基于RBF的非稳态工况下发动机负荷特性测试

2020-03-24王衍涛张小明陈明周东翔贺喆

内燃机与动力装置 2020年1期

王衍涛, 张小明, 陈明, 周东翔, 贺喆

1.陆军装甲兵学院，北京100072； 2.陆军装备部驻沈阳地区第三军事代表室，辽宁沈阳 110031

0 引言

发动机负荷特性是指当内燃机转速不变时，性能指标随负荷而变化的关系，即当发动机在稳定工况下运转时，对于每一种曲轴转速，调速器的杠杆系统和供油齿杆位移都有完全确定的相应位置[1-2]。通常，在一款新型发动机设计定型后，量产装配前均要进行负荷特性分析，以便正确评价发动机性能，提出改进需求。已装配到车辆上的发动机在实际使用过程中，通过分析发动机当前负荷特性，并与该型发动机的标准负荷特性进行对比，对于评估发动机当前技术状况具有重要参考价值。然而，两方面原因导致负荷特性在发动机技术状况评估中并未发挥作用:一方面负荷特性的测取需要发动机保持稳态工况，车辆使用过程中发动机绝大部分时间都处于非稳态工况下[3-4]，直接测取负荷特性难以实现，而目前对于非稳态工况下发动机负荷特性测量方面的研究尚未查到；另一方面，目前发动机负荷特性通常只针对特定转速特定负荷进行了测试，而在车辆实际使用过程中要做到转速和负荷都符合这些特定转速特定负荷几乎不可能。

径向基(radial basis function，RBF)函数神经网络是一种结构简单，收敛速度快，能够逼近任意非线性函数的网络[5-6]。发动机负荷特性可以看作是各项性能参数随工作状况变化的非线性函数，因此，本文提出一种基于RBF非稳态工况下发动机负荷特性测取方式，通过对各种负荷非稳态工况下参数的相应变化进行RBF神经网络的构建，解析后求出稳态工况下发动机负荷特性。

1 基本原理

目前发动机的负荷特性都是在试验台架上完成。试验时，改变发动机承受的负荷，并相应调节内燃机的油量调节机构，以保持发动机处于规定的转速状态，待工况稳定后测量和记录当前的转速、负荷以及其他参数，得到一个测试点，将不同负荷的试验点相连即可得到某一转速下负荷特性曲线。为较全面反映发动机在各种转速下的负荷特性，一般需要对多种转速分别做负荷特性试验，绘制出各转速下的负荷特性曲线。发动机负荷特性可以反映多种性能指标，如柴油机充量系数Φc、指示热效率ηit、有效燃油消耗率be等随转速、负荷的变化关系。在稳态工况下，确定负荷和转速后，根据负荷特性曲线，就可以算出Φc、指示热效率ηit等参数。

以此为基础，本文中假设在非稳态工况下确定负荷和发动机转速，以及一个表征发动机非稳定状态程度的特征量，就会有且仅有一个确定的Φc、ηit、be等性能指标。若假设成立，在非稳态工况下就可实现发动机负荷特性的测取。非稳态工况下发动机负荷特性本质就是求取发动机相关性能参数随转速和负荷以及非稳定状态程度而变化的随动关系。为求取这一随动关系，选取发动机曲轴角加速度表征发动机非稳定状态的程度，与发动机转速、输出轴扭矩作为输入量，有效燃油消耗率作为输出量构建神经网络，求取四个参数之间的相互关系，进而求出非稳态工况下的发动机负荷特性。

2 神经网络样本采集

神经网络的训练需要大量样本，以某型装甲车辆的发动机为试验对象，大量采集该发动机在各种工况下的发动机转速、曲轴角加速度、输出轴扭矩以及有效燃油消耗率等4个参数。

1)发动机转速

由安装在飞轮壳上的磁电式传感器完成，转速传感器安装位置如图1所示。

2)曲轴角加速度

通过发动机实时转速的变化来计算当前曲轴的角加速度。

3)发动机输出轴扭矩

由于在实车上发动机输出轴端没有合适位置安装扭矩测试设备，选取试验车辆的综合传动箱至侧减速器中间的传动轴作为扭矩测试点，测得该点扭矩后通过传动箱传动比和机械效率可以推算出发动机输出轴的扭矩。扭矩传感器安装位置如图2所示。

4)有效燃油消耗率

有效燃油消耗率无法直接测得。采用测量发动机加油尺杆位置，后期再通过喷油泵泵油特性计算单周期喷油量进而推算有效燃油消耗率的方法。

在试验过程中，为保证采集到尽可能多的负荷工况下发动机参数变化情况，对车辆在平地以及不同坡度道路行驶过程进行了数据采集，其中最大爬坡度为32°时发动机处于最大负荷工况，由于瞬态工况下发动机各项参数存在一定的不确定性[7-9]，对每种工况均采集了3组以上试验数据以降低瞬态工况不确定性造成的误差。

