全可变气门机构动态调节特性对汽油HCCI运行的影响

利用GT-Power和Simulink搭建了进排气门升程相位全可变(4V)HCCI发动机仿真平台,其中包括单缸机模型、HCCI燃烧模型、4V型线生成器模型、4V机构执行器模型及发动机控制器模型．在此平台上分别研究了全可变气门的升程及相位的正向和反向动态调节特性对HCCI过渡运行的影响．仿真结果给出了HCCI过渡运行中相对于气门调节的时间滞后特性,为进一步的HCCI动态过程控制提供了基础数据．

进气温度对汽油HCCI燃烧特性的影响

均质压燃(HCCI)燃烧目前面临的主要难点是如何实现燃烧过程的精确控制。在一台改造后的发动机上通过试验分析了进气温度对汽油HCCI发动机燃烧特性的影响。试验结果表明:随着进气温度的增加,缸内峰值压力和峰值放热率有所增大;着火时刻逐渐提前,燃烧持续期逐渐缩短。

基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力.

HCCI汽油机混合燃烧及放热率计算模型

火花辅助点火HCCI燃烧,是介于纯均质压燃着火燃烧以及传统火花点火燃烧这2种燃烧模式之间的一种特殊的燃烧模式.为此,在全可变气门机构HCCI单缸试验发动机上,研究了火花辅助点火SI-HCCI燃烧模式过渡过程的燃烧特征.通过对火花辅助点火对HCCI燃烧及混合燃烧影响规律的系统分析,提出了产生混合燃烧必须满足的温度条件,建立了由SI向HCCI切换的判断条件计算函数;结合SI函数、HCCI函数和切换条件函数,构建了能够描述混合燃烧过程的燃烧放热率计算模型,为SI-HCCI模式过渡控制策略研究提供了理论依据和技术手段.

进气温度对汽油/正庚烷HCCI燃烧与排放特性的影响

采用双燃料喷射系统在进气道分别喷入汽油和正庚烷,结合优化动力技术手段,实现了四缸汽油机的均质混合气压燃(HCCI)燃烧,研究不同进气温度对发动机燃烧特性与排放特性的影响。试验结果表明:在其他边界条件一定时,随着进气温度的升高,燃烧相位提前,燃烧持续期缩短;缸内最大爆发增大,最大放热率提高,压力升高率提高,其最大值到达的时间提前;HC、CO排放呈现降低的趋势;IMEP整体呈现先升高后降低的趋势,但是之间出现两个峰值。

基于动态递归神经网络的HCCI发动机燃烧相位辨识模型

为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到一个由9个特征数构成的时间序列。一个Elman动态递归神经网络以该序列为输入,计算出燃烧相位CA50。以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中4个典型的HCCI动态变负荷过程数据,其中一个作为训练样本,另外3个作为测试样本。测试结果表明:该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA50预测误差小于0.25°CA;与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力;与直接热力学计算方法相比,具有突出的抗干扰性和容错能力。

用于HCCI发动机燃烧状态参数辨识的神经网络

本文分别利用Elman网络、BP网络和RBF网络从离子电流信号辨识HCCI发动机的燃烧相位CA50,并对三种模型的各项性能进行了比较。该方法首先提取每个循环的离子流信号的4个特征信息,用提取的特征信息和发动机转速以及4个控制参数经归一化处理后,输入给神经网络,计算出CA50。本研究以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,另两个动态变负荷数据为测试样本。测试结果表明:Elman网络的训练耗时明显最长,计算时间稍长于BP网络和RBF网络;RBF网络具有最好的拟合精度,但泛化能力最差,而Elman网络的泛化能力最好,Elman观测器具有更强的抗干扰性。综合考虑Elman网络更适合于HCCI发动机燃烧状态参数辨识。