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多次喷射柴油机实时预测模型参数映射关系辨识
为了实现发动机的节能减排，许多先进的技术被提出并应用在发动机领域，导致先进发动机通常以复杂的控制策略和大量的控制变量为特征。多次喷射发动机因其可兼顾排放和油耗特性，已成为未来发展的必然趋势，因而很多学者将精力投入到多次喷射发动机实时预测模型的研究中。目前，对EF 和ANN 两种方法在发动机预测模型参数映射关系辨识的应用也鲜见报道。笔者基于前期关于多次喷射柴油机实时预测模型的研究基础，分别采用EF 和ANN 两种方法辨识输入/输出参数之间的映射关系，最终建立基于EF 和基于ANN 的多次喷射柴油机实时仿真模型，并在稳态和瞬态工况对两种模型进行预测性能对比，在快速原型设备上进行计算耗时对比。
01多次喷射柴油机试验台架及测试工况
研究对象为菲亚特汽车公司(FIAT)生产的四冲程、水冷、高压共轨、多次喷射3.0 L 欧Ⅵ柴油机，配有VGT 和高压EGR 系统，其主要技术参数、测试仪器以及测试工况见参考文献[1]
02基于经验公式的参数间映射关系辨识
图1 为部分经验公式的拟合结果，其中，RMSE为均方根误差，RMSEr 为相对均方根误差。为了得到高精度的面向控制的柴油机预测模型， 柴油机模型中所有需要辨识的参数均应该采用数学方法直接或间接地与柴油机运行参数相关联。
图1 基于经验公式的各因变量参数映射关系拟合结果
03两种仿真模型预测性能
图2 和图3 分别为EF 模型和ANN 模型在稳态工况和瞬态工况下的仿真结果。为便于直观表示MFB 50 滞后于发火上止点的曲轴转角位置，图2 和图3 中采用MFB 50-360 表示。ANN 模型在稳态工况的预测精度高于EF 模型，但是在瞬态工况，其预测精度(尤其是PFP)出现明显恶化，低于EF模型。主要原因在于，模型中参数存在校准误差和不确定性，ANN 相比EF 具有更强的非线性拟合能力，可以实现更好的非线性拟合，但是对参数误差和不确定性更加敏感。对于模型参数来说，校准误差和不确定性较高，因而EF 更适合用于模型中参数间映射关系的辨识。
图2 基于经验公式和基于ANN的柴油机物理模型稳态工况仿真结果对比
图3 基于经验公式和基于ANN 的柴油机物理模型在WHTC瞬态工况仿真结果
04结 论
(1) 相比基于幂函数的经验公式，ANN 对柴油机物理模型中参数间的非线性映射关系辨识效果更好，但是对数据误差的敏感度较低。
(2) 相比基于EF 的柴油机物理模型，笔者建立的基于ANN 的柴油机物理模型在稳态工况对MFB 50、PFP 和BMEP 的预测精度更好；在WHTC瞬态工况，对MFB 50、PFP 和BMEP 预测精度出现明显恶化(尤其对于PFP)，预测性能较差；主要因为参数本身具有较大的校准误差和不确定性，而ANN模型，相比EF，对误差和不确定性更加敏感，EF 相比ANN 更适合用于辨识柴油机物理模型参数间映射关系。
(3) 所建立的基于EF 的柴油机物理模型和基于ANN 的柴油机物理模型，其在ETAS ES910 快速原型设备上测试的计算耗时相当，约为350 μs，远低于实际柴油机单个循环所需时间(约为20 ms)，二者均能满足燃烧过程实时控制的要求。
05参考文献
[1]胡松,王贺春,王银燕,张金羽,杨福源.多次喷射柴油机实时预测模型参数映射关系辨识[J].内燃机学报,2022,40(02):153-161.
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