基于BP神经网络的发动机最佳点火提前角MAP优化分析*

侯献军 高 寒 席光维 王志红 彭辅明

(武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室1) 武汉 430070) (汽车零部件技术湖北省协同创新中心2) 武汉 430070)

0 引 言

点火提前角是发动机工作的主要参数，为了使发动机在功率、转矩、燃油消耗率，以及排放性能上都处于最佳状态，需要点火提前角配合各种不同工况的要求做出相应的改变.发动机的电子控制点火系统的工作原理，是根据节气门位置传感器和发动机转速传感器信号，查询储存在ECU中的点火提前角MAP，获取最佳的点火提前角.因此，研究发动机的最佳点火提前角，并将其点火提前角MAP作为ECU的电控基础具有很重要的意义.人工神经网络作为一种理论化的人脑神经网络的数学模型，以其高适应性和容错性的特点，在解决函数逼近、感知觉模拟、多目标跟踪、联想记忆及数据恢复等问题上有着广泛的应用.

目前，国内外对人工神经网络在发动机标定方面的应用进行了大量研究.冯国胜等[1]基于BP神经网络提出了一种EUP柴油机的标定方法，利用BP神经网络处理控制参数与功率，燃料消耗和排放量之间的线性回归；白士红等[2]利用SOM神经网络和BP神经网络建立SOM-BP神经网络模型，通过仿真试验，验证了复合神经网络在柴油机故障诊断中的正确性和精确性;Wang等[3]建立点火提前角BP神经网络模型，实现对汽油机的精确点火控制；Çay等[4]等利用ANN模型对使用甲醇和普通汽油时发动机的CO和HC排放量等参数进行预测，证明甲醇比汽油改善了排放特性；莫易敏等[5]提出了基于主成分分析与前馈神经网络相结合的发动机故障诊断模型，提高了模型的准确度和泛化性；颜伏伍等[6]则利用基于L-M算法的BP神经网络对某发动机万有特性进行研究.

上述主要针对柴油机的标定和故障诊断，以及汽油机电控参数预测和排放性能等进行研究，对最佳点火提前角MAP的研究较少[7-8].本文以某摩托车用单缸发动机为研究对象建立GT-POWER仿真模型，以该发动机的转矩输出作为主要评价指标，综合排放性能得出不同转速和进气压力时的最佳点火提前角，利用BP神经网络对仿真MAP进行优化，并将优化结果与发动机标定结果比较，旨在寻找一种基于计算机仿真、BP神经网络优化并与台架实验相结合的标定方法，以达到节约时间和成本的目的.

1 发动机仿真模型的建立及验证

研究所使用的发动机主要参数见表1.

表1 单缸发动机主要参数

利用GT-POWER软件建立的发动机仿真模型包括：进气系统、缸内系统、曲轴箱、排气系统以及相应的边界条件模型，见图1.

图1 某摩托车用单缸发动机模型

通过试验得到发动机外特性，与仿真结果进行对比来验证模型的准确性，见图2.

图2 仿真结果与试验结果对比

仿真得到的外特性的转矩和燃油消耗率曲线变化趋势与实验结果基本一致，最大误差4.6%.所建立的发动机模型满足精度要求.

2 最佳点火提前角的选取及MAP绘制

2.1 最佳点火提前角的选取

利用GT-POWER软件进行仿真分析，得到不同转速(3 200 ～8 400 r/min)、不同进气压力(8.1～95.1 kPa)时，点火提前角与发动机转矩和排放的关系.以发动机的转矩作为主要评价指标，综合排放性能得出不同发动机转速和不同进气压力时的最佳点火提前角.现以4 400 r/min的发动机转速和46%节气门开度为例，分析最佳点火提前角的选取方法.该工况下发动机的仿真结果见图3.

图3 4 400 r/min和46%节气门开度时的发动机仿真结果

点火提前角为21°CA和22°CA的两个点转矩输出较好且相差低于5%，而点火提前角为21°CA时的NOx排放和CO排放均较低，因此，选择4 400 r/min和46%节气门开度时最佳点火提前角为21°CA.

2.2 最佳点火提前角MAP绘制

通过上述方法，得到105组最佳点火提前角数据，基于该数据绘制最佳点火提前角MAP，见图4.

图4 基于仿真数据的最佳点火提前角MAP

由仿真分析得到的最佳点火提前角MAP平滑度较低且数据精确度欠缺.因此，基于人工神经网络算法，由仿真得到的105组最佳点火提前角数据进行网格训练，得到更多不同转速、进气压力下的最佳点火提前角.

