柴油发动机废气再循环控制策略优化研究

针对柴油发动机在瞬态工况下废气再循环(EGR)控制响应慢和稳定性差问题,在对进气量控制的基础上,提出一种基于最小二乘向量机(LSSVM)的EGR目标开度预测模型。通过改进的平衡优化器算法(EO)来调整LSSVM的正则化参数和带宽,提高了模型预测性能,并分别建立了基于PLEO-LSSVM的EGR目标开度控制模型和基于PLEO-LSSVM的EGR双闭环控制模型。为验证提出的模型在瞬态工况下的性能,通过Simulink对提出的模型在定转速变扭矩和定扭矩变转速2种瞬态工况下进行模拟仿真与实验分析。仿真结果表明:提出的EGR目标开度控制模型和双闭环控制模型在瞬态工况下响应速度和稳定性上有更好的表现。其中,在定转速变扭矩和定扭矩变转速工况下,与传统的组合控制相比,提出的EGR目标开度控制模型响应速度分别快0.85%和3.64%,振幅分别小34.9%和12.1%。与现有的EGR双闭环控制相比,PLEO-LSSVM双闭环控制在定转速变扭矩工况下1.6~2.3 s时间内,响应速度快5.26%,振幅小31.7%,在4.5~5.5 s时间内,响应速度快5.5%,振幅小40.81%。在定扭矩变转速工况下6.7~7.3 s时间内,PLEO-LSSVM双闭环控制响应速度快2.17%,振幅小57.9%,在11.85~12.2 s时间内,响应速度快7.14%,振幅小60.9%。

柴油机废气再循环控制策略的优化与仿真验证

针对发动机在瞬态工况下废气再循环(EGR)目标开度响应速度慢和稳定性差问题,在基于进气量控制的基础上,提出了一种基于最小二乘向量机的EGR目标开度预测模型。通过改进的平衡优化器算法来调整模型的正则化参数和带宽,并在选定的瞬态工况下对模型进行模拟仿真。结果表明:与反向传播神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)和广义回归神经网络相比,所提出的预测模型在瞬态工况下具有更好的预测性能;与现有的控制策略相比,所提控制策略的EGR率曲线有较好的实时跟踪性,且与传统控制相比,其响应速度更快、稳定性更好。

面向大数据分析的车重还原算法研究

在当下智能时代,对于准确还原载货车辆行驶时的质量,成为了分析车辆动力需求和优化控制策略的核心问题。然而,面对着诸如干扰大、场景多、采集间隔长等挑战,针对行车大数据的车重估计往往表现出明显的波动。这其中,平均每百秒进行四次换挡,持续6秒的刹车的情形更是屡见不鲜。现有的算法往往难以在信息干扰大、数据缺失等复杂场景下有效应对。因此,本研究以概率统计为基础,提出了一种基于核密度估计的车重还原方法。通过对驾驶行为的深入分析,建立了有效的数据筛选原则。在此基础上,利用车辆纵向动力学方程和递推最小二乘法,完成了对车重的精准估计,并采用核密度估计的技术对所得结果进行了深入分析,以还原真实的车辆质量。此外,针对数据中刹车和换挡等因素的影响,对算法的误差适应性进行了详尽分析。研究结果显示,在换挡和刹车等误差干扰下,所提方法的估计结果稳定在5%以内,成功实现了对载货车辆历史行驶过程中车重的精确还原和追溯。这一研究不仅提供了一种全新的数据智能方法,更为解决行车大数据分析中的实际问题提供了有力支持。

基于LS-DYNA的甘蔗收获机压蔗辊影响研究

为减轻甘蔗收获过程中甘蔗损伤并提高甘蔗收获机收获效率,本文基于有限元方法,分析了甘蔗收获机收获过程中压蔗辊对甘蔗损伤情况,通过对甘蔗收获机切割区域的应力分析表明,切割点和甘蔗-土壤界面有不同的应力表现。甘蔗收获机不带压蔗辊时,甘蔗在切割过程中发生不规则运动导致甘蔗间应力大于其屈服极限极易发生折断导致切割不完整。而压蔗辊可以显著降低甘蔗-土壤界面的应力,减少甘蔗间的运动,提高甘蔗切割质量。

