基于子空间辨识的汽油机空燃比控制模型的研究

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燃空当量比对直喷甲醇发动机混合气浓度分布影响

燃空当量比对直喷甲醇发动机混合气浓度分布影响基于一款经柴油机改装的非均匀分布的五喷孔的缸内直喷甲醇发动机，利用商用CFD数值计算软件计算模拟了不同燃空当量比下缸内混合气浓度分布情况。

计算结果表明：经特殊改装的喷孔能够提高火花塞附近的混合气浓度，同时还改善缸内整体混合气浓度分布，使得缸内混合气浓度分布更加合理，缩小混合气浓度极度稀薄区域面积。

标签：甲醇发动机；混合气浓度；模拟计算；燃空当量比Abstract：Based on a modified diesel engine with non-uniform distribution of five injection holes，a commercial CFD numerical calculation software was used to simulate the distribution of in-cylinder mixture concentration under different fuel/air equivalent ratios. The calculation results show that the specially modified nozzle can increase the mixture concentration near the spark plug and improve the overall mixture concentration distribution in the cylinder，which makes the mixture concentration distribution in the cylinder more reasonable and reduces the area of extreme rarefaction of mixture concentration.Keywords：methanol engine；mixture concentration；simulation calculation；fuel/air equivalent ratio2016年国家环保局联合各个机动车车质量监督检验中心及各大车企法规部拟定了堪称史上最严法规的《轻型汽车污染物排放限值及测量方法（中国第六阶段）》。

基于Krylov子空间的直升机降阶控制器设计

本文将一种基于Ｋｙｖ子空间的控制器降阶方法应用于直升机模型的控制器，仅设计出的降阶控制器能够完全符合闭环ｒｌｏ不
系统要求；而且该方法不需要解Ｌａｕｏ方程和使用工具箱，ｙｎｖｐ大大地减小了计算量。仿真结果也表明了此方法的有效性和
ｔｌｒｒｄｃｉｎｏｒｌｅｕｔｆＵＨ一６ＡｈｌｏｔｒｔｉｓｏｎｔａｅｐｏｓｄｍｅｈｄＣｏｎｙｍａｃｅｄｓｅｌｓｄ—ｌｏｙｔｍｅｏｅｏ０ｅｉｐｅ．Ｉｓｈｗｈｔｔｒｐｅｔｏａｎｔｌｔｈｔｅｉｄｃｏｅｃｈｏｎｏｈｒｏｐｓｓｅｒ－ｓｎｅ，ｂｔｌｏｄｅｏｅｄｓｌｉｇａｙＬａｕｏｑａｉｎｎｓｎｏｕａｉｎｏｌ，ｇｅｔｅｕｉｇｃｍｐｔｔｎｗｒ．ｏｐｓｓｕｓｏｓｎｔｎｅｏｖｎｎｙｐｎｖｅｕｔｓａｄｕｉｇｃｍｐｔｔａｔｏｓｒａｙｒｄｃｎｏｕａｉｏｋａｏｏｌｌｏ
Ｋｅｒｓ：ｅｉｏｔｒｃｎｒｌｒＫｒｌｖｓｂｐｃ；ｏｔｏｌｒｒｄｃｉｎｙｗｏｄｈｌｐｅｏｔｏｌ；ｙｏｕｓａｅｃｎｒｌｅｕｔｃｅｅｏ
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《内燃机学》第4版课后习题答案

《内燃机学》课后习题答案（第4版）第一章概论1-1.内燃机发明对工业进程的影响。

①内燃机的发明，既给传统的动力机械创造了新的动力源，又推动了一大批新兴工业产业（例如交通运输、发电、工程机械等）落地生根，在一定程度解放了生产力，促进了人类工业文明的发展。

②内燃机的发明，带动了包括石油炼制、钢铁、汽车等一大批上下游企业的产生与发展，给国民经济发展创造了新支柱，并推动很多国家走上了工业化道路。

1-2.内燃机燃料和润滑油对内燃机技术进步的影响。

①内燃机的燃料众多，常见的有汽油、柴油、煤油、气体燃料等，不同的燃料物理化学性质不同，对内燃机的要求也不同，根据内燃机的实际工作情况合理选择不同的燃料，不仅可以提高内燃机的动力性、经济性，降低排放，还能带动内燃机新型燃烧技术的发展与完善。

