基于GT-Power平台分别对一款加载了低压EGR(Exhaust Gas Recirculation, EGR)和高压EGR系统的涡轮增压GDI汽油机建立了仿真模型,改变其点火提前角和EGR率,对改造后的发动机的动力性、燃油经济性和排放性进行仿真研究。结果显示,高、低压...基于GT-Power平台分别对一款加载了低压EGR(Exhaust Gas Recirculation, EGR)和高压EGR系统的涡轮增压GDI汽油机建立了仿真模型,改变其点火提前角和EGR率,对改造后的发动机的动力性、燃油经济性和排放性进行仿真研究。结果显示,高、低压EGR系统均能降低缸内的最高燃烧压力,延迟燃烧峰值相位,节约燃油消耗,抑制NOx生成。在低转速时,低压EGR系统相较于高压EGR系统缸内燃烧更稳定,两者有效燃油消耗率(Brake Specific Fuel Consumption,BSFC)分别降低了约9.4%和17%,低压EGR系统相较于高压更能有效降低NOx排放量,最高降幅达75%。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundation of China(61703177,61520106008)Jilin Provincial Science and Technology Department Project(20170520067JH)Jilin Provincial Education Department Project(JJKH20170801KJ)
文摘针对涡轮增压汽油机气路系统中节气门与废气旁通阀动力学耦合、机理建模复杂的问题,本文提出基于神经网络模型的气路系统预测控制方法,实现了节气门与废气旁通阀的协调控制.首先,针对涡轮增压汽油机气路系统map与机理混合描述的特性,利用系统的输入输出数据,采用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)训练得到一个非线性气路模型;其次,基于泰勒展开式对预测模型进行线性化,并对模型的精度进行了验证,进而利用该模型预测系统的未来动态;然后,在考虑系统存在输入约束的条件下,设计了一个线性模型预测控制器对节气门与废气旁通阀进行协调控制,实现了进气歧管压力和升压的跟踪控制进而满足发动机的扭矩需求;最后,通过离线仿真和基于d SPACE的快速原型实验(rapid control prototyping,RCP)验证了控制系统的有效性和实时性.
文摘基于GT-Power平台分别对一款加载了低压EGR(Exhaust Gas Recirculation, EGR)和高压EGR系统的涡轮增压GDI汽油机建立了仿真模型,改变其点火提前角和EGR率,对改造后的发动机的动力性、燃油经济性和排放性进行仿真研究。结果显示,高、低压EGR系统均能降低缸内的最高燃烧压力,延迟燃烧峰值相位,节约燃油消耗,抑制NOx生成。在低转速时,低压EGR系统相较于高压EGR系统缸内燃烧更稳定,两者有效燃油消耗率(Brake Specific Fuel Consumption,BSFC)分别降低了约9.4%和17%,低压EGR系统相较于高压更能有效降低NOx排放量,最高降幅达75%。
