi为 ANN 输出结果；ti为 AVLBOOST 仿真结果。

由于本文利用 ANN 模型对柴油机的整个工况进行预测，也必须对柴油机不同转速、全负荷和部分负荷等工况进行实验验证。因此为了验证 ANN 模型的准确性，利用柴油机台架开展不同转速、全负荷和部分负荷柴油机运行实验。本文主要考虑柴油机输出转矩、油耗、NOx 和排气温度 4 个因素，即柴油机运行特性的实验数据、AVL-BOOST 和 ANN 仿真数据结果对比如图 5 所示。通过图 5 可以得到神经网络和实验数据的拟合性能很好，能够比较准确的预测柴油机各工况性能。

3 ANN 仿真分析

经实验验证的 ANN 训练模型输入相关的柴油机运行参数，就可以用来预测和分析柴油机的动力性能和排放性能输入.柴油机运行的 10 个参数，就可以得到 4输出参数，可以选取一些具有代表性的输出进行分析，以便更好分析柴油机运行参数和输出参数之间的依赖关系。

3.1 进排气压力对转矩的影响

在柴油机运行过程中，柴油机转矩主要影响因数是喷油量和进排气空气压力。由于受到各种排放法规的限制，不能仅靠增加喷油量提高转矩，因此选择合适空燃比才是提高转矩最好的办法，也就是通过提高空气进气总管的压力来改善柴油机的输出转矩。比如现在开发出来的 VGT 系统，就能比较好控制柴油机的输出转矩。在这主要研究进排气压力对转矩的影响，通过 ANN 仿真柴油机额定工况下得到的结果如图 6 所示。从图 6 可知，随着进气压力的增加，转矩的输出呈增加的趋势，这主要是因为增加了新鲜空气的进入量，改善了缸内燃烧；随着排气总管压力的增加，柴油机输出转矩呈下降的趋势，因为它阻碍了缸内废气的排出，换句话说增加了缸内自身的 EGR。

3.2 压缩比对柴油机性能的影响

压缩比是影响柴油机各项性能指标的重要因素之一，它的大小直接影响柴油机平均有效压力、充气效率、循环热效率等。同时压缩比还会影响柴油机缸内温度，柴油机氮氧化物排量和 Soot 排量。如果压缩比过大会造成柴油机机械负荷过大。因此，研究柴油机压缩比对柴油机性能的影响是很有必要，有利于进一步改善柴油机特性。本文主要研究分别在 100% 负荷和 75% 部分负荷下压缩比对柴油机转矩、排气温度、NOx 和 Soot 的影响，通过 ANN 仿真得到的结果如图 7所示。

从图 7（a）可知，随着压缩比的增加，柴油机转矩不断增加，但是增加的大小呈减小的趋势。主要是因为随着压缩比的增加，提高了缸内温度，改善了燃烧特性，且提高了热效率，但随着压缩比的继续升高，柴油机改善的效果和提高热效率的趋势都减小了。随着压缩比的增加，排气温度呈减小的趋势，这主要是因为减小了滞燃期，缸内燃烧提前，所以排气温度减小。

从图 7（b）可知，柴油机在 100% 负荷和 75% 部分负荷下随着压缩比的增加，单位功率 NOx 和 Soot 排量呈下降的趋势。虽然缸内温度上升了，NOx 生成总量增加了，但是由于功率增加了，所以单位功率 NOx呈减小趋势。同样由于功率的增加和燃烧特性的改善，单位功率 Soot 也成减小的趋势。

3.3 供油定时对柴油机性能的影响

柴油机供油定时角直接影响到燃油喷入缸内的那一时刻，对柴油机的燃烧质量影响很大，直接关系到柴油机的排放性能和动力性能[8]。在这主要研究分别在 100% 负荷和 75% 部分负荷下供油提前角对柴油机转矩、排气温度、NOx 和 Soot 的影响，通过 ANN 仿真得到的结果如图 8 所示。