②内燃机内部的摩擦副众多，工作时的摩擦损失不仅会降低内燃机的机械效率，还会加剧零部件的摩擦，降低内燃机寿命。

采用润滑油对关键零部件进行润滑，对于提高内燃机效率、延长寿命极为重要。

1-3.内燃机引进技术消化和吸收存在的问题。

国外内燃机于1901年开始进入中国市场，随后中国的一些工厂开始借鉴仿制，经历了由单缸到双缸，由低速到高速的过程。

新中国成立后，我国通过自主研发、仿制和接受援建，成立了一大批内燃机骨干企业，内燃机工业初具规模。

20世纪60年代，我国的内燃机由仿制转为自主研制生产，由小批量生产转为大批量生产，功率大大提高，并逐渐在农业、发电、船舶等领域得以应用。

20世纪80年代后，内燃机行业进行了一系列调整和改革，技术水平有所提高，很多合资企业出现，新型内燃机的研制受到重视，并逐渐融入了世界内燃机工业体系。

1-4.车用内燃机发展技术分析。

内燃机作为一种热动力装置，发明之初人们更倾向于它的动力性能与热效率，前期的一系列改进与创新也主要围绕效率和动力性能展开，并逐渐对其他方面的性能进行优化。

经历了一个半世纪的发展，在燃烧理论的指导下，通过材料、机械加工、燃料、电控等技术的发展与完善，其动力性、经济性、耐久性等技术指标的强化程度不断提高，满足了绝大部分固定和移动用途的要求，取得了广泛的应用。

