气体机动态响应特性及控制策略研究

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在解决能源短缺和环境污染问题上,我国越来越重视天然气的开发使用,车船是加快推进天然气应用的重点领域之一,因此天然气发动机相关技术的研发广受关注;天然气发动机由于进气迟滞、火焰传播慢等原因其动态响应性能较差,提升动态响应性能对推进天然气发动机应用有重要意义。本文主要探讨在控制方面提升动态响应的途径,首先利用GT-Power软件搭建了天然气发动机准维模型,在模型验证的基础上对动态过程中的控制参数开展了多目标优化研究,在分析点火正时和过量空气系数对发动机燃烧、动力性、经济性以及爆震现象影响规律的基础上,以动力性、经济性为目标,并添加排气温度、爆震等约束条件构建了多目标优化函数,并基于实验设计的方法,采用遗传算法解决多目标优化函数的求解问题,最终得到优化后的控制参数MAP图,为动态过程精确控制奠定基础。结果表明:点火正时和过量空气系数对发动机动力性、经济性的影响相互耦合;通过多目标优化研究可以得到同一工况下点火正时和过量空气系数的最佳值。动态过程中,空燃比和转速是天然气发动机的主要控制变量,通过分析动态工况下空燃比和转速的控制精度及响应速度,确定空燃比采用喷气量控制、转速采用节气门控制,并采用PID算法为转速、空燃比闭环控制设计合理的控制框架;然后针对开环控制的起动过程进行了控制参数优化研究,并在加减载动态过程中验证了转速与空燃比闭环控制的可行性;在转速、空燃比常用控制策略基础上,为进一步提高动态性能,开展了智能控制算法研究,将空燃比MAP图查表插值前馈变为神经网络前馈以提高燃气量预测精度,将转速PID控制变为基于神经网络的BP-PID控制以实现PID参数的在线自整定。结果表明:起动加速过程循环喷气量为78mg/cycle、点火正时为-10°CA、节气门开度大于12%时,起动加速到怠速的时间最短;采用神经网络控制后,与非神经网络控制相比,加减载过程瞬态调速率减小,稳定时间缩短。
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