3 基于BP神经网络优化点火提前角MAP

3.1 神经网络预测模型的训练与校准

将发动机转速和进气压力作为输入向量，输出结果为最佳点火提前角.隐层是指输入层和输出层之间众多神经元和连接组成的各个层面，隐层的节点数越多其神经网络的非线性越显著，从而神经网络的强健性更显著.本文采用一层隐藏层，隐层的节点为10.

BP神经网络具有泛化性能，能够在学习函数后，合理的响应被训练以外的输入.利用MATLAB随机剔除15组数据，将这15组数据作为校准数据，检验其神经网络对点火提前角仿真的准确性，余下90组数据进行网格训练、学习.训练完成后，利用随机剔除的15组样本对模型的预测能力进行检验，结果见图5.

图5 神经网络模型校准误差

由图5可见，校准数据曲线与神经网络模型所得曲线基本趋势相同，最大差值为1.6°CA，误差仅为5.3%.检验结果表明，利用神经网络训练的网络模型能准确的预测发动机不同工况下的最佳点火提前角，网络逼近性能很高.

3.2 点火提前角MAP的优化

根据神经网络模型预测得到更多不同转速和进气压力下的最佳点火提前角，共计441组数据，绘制MAP，见图6.

图6 优化后的最佳点火提前角MAP

基于BP神经网络优化后发动机点火提前角MAP更加平滑，数据更准确，某些位置的波动情况较图4更加明显.优化结果表明，BP神经网络可以用于对发动机最佳点火提前角的预测，即当数据有限时，可以利用神经网络拓展已有的数据，并利用拓展所得的数据建立最佳点火提前角MAP.

4 发动机标定试验及数据分析

发动机标定试验测试台架见图7.对该单缸发动机进行稳态电控参数标定，转速范围为3 200～8 400 r/min，进气歧管压力范围为8.1～95.1 kPa，与仿真条件相同.

图7 发动机标定试验测试台架

通过台架实验得到发动机全工况范围内无爆震情况下的点火提前角范围，保持发动机转速和进气歧管压力不变，记录发动机达到最大扭矩时的点火提前角即为最佳点火提前角，得到转速范围在3 200～7 200 r/min、进气压力在50～95 kPa时共85组实验数据，图8为基于试验数据的发动机最佳点火提前角MAP.

图8 基于试验数据的最佳点火提前角MAP

因为时间与成本的原因，通过发动机标定实验得到的数据总量较少且范围较小，绘制的最佳点火提前角MAP平滑度和精确度更低.比较仿真数据和实验数据，见图9.

图9 实验数据与优化后数据对比曲线

随机选取的40组实验数据与优化后数据比较，曲线趋势基本相同，最大误差仅为6.7%.检验结果证明，基于计算机仿真和BP神经网络优化的方法对传统的实验标定方法有较好的辅助作用.

5 结 论

1) 建立某单缸发动机的GT仿真模型，通过与试验得到的发动机外特性对比，验证了仿真模型满足精度要求.

2) 利用BP神经网络对仿真数据进行优化，通过模型训练和校准，得到的校准数据曲线与神经网络模型所得曲线基本趋势相同，最大误差值为1.6°CA，误差为5.3%.优化后MAP更加平滑，最佳点火提前角数据更准确.

3) 将优化后结果与发动机标定试验结果对比，曲线趋势基本相同，最大误差6.7%.证明基于计算机仿真和BP神经网络优化的方法对传统的实验标定方法有较好的辅助作用.

参考文献

[1] 冯国胜，贾素梅，周玮.基于BP神经网络的电控单体泵柴油机标定方法[J].农业工程学报，2012，28(1)：21-26.

[2] 白士红,杜新成.复合神经网络在柴油机故障诊断中的应用[J].中国工程机械学报,2014,12(1):73-75.

[3] WANG Y Y, YANG J G, SONG B Y. Research of gasoline engine ignition control based on neural network[J] Materials Science Forum，2009(1):501-504.

[4] ÇAY Y, KORKMAZ I, ÇIÇEK A, et al. Prediction of engine performance and exhaust emissions for gasoline and methanol using artificial neural network[J]. Energy,2013,50(1):177-186.

[5] 莫易敏,姚亮,王骏,等.基于主成分分析与BP神经网络的发动机故障诊断[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2016,40(1):85-88.

[6] 颜伏伍,王洪建,田韶鹏,等.BP神经网络在发动机万有特性中的应用[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2010,32(3):399-402.

[7] 刘鑫.基于神经网络的汽油机电控标定技术研究[D].武汉：武汉理工大学,2008.

[8] 丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用[M].合肥：中国科技大学出版社,2009.