基于车联网数据的坡度预测研究

道路坡度信息作为车辆行驶中动力性、经济性和智能化控制中的重要部分,其良好的预测精度对车辆的能量管理、制动辅助及预测性驾驶控制策略的制定具有重要作用,在道路规划、车辆导航中具有重大的应用价值,为智能导航、智能交通系统等提供数据支撑。为实时计算车辆行驶过程中的坡度状况,该研究采用来自车联网车辆实时采集的车速和GPS信息对车辆运行过程中坡度情况进行估计。考虑到坡度计算结果具有实时性且短时内对先前坡度信息具有一定的依赖。在坡度估计信息的基础上,构建了基于长短期记忆模型(LSTM)的坡度预测模型。为验证所提出的坡度估计方法及预测模型的有效性,利用一半挂车的自然驾驶数据对坡度进行估计计算,并将其作为预测模型的数据基础,利用基于LSTM的坡度预测模型进行对应的模型构建、参数初始化、训练及预测,并将预测结果与GRU模型进行对比。结果表明,所提出的坡度估计方法能有效地对车辆行驶过程中的坡度情况进行实时估计,采用基于LSTM的坡度预测模型对道路坡度预测具有较高的预测精度,其均方根误差和平均绝对误差分别为16.71和3.38,均优于GRU模型。

柴油机喷孔出口截面空化流动特性

为了更好地了解柴油机喷孔内燃油空化流动特性,基于空化数和几何结构相似原理,采用比例放大试验装置,并结合CFD三维仿真,研究了喷孔出口截面处空化过程及空化过程对出口截面燃油流动速度、密度分布及湍动能的影响.分析了在保持入口压力不变的工况下,出口截面空化流动随背压改变的变化规律.研究表明:当入口压力不变,随背压降低,喷孔入口截面空化区先增大后稳定,喷孔出口截面空化区及燃油密度随背压的降低而减小;喷孔出口截面的湍动能随背压降低而不断增大,其中空化饱和阶段湍动能增加率小于无空化及空化发展阶段;喷孔出口截面与入口截面的液相平均流速在无空化阶段相差不大,而在空化发展阶段及空化阻塞阶段,两者相对速度不断增大.

无凸轮电液驱动气门系统的建模与控制研究

以无凸轮电液驱动气门(EHCV)的开发为研究背景,运用SIMULINK工具建立了系统的仿真模型,以利于无凸轮电液驱动气门控制策略算法的开发与仿真研究。通过改变模型的参数值,分析影响系统性能的因素,优化系统性能。并以此模型为平台,进行了气门峰值升程PID控制的研究。进行了低转速下的实验,结果能较好地与仿真结果相吻合。

湍流射流点火燃烧特性的模拟研究

稀薄燃烧策略可以在提高燃料效率的同时减少污染物排放,而预燃室式湍流射流点火技术作为一种强点火方式能够有效提高燃烧稳定性。采用数值模拟手段对稀薄混合气湍流射流点火燃烧特性进行研究。结果表明:在混合气过量空气系数(∅a)为1.5的情况下,湍流射流点火相较传统火花塞点火最高燃烧压力提高66.4%,NO_(x)排放相较当量比燃烧降低93.9%;增加预燃室辅助燃料能够提高热射流初始动能,改善射流火焰结构,加速主燃室混合气消耗速率;在湍流射流点火模式下主燃室湍动能出现两个波峰,湍动能的增加对燃烧起到促进作用。

高效选择性催化还原氨吸附解吸附化学反应模型的标定研究

柴油机尾气后处理装置SCR(Selective Catalytic Reduction,选择性催化还原)主要是对发动机尾气的NO_(x)进行净化处理。目前主流的SCR(选择性催化还原)控制方式是,基于下游NO_(x)进行开环或闭环控制。由于柴油机排放的尾气中NO_(x)主要与SCR(选择性催化还原)载体中的吸附态NH;进行反应,因此,基于能量守恒、物质守恒及化学动力学原理可建立模型并以模型虚拟氨存储传感器对SCR模型中最主要的氨吸附、解吸附原理进行标定研究,以此验证模型结果。最终达到研究柴油机尾气的净化处理问题。

国Ⅲ发动机EGR控制系统开发与应用

本文阐述了国Ⅲ发动机EGR控制器的控制策略,对各模块进行了说明分析,提出了软硬件测试要求,通过对发动机的标定,最终证明了控制器满足相关技术要求。

内燃机动态过程智能控制方法与应用

该项目属于内燃机工程领域.内燃机是我国交通运输、工程和农业机械、船舶和国防的主导动力,年产量8000余万台,产值6200亿元.内燃动力消耗我国60%以上的石油,是城市大气中有害污染物的主要来源之一.现代内燃机是"气、液、热"高度一体化的机电系统.快速精准与协调优化控制,是满足其日益严格性能要求的主要挑战.然后,由于技术门槛高,作为内燃机"大脑"的控制技术一直被德、美和日等国少数公司"掌控".