从图 8（a）可知，随着供油定时角减小，柴油机转矩是先增加后减小，而排气温度则是呈上升趋势。这主要是因为供油过早时，喷入的燃油还达不到自然的温度，燃油滞燃期增加，燃烧变差，而且冷却系统带走的热量增加，使得经济性变差；供油太晚时，是的喷到气缸的燃油延后，后燃加重，排气温度增加，同样导致柴油机经济性和动力性变差。

从图 8（b）可知，随着供油定时角的减小，NOx的排量减小，主要是因为经济性变差，缸内温度降低所导致。而 Soot 的生成刚好和 NOx 生成相反，这主要是因为供油越晚，燃油的后燃就越严重，导致 Soot 的生成增加。

4 输入参数分析

对于大量非线性数据输入，扰动法可以作为很好的方法来研究输入数据对输出的扰动，从而得到输入因素的影响程度。当只有其中一个输入因素变化，作为一个特定的输入，扰动法能充分考虑模型输出的变化，得到各个输入参数的影响程度大小。本文建立了一个 8 个预定义的输入参数和 4 个输出参数的 ANN 模型。

式中：Y4×1为输出矢量；X8×1为输入矢量。将整个定义域分为n个相等的区域，通过式（3）来计算输入因素的影响程度[2]，对输入的 8 个因素敏感性进行分析。

式中：为第i个输入所对应第j个输出的平均灵敏度因子；бi和бj分别 ANN 训练过程中第i, j的标准方差；бk为第k个区间变化量；X为在定义域中任意一点。

柴油机转速和当量比都是影响柴油机动力特性和排放特性的关键因素，本文通过采用式（3）的方法分别在转速n= 628 r/min, 1 000 r/min，当量比φ= 0.45，0.9 的情况下评价柴油机各参数对柴油机综合性能的影响。结果如图 9 所示，横坐标 1～8 分别为燃油喷油压力、EGR、喷油量、喷油定时、喷油持续角、压缩比、进气空气压力及进气空气温度。从图可知，每个输入对输出的影响程度都不同，负数表明增加输入参数，将减少输出；相反，正数表明增加输入参数，将增加输出。

从图 9 可知，相对其他因素，循环喷油量是影响柴油机性能最关键的因素。压缩比、进气空气压力都有利于提高柴油机的输出转矩。进口空气压力对油耗影响最大。增大进气空气压力油耗减少，尤其是在高当量比时，起关键作用。在φ比较小时，随着喷油量的增加，油耗反而减小。主要是因为转矩的增加比较大。尤其是在低转速条件下，推迟喷油定时，油耗增加的比较显著。

在整个运行过程中，增加喷油量，Soot 生成总量增加，但当φ比较小时，增加的功率比碳烟多，即单位功率 Soot 呈减小的趋势；当φ比较大时，增加的功率的比碳烟少，即单位功率 Soot 呈增大的趋势。进口空气压力和压缩比的增加有利于减少碳烟的排放。在整个运行过程中增大 EGR，将导致 Soot 生成量增加，这主要原因是降低了缸内温度，减小了碳烟的氧化量。随着燃油喷油压力的增加 Soot 生成量减少，当φ比较小时，燃油喷油压力对碳烟的影响比较明显。和其它因素相比较 EGR 对 NOx 生成量影响最大，尤其是在低转速的时候。喷油量、压缩比和喷油压力增加，NOx 生成量都会增加。喷油定时对 NOx 生成量也是一个重要的因素，喷射延后也将导致 NOx 生成量的减少。

5 结 语

柴油机运行可以看成是一个复杂稳态的热力学过程，它存在着多个参数的输入和输出。本文利用实验验证后的 AVL-BOOST 柴油机整机模型。通过仿真选取了覆盖柴油机整个运行工况点的大约 3 200 组数据，作为神经网络的数据输入，建立了两级 MLP ANN模型。并利用实验对不同转速不同工况的 ANN 预测结果进行了验证，并采用扰动法分析了各参数对柴油机排放性能和动力性能的敏感程度。通过 ANN 仿真的结果如下：

