点火参数对二冲程点燃式煤油机爆震影响研究

为了研究点火参数对L275E二冲程点燃式煤油机爆震的影响,利用试验和数值模拟相结合的方法研究了点火提前角与点火能量对煤油发动机在爆震燃烧时性能的影响,以及点火提前角为30°BTDC~36°BTDC时,缸内爆震燃烧反应速率与点火提前角为34°BTDC时,不同曲轴转角缸内压力的变化情况。结果表明:当点火提前角为34°BTDC,点火能量为39.49 mJ时,出现轻微爆震,发动机功率为7.3 kW,燃油消耗率为611.5 g/(kW·h),动力性与经济性较好,增大点火能量对爆震强度的增幅不大,适当增大点火能量有利于煤油机的稳定运行。通过数值模拟得到在发生爆震燃烧的时刻,爆震燃烧出现在远离火花塞的壁面位置,且其位置随着曲轴转角变化而改变,进而导致爆震时压力振荡。

基于改进大脑情感学习模型的车辆纵向跟随

为提高无人驾驶车辆纵向跟随控制算法的安全性,在大脑情感学习模型的基础上,删除了情感暗示信号,并结合径向基神经网络良好的非线性逼近特性,提出了一种间接自适应脑情绪神经鲁棒控制器(iARBERC)和一种证明该控制系统稳定性的Lyapunov分析方法。将其运用到单级倒立摆仿真中,并与径向基神经网络、ARBENC进行数值比较,仿真结果表明:iARBERC具有最快的响应速度、最小的跟踪误差和最优的鲁棒性能,虽然总控制能量有所提高,但偏差在4%以内。最后,将iARBERC应用到无人驾驶车辆跟随控制系统半物理仿真台架中,结果表明,搭载iARBERC的车辆对频繁变化的纵向速度有较好的跟随能力。

关键参数对二冲程煤油发动机爆震的影响

针对二冲程汽油发动机改用航空煤油后的爆震抑制和性能恢复进行了研究,利用GT-Power软件建立发动机的一维仿真模型并对煤油发动机的爆震进行了预测和优化。仿真结果表明:推迟点火时刻、远低于和远大于理论空燃比的混合气对爆震都有一定的抑制作用,试验结果验证了仿真结果的正确性。提出并采用协同推迟点火和增加喷油的控制策略进行试验研究。试验结果表明:在低转速大负荷工况下,爆震可被有效抑制,节气门全开时功率恢复在90%以上。发动机转速为5500 r/min时,功率恢复能达到原机的95.7%。

基于松弛约束Hammerstein非线性模型的增程式APU预测控制

针对增程式辅助动力单元(APU)工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于Hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化(SLSSVM-ACPSO)算法辨识激励响应数据建立了发动机Hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集(ASM)-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。