【摘 要】
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国六法规对于道路实际排放RDE（Real Drive Emission）测试的引入及污染物排放限值的进一步加严,对传统汽油动力车辆的燃烧控制带来了更严苛的挑战。当前汽油机系统中测控能力有限,无法直接反映运行过程中燃烧和排放等关键信息。针对该问题,本文提出一种基于燃烧预测模型与发动机实测信息相结合的虚拟缸压重构方法,期望以较低的成本获取实时缸内压力和温度等燃烧信息。再基于缸内温度压力条件建立发动机瞬
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国六法规对于道路实际排放RDE（Real Drive Emission）测试的引入及污染物排放限值的进一步加严,对传统汽油动力车辆的燃烧控制带来了更严苛的挑战。当前汽油机系统中测控能力有限,无法直接反映运行过程中燃烧和排放等关键信息。针对该问题,本文提出一种基于燃烧预测模型与发动机实测信息相结合的虚拟缸压重构方法,期望以较低的成本获取实时缸内压力和温度等燃烧信息。再基于缸内温度压力条件建立发动机瞬态污染物排放模型,实现基于循环的排放预测,可以服务于汽油机实际运行中的的瞬态燃烧过程监控和污染物排放控制。本研究基于发动机实验结果,建立了基于工况的半经验发动机放热规律预测模型。通过使用高分辨率曲轴角度传感器光电编码器结合曲轴动力学,对曲轴角速度信号的局部变化进行解析,获取贴近实际的缸内最大爆发压力相位,进而校正发动机放热规律预测模型所给出的缸内压力曲线的位置和形状变化,从而实现对发动机瞬态运行缸压曲线的重构。通过和缸压传感器的实测数据相校核,在所采用的21个验证工况下,基于模型和实时信号重构得到瞬时缸压曲线计算得到平均IMEP相对误差在2.6%。基于重构的瞬时缸压信息,以机理和经验相结合的方法,针对不同的排放物特点分别建立了发动机NOX、CO和HC三种主要污染物的预测模型。其中,在采用重构缸压信息推导已燃区发展过程的基础上,采用两步碳燃料氧化机理和简化的Zeldovich机理构建了CO和NOX排放机理;采用两区假设构建了HC排放生成模型。通过实验排放测试表明,稳态工况中,NOX排放预测模型精度达85%,CO达75%,HC达90%。本研究基于模型和有限实时信号初步建立了基于循环的燃烧过程和污染物排放监控方法,为RDE测试和实际应用中的发动机瞬时工况的优化提供了一种可行的方案。
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