1）各参数对柴油机的动力性能和排放性能的影响很大程度依赖于当量比和转速。循环喷油量是影响柴油机性能最主要的因素。在当量比比较小时，增加喷油量会增加柴油机转矩，减小单位功率的油耗，但是会增加 Soot 和 NOx 的排放。增加进口空气压力和压缩比可以有效的提高柴油机转矩，减小油耗。

2）EGR 和喷油定时对 NOx 的产生都比较明显。对 Soot 产生影响最大的是循环喷油量，增加喷油压力可以有效地减少碳烟生成量。进气温度对柴油机的性能影响不是很明显。每个输入参数对柴油机输出的影响并不完全由于同一个参数，而是由于多个输入参数共同影响。

因此，为了更好地研究运行参数对柴油机输出参数的影响，采用可靠的敏感度方法分析输入变化对柴油机排放性能和动力性能的影响很有必要。

[1]FROSINA E, SENATORE A, BUONO D, et al. A critical analysis on the lubrication circuit of a ,non-road diesel engine by adopting a 3D and 1D approaches[J]. Energy Procedia, 2015, 81: 794-804.

[2]NIKZADFAR K, SHAMEKHI A H. Investigating the relative contribution of operational parameters on performance and emissions of a common-rail diesel engine using neural network[J]. Fuel, 2014, 125: 116-128.

[3]MATHER D K, REITZ R D. Modelling the influence of fuel injection parameters on diesel engine emissions[R]. SAE Technical Paper, 1998.

[4]BIRTAS A, CHIRIAC R. A study of injection timing for a diesel engine operating with gasoil and HRG gas[J]. UPB Scientific Bulletin, Bucharest, 2011.

[5]王存磊, 殷承良, 王磊. BOOST发动机建模及其在混合动力仿真中的应用[J]. 上海交通大学学报, 2011, 45(6): 875-879.

[6]朱钰, 张天野, 尹自斌, 等. 船用中速柴油机电控燃油喷射系统匹配[J]. 内燃机工程, 2015, 36(2): 138-144.

[7]尹自斌, 薛阳, 马海涛, 等. 某船用中速柴油机排放特性试验[J]. 中国航海, 2013(3): 37-40.

[8]乔英志. 4190 型柴油机工作过程仿真与性能优化[D]. 厦门:集美大学, 2013.

Investigating the influence factors on performance of electronic controlled diesel engine using neural network

ZHANG Zhi-qing, AI Zhi-qiang
(Qinzhou University, Qinzhou 535000, China)

A four cylinder diesel engine simulation model was built based on AVL-BOOST software simulation platform, and the validated model was carried out to simulate the whole working condition of diesel engine. 3 200 sets of data were simulated as input data of artificial neural network, and the two layer feedback neural network simulation model which was trained by Bayesian statistical method , was established the network . The correctness of neural network is verified by the comparison of experiments, AVL-BOOST and neural network data. The influence of intake and exhaust pressure on the diesel engine torque is predicted by the ANN model, and the effects of compression ratio and fuel injection timing on the emission performance and dynamic performance of the diesel engine are predicted. Finally, the relative importance of each parameter on different engine performance and emission characteristics are investigated using perturbation method and most influential parameters on different outputs are obtained.

artificial neural network；diesel engine；diesel engine emission；simulation

U664.142

A

1672 - 7619(2017)04 - 0084 - 06

10.3404/j.issn.1672 - 7619.2017.04.017

2016 - 08 - 18；

2016 - 10 - 08

2016 年广西教育厅中青年教师提升项目(KY2016YB473)；2014 年国家自然科学基金资助项目(41466003)

张志清(1982 - )，男，博士研究生，讲师，主要研究方向为电控柴油机控制。