3 神经网络构建

3.1 试验数据处理

1) 发动机实时转速n。直接采用所测数据。

2) 输出轴扭矩Tf。由测点位置扭矩Tc、综合传动箱传动比ic，传动箱机械效率ηc计算，计算式为：

Tf=Tc/(icηc)。

(1)

3)曲轴角加速度α。为相邻两次采样转速之差除以采样时间间隔，计算式为：

αi=120π(ni-ni-1)/Δt=120π(ni-ni-1)fs，

(2)

式中：αi为第i次测试所得的曲轴角加速度，rad/s2；ni为第i次测得的曲轴转速，r/min；Δt为采样间隔，s；fs为采样频率，Hz。

曲轴角加速度αi还与发动机输出轴扭矩有关，车辆行驶加速度

ac=(F-Fz)/mc，

(3)

式中：F为车辆行驶动力,F=Tficηcijηj/rz，其中Tf为输出轴扭矩，N·m;ic为综合传动箱传动比;ηc为传动箱机械效率;ij为侧减速器传动比;ηj为侧减速器机械效率;rz为主动轮半径,m。Fz为车辆行驶阻力,N。mc为车辆质量,kg。

曲轴角加速度

α=(ac/rz)icij,

(4)

由式(3)(4)可得：

(5)

4) 发动机实时油耗

由于利用发动机加油尺杆位置计算喷油泵喷油量需要用到喷油泵喷油特性，但喷油泵喷油特性仅对特定转速进行测量，不能全转速情况下实现尺杆位置信号向实时油耗的转换，所以采用尺杆位置信号spo代替实时油耗作为输入量构建神经网络，在绘制负荷特性曲线时将尺杆位置信号换算成实时油耗。

3.2 数据的筛选

试验过程中，车辆在第二次爬32°坡时，因驾驶员操作不当导致车辆熄火倒滑，在此过程中发动机处于非正常工作状态，这段数据应当删除。试验数据换算后的发动机输出轴扭矩大部分为1000～1800 N·m，由于神经网络对样本的依赖性较强，在构建神经网络时仅构建扭矩为1000～1800 N·m时的模型。在MATLAB中利用判断语句可以快速实现数据的筛选。

3.3 神经网络的构建

在MATLAB中，将处理过后的发动机转速n、曲轴角加速度α、输出轴扭矩Tf归一化后作为RBF的输入量，加油尺杆位置信号spo归一化后作为输出量，步长为1，神经元个数设置为20构建神经网络。神经网络训练结果如图3所示，当神经元个数为20时，误差降至0.008 3,说明利用发动机速度、曲轴角加速度和输出轴扭矩计算尺杆位置已经具备一定可信度。

另选一段试验数据，将发动机转速、曲轴角加速度和输出轴扭矩输入已训练完毕的神经网络仿真计算加油尺杆位置，与实测的加油尺杆位置进行对比，如图4所示。由图4可知,利用仿神经网络仿真计算的加油尺杆位置与实测位置非常接近，说明在非稳态工况下，有了确定的发动机转速、曲轴角加速度和输出轴扭矩，能够求出确定的加油尺杆位置。

4 负荷特性曲线绘制

取α=0°即稳态工况下，发动机转速分别为2000、1600和1400 r/min时求得加油尺杆位置，进而求得有效燃油消耗率的负荷特性曲线。

1)尺杆位置

取α=0°，n=2000 r/min，Tf=1000～1800 N·m，利用训练好的神经网络计算尺杆位置。同理，可求出发动机转速为1600 r/min和1400 r/min时稳态工况下加油尺杆位置随负荷的变化规律。

2)计算单周期油耗量

加油齿杆位移和各缸的单周期供油量存在线性关系[10]。根据生产厂家提供的稳定工况测取发动机转速为2000 r/min，即喷油泵转速为1000 r/min时每个加油尺杆位置400个周期的喷油总量，求均值即为单周期发动机耗油量，多项式拟合出发动机转速为2000 r/min时单周期耗油量与尺杆位置的关系，如图5所示。

多项式拟合结果误差为1.512×10-5，确定系数R2=0.999 7，可以认为拟合曲线正确拟合了单周期耗油量同加油齿杆位置之间的关系。同理可拟合出转速为1600 r/min和1400 r/min时单周期油耗量与尺杆位置的关系。

3)负荷特性曲线绘制

将神经网络计算出的稳态工况下发动机转速为2000 r/min时的加油尺杆位置用步骤2)中拟合出的多项式求出单周期耗油量koil。有效燃油消耗率[11-13]

be=B/Ps

(6)

式中：B为该工况下1 h总喷油量,g;Ps为发动机输出功率，kW/h;Ps=nTf/9550。

由于试验所用发动机为6缸发动机，则

B=180nkoil。

(7)

联立(6)(7)可得

be=1 719 000koil/Tf。

同理可得转速为1600 r/min和1400 r/min时的有效燃油消耗率随负荷的变化关系，即负荷特性曲线。将利用模型仿真得到的稳态工况下发动机负荷特性与发动机厂家提供的负荷特性曲线进行对比，如图6所示。