基于模型的E85 乙醇汽油发动机DVVT 优化

2021-06-18李承运孙建军方会咏赵福成

小型内燃机与车辆技术 2021年2期

李承运杨美孙建军方会咏李伟罗珒赵福成

（宁波吉利罗佑发动机零部件有限公司浙江宁波 315336）

引言

随着石化能源的不断消耗，石油的储量日渐减少，资源变得日益紧张，尤其是对于中国这种资源消耗型大国，资源问题尤其严重。加之目前排放标准的日益严格，汽车行业急需寻找能够替代汽油的、生产方便的、可再生的且排放更少的燃料。乙醇具有可再生性、生产原材料易于获取、抗爆震性能优良和低污染物排放等优点，是一种优良的汽油发动机代用生物燃料[1]。有数据显示，相比于传统的92#汽油，我国成品汽油构成中，只有20%是乙醇汽油。但是，乙醇汽油可以显著降低CO、HC 和NOx排放。刘圣华等通过试验研究得出，使用乙醇汽油，可以使CO 和NOx排放分别降低15%和5%[2]；王春杰等经研究发现，使用乙醇汽油后，整车的CO、HC 和NOx排放分别下降了30%、18%和10%[3]。更重要的是，使用乙醇汽油，不要求改变原汽车发动机结构，因此具有广泛的推广应用潜力。

本文以一台普通量产的三缸直喷增压水冷汽油机为基础，在不做任何硬件结构改动的前提下，针对燃油经济性和气体污染物排放进行E85 乙醇汽油的燃烧优化。采用基于模型的优化思想对可变进排气门正时（DVVT）进行优化，不仅可以准确得到针对乙醇汽油的最佳进排气正时参数，同时显著缩短了试验周期。

1 试验装置和试验方法

在一台量产的15TD 直喷增压汽油机上，采用E85 乙醇汽油（用85%体积分数的工业乙醇与15%体积分数的92# 汽油均匀混合而成），依据整车WLTC 试验循环，提炼出发动机常用部分负荷工况，开展正时优化试验。发动机的主要技术参数如表1所示。

表1 发动机主要技术参数

台架试验系统布置如图1 所示。测功机为HORIBA 瞬态测功机，检测和控制发动机转速和转矩的变化，确保工况稳定；采用AVL IndiCom 燃烧分析仪对缸内燃烧实时监控，并记录相关燃烧参数；采用HORIBA 瞬态排放设备监控优化过程中发动机的原始排放变化，包括CO、THC、NOx等有害污染物排放变化。

图1 发动机台架试验布置示意图

为了缩短试验时间，此次DVVT 优化试验采用了基于试验设计（DOE）和基于模型的优化方法，比传统方法可节约50%的台架标定时间。本文中涉及到的DOE 和标定优化均采用MATLAB 中的基于模型标定工具箱（model based calibration tools）实现。最后，将优化正时后的油耗数据导入CRUSE 进行整车燃油经济性仿真，评估优化效果。

2 基于模型的DVVT 优化

基于模型的优化技术是以DOE 理论为基础，通过对试验数据拟合回归找出数据间的数学关系，建立发动机的输入输出数学模型，然后据此数学模型对发动机的标定参数进行优化。图2 为典型的基于统计学建立的发动机数学模型示意图。

图2 发动机数学模型示意图

具体到本文的DVVT 优化，首先建立发动机的油耗、排放等性能参数与DVVT 关系的数学模型，然后基于该数学模型进行DVVT 优化。基于模型的优化方法包含的主要步骤有：试验设计即DOE、台架测试、建立数学模型、基于模型优化和优化结果台架验证。

本试验中，发动机采用的凸轮轴方案为：进气气门最大升程为8.5 mm，排气气门最大升程为8.57 mm，基础重叠角为34°CA（1 mm 气门升程），进气正时物理调节范围为-37.5～12.5 °CA（相对排气上止点，下同），排气正时物理调节范围为-11.5～18.5°CA。气门重叠角如图3 所示。

图3 发动机气门重叠角

2.1 基于DOE 的DVVT 优化

根据WLTC 试验循环，筛选出24 个试验工况进行优化，具体工况如表2 所示。

表2 台架试验部分负荷工况列表

目前，常用的采样点分布算法[4-5]包括最优DOE算法和空间填充（Space-Filling）算法。按优化目标不同，最优DOE 算法又分为D-Opimal、V-Optimal 和A-Optimal。这3 种算法更适用于多项式建模。空间填充算法强调在试验次数和建模可靠性之间求得平衡，事先不需要选定模型，不需要对系统有所了解就可以设计试验。空间填充算法依据最大化最小间距（maximize minimal distance）原则，利用多维空间的2点间距，用扩展勾股定理计算，如公式（1）所示。

式中：n 为空间维度，即参数数目，分别为2 点的第i维坐标。

用扩展勾股定理计算相邻两点间的距离，使试验空间中2 点间距的最小值最大化，从而实现样本的均匀分布。本文的正时优化试验采用空间填充算法实现试验样本最优分布。

本试验中所用的发动机可变进排气门正时调节范围如下：可变进气门正时（IVVT，即进气VVT）调节范围为50°CA，可变排气门正时（EVVT，即排气VVT）调节范围为30°CA。按照传统矩阵扫点方法，每5°CA 定义为一个水平，每个工况至少要做77 组台架试验才能挑选出最优组合。采用Space-Filling算法，只需22 组数据即可实现优化目的。通过Space-Filling 算法计算的DOE 正时散点分布如图4所示。

图4 Space-Filling 算法计算的正时散点图

2.2 开展台架试验

采用E85 燃油，在热机工况下进行部分负荷正时优化试验，轨压采用原始ECU 标定数据，点火提前角控制在AI50 为6～10°CA 或者爆震边界，空燃比控制在理论空燃比附近，DVVT 按照DOE 列表进行调整。若发动机燃烧时平均指示压力循环波动率（IMEPCov）大于10%，则跳过该DVVT 组合，进入下一组合。

2.3 建立发动机数学模型以及模型评估

将24 个工况的台架试验数据导入MBC 工具箱，建立point-by-point 模型，如图5 所示。该模型采用混合多项式进行拟合，得到发动机油耗、排放、燃烧稳定性与正时之间的对应关系。

图5 发动机的数学模型结构图

发动机排放数学模型在用于优化之前需要进行性能评估。常用的评价指标有均方根误差（root-meansquare error,RMSE），决定系数（coefficient of determination）r2、自适应确定系数、预测确定系数[6]。

决定系数r2表征模型与测试数据的拟合精确度。r2越接近1，表示模型参考价值越高，通常要求此值大于0.90。自适应确定系数用于评判模型的自由度数目（模型项数）是否合适。当r2与的数值相近且接近1，表明模型拟合较好，并且模型阶数设置合理，通常要求此值（）大于0.90。预测确定系数表征模型的预测能力,越接近1，表明模型预测能力强，通常要求此值大于0.90。由于实际测量中会引入各种设备的测量误差、发动机工况波动散差、随机误差等，需要在模型评价时剔除一些偏差过大的实际测量数据，以提高模型的精度和预测能力。图6为2 000 r/min@0.4 MPa 工况下油耗模型的评价结果。可知，评价指标优良，模型具有足够的预测能力。其它工况的模型依此方法逐一改进。

图6 多项式拟合模型评价结果

2.4 基于模型的DVVT 优化

将24 个工况的数学模型导入CAGE 工具箱，开展油耗和排放优化。优化遵循多目标优化的折中（tradeoff）原则[7]，即以油耗为主要优化目标，兼顾气体排放最低和燃烧稳定性最优。折中优化过程示意图如图7 所示。

图7 多目标折中优化

经过优化后的各工况DVVT 参数，依据平顺性要求生成MAP 如图8 所示。

图8 优化后的DVVT MAP 图

3 优化前后试验结果对比与分析

将优化后的正时参数刷写进ECU，进行台架测试。测试结果显示，相比原始正时参数，优化正时后，多数部分负荷工况的油耗都有一定的下降。表3 为优化正时前后油耗差异，用优化后的油耗减去优化前的油耗，即得到油耗的降低程度。

表3 优化正时前后油耗差异 g/（kW·h）

从表3 可以看出，优化后，油耗下降。原因主要有以下几点：

1）表4 为优化正时前后气门重叠角差异，即用优化后的气门重叠角减去优化前的气门重叠角。

表4 优化正时前后气门重叠角差异 °CA

可以发现：在中小负荷，优化后的气门重叠角明显增加。这样可以有效减少泵气损失，进而降低油耗。由于E85 乙醇汽油的含氧量较高，所以即使在大气门重叠角导致残余废气过多的情况下，缸内混合气仍然可以稳定燃烧；在大负荷，优化后的气门重叠角较优化前小，主要体现在优化后的进气VVT 较优化前更加接近初始位置。一方面由于进气门开启较晚，会导致进气歧管压力增加，可减少泵气损失；另一方面，进气门晚开，可以保证大负荷情况下缸内残余废气少，有利于改善燃烧效率，从而降低油耗。

2）使用乙醇汽油后，由于乙醇汽油的蒸发潜热大，蒸发时吸收的热量多，所以更容易降低气缸内温度，抑制爆震现象发生[8]。在中大负荷，相对于原始ECU 数据，优化后的点火提前角可以更接近理想点火提前角（AI50 处于6～10°CA），从而实现降低油耗的目的。

3）使用E85 乙醇汽油后，由于排气温度降低，发动机在大负荷时混合气无需进行加浓。相比原始ECU 数据，优化后的空燃比（lambda）全部在理论空燃比附近，大负荷油耗降低。

将优化后的油耗数据导入AVL 的CRUSE 软件，进行燃油经济性仿真，对比优化正时前后的油耗降低情况。整车模型采用吉利博越车型，匹配7 速DCT 变速箱，采用WLTC 试验循环考核经济性。仿真结果对比显示，经过正时优化后的整车燃油经济性较优化前改善约2.6%。