基于机理和子空间辨识的煤气混合过程集成建模

基于机理和子空间辨识的煤气混合过程集成建模袁艳;曹原;曹卫华;马休【摘要】针对煤气混合过程特点,建立了基于机理和子空间辨识的集成模型.首先在分析生产工艺和数据基础上,利用蝶阀流量公式建立高炉煤气和焦炉煤气流量机理模型;然后以高炉管道2#阀和焦炉管2#阀开度、高炉煤气和焦炉煤气气源压力为输入,混合煤气压力为输出,建立4输入1输出子空间辨识模型;最后分析各子模型特点,将两种模型进行集成.仿真结果表明,所建立的模型能够有效地反映煤气混合过程的动态特性,为煤气混合过程控制提供可靠的模型基础.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(035)001【总页数】5页(P5-9)【关键词】煤气混合;机理建模;子空间辨识;集成建模;煤气压力【作者】袁艳;曹原;曹卫华;马休【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;中南大学先进控制与智能自动化湖南省工程实验室,湖南长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;中南大学先进控制与智能自动化湖南省工程实验室,湖南长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;中南大学先进控制与智能自动化湖南省工程实验室,湖南长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;中南大学先进控制与智能自动化湖南省工程实验室,湖南长沙410083【正文语种】中文【中图分类】TP273煤气混合过程是指通过蝶阀将高炉煤气和焦炉煤气进行混合，并利用加压机进行加压，获得压力、热值、流量稳定，且符合安全生产的混合煤气.煤气混合过程是钢铁工业生产的公辅环节［1］.煤气混合过程由混合和加压两部分组成［2］.其中，混合过程要保证煤气热值、压力、流量等稳定，加压过程则是在混合煤气压力不足时，提高煤气压力.在混合过程中，混合煤气热值、压力、流量的调节存在耦合现象.同时，高炉煤气和焦炉煤气的管道气源压力、负荷波动等因素也会影响混合煤气热值和压力的稳定.因此，煤气混合过程具有强耦合、非线性、强干扰等特点，是一个典型的多变量系统［3－4］.对煤气混合过程建模，单一建模方法建立对象的精确数学模型难度较大.国内外学者利用多种方法对煤气混合过程进行建模，且多对过程中的干扰因素进行了简化.文献［5］假定煤气压力对流量的变化率呈线性关系，利用物料平衡方程，建立混合煤气热值的数学方程式.文献［6］以2种源煤气压力、流量为输入，建立混合煤气压力和热值的对象模型，并设计模糊解耦控制器.近年来，将机理建模和基于数据建模混合的建模方法越来越受到关注［7－8］，它不仅包含了已知的先验知识和内部机理，而且充分利用了过程生产数据所包含的大量信息，克服单一建模方法存在的问题，成为工业过程建模的一个发展趋势.本文针对典型的煤气混合过程，首先分析过程工艺机理和生产数据，采用蝶阀流量公式获得高炉煤气、焦炉煤气流量的机理模型;然后采用数据驱动子空间辨识方法，建立多输入混合煤气压力模型;最后分析各子模型特点，集成两种模型，通过仿真验证模型精度，并讨论分析实验结果.1 过程机理与数据分析在煤气混合过程中，高炉煤气气源压力较大，但热值低;焦炉煤气气源压力小，但热值较高.煤气混合过程如图1所示.图1中，FT和PT为检测仪表，各自安装在高炉煤气和焦炉煤气管道上，用于检测煤气的压力和流量，AT仪表则用来检测混合煤气热值.两种煤气通过加压机进行加压.图1 煤气混合过程Fig.1 Gas mixing process4个蝶阀开度值和煤气管道压力值如图2，图3所示.根据数据和工艺分析，在实际的煤气混合过程中，高炉管道1#阀和焦炉管道1#阀主要控制支管煤气压力，高炉管道2#阀和焦炉管道2#阀则调节各煤气比值，以实现热值的配比和压力的调节.相对于高炉煤气气源压力，焦炉煤气气源压力较小，为保证煤气流量配比稳定，焦炉管道2#阀开度较大.高炉管道1#阀和焦炉管道1#阀上的压降几乎为零.在实际的生产过程中，高炉管道1#阀和焦炉管道1#阀一般处于全开状态.通过实际的工艺要求和压力检测值的分析，有效控制高炉管道2#阀和焦炉管道2#阀是煤气混合过程主要的控制手段.图2 4个蝶阀开度值比较Fig.2 Compare of the opening value in four butterfly gates图3 管道各点压力检测值比较Fig.3 Compare of the pressure value in different channels不考虑煤气的压缩性，并假设管道各处煤气流量处处相等，只有焦炉煤气流量和高炉煤气流量维持在恒定值，才能保证混合煤气热值稳定.因此，可以将两种煤气的流量作为过程的输出量.综上所述，以高炉管道2#阀和焦炉管道2#阀开度、高炉煤气和焦炉煤气气源压力为输入，以高炉煤气流量、焦炉煤气流量和混合煤气压力值为输出，建立过程集成模型.2 煤气混合过程集成模型首先利用蝶阀流量公式建立两种煤气流量机理模型;然后以高炉管道2#阀和焦炉管道2#阀开度、高炉煤气和焦炉煤气气源压力为输入，混合煤气压力为输出，利用数据驱动子空间方法，建立4输入1输出辨识模型.这里，混合煤气压力值既是子空间模型输出，也是机理模型输入;最后分析各子模型特点，将两种模型进行集成.2.1 煤气流量机理模型根据蝶阀的流量特性公式，煤气管道流量为式中:k0，k为蝶阀比例常数;L和ΔP分别为蝶阀开度和前后压力差;ρ和Q分别为煤气密度和流量.通过分析，高炉煤气(焦炉煤气)气源压力与混合煤气压力差值即为高炉煤气(焦炉煤气)2#阀上的压降.可以得到以下的流量公式:式中:下标1，2分别表示高炉煤气、焦炉煤气;P表示混合煤气压力值;P s1，P s2为高炉煤气、焦炉煤气气源压力值.通过大量的实际生产数据，选择函数拟合，可以求出待定的蝶阀比例常数k0和k.2.2 混合煤气压力子空间模型子空间方法可以通过系统的输入输出数据直接估计模型的参数［9］.与传统的建模方法相比，子空间辨识不需要对系统有太多的先验知识，仅利用输入输出数据，结合数学和统计知识，辨识出状态空间模型.并可以通过SVD分解等方法确定出模型阶次，更加适用于多输入输出的对象辨识.目前，子空间辨识方法在系统辨识、性能评估、参数估计、预测控制等方面发挥了重要作用［10］.本文以高炉煤气和焦炉煤气气源压力、高炉管道2#阀和焦炉管道2#阀开度值为输入，混合煤气压力值为输出，建立4输入1输出的状态子空间模型.模型的结构形式如下所示:式中:A∈R n×n，B∈R n×4，C∈R1×n，D∈R1×4为待辨识的模型参数;u t∈R4和y t∈R分别为模型输入量和输出量;x t∈R n为模型状态变量;e t∈R为高斯白噪声;K是系统Kalman滤波增益.建立混合煤气压力子空间模型的步骤如下:步骤1 采集M组现场实时样本数据.采集周期为1 s，得到正常工况下连续运行的样本数据.需要的数据包括高炉煤气和焦炉煤气气源压力、两种管道2#阀门开度，以及混合煤气压力值.步骤2 由采集的样本数据，分别对输入量构建如下形式的Hankel矩阵:以当前时刻i为界，j为矩阵列数，分别确定过去p和未来f的相对时间概念.这样，Hankel矩阵包含了过去和未来的数据，下标－1代表第1行到第i行矩阵数据.则输出Hankel矩阵表示如下:同理定义过去输入输出矩阵:为使数据得到充分利用，这里行索引i应大于待辨识模型阶数或者模型输入数目.一般情况下，模型阶数在5阶以内，所以这里可以取i=10.在建模过程中，Hankel矩阵仅对数据进行了行和列的处理，并没有改变原始数据.因此，测量得到的高炉煤气和焦炉煤气气源压力以及各管道2#阀开度值都在辨识中得以充分利用. 步骤3 定义斜向投影O i和状态序列:对投影进行计算，对式(4)，式(5)迭代，并由斜向投影和输入数据、噪声都不相关的特性，得到矩阵等式为即O i=Γi X f，Γi为广义可观测矩阵，步骤4 对投影O i进行奇异值分解(SVD):在奇异值分解过程中，可以得到过程的广义可观测矩阵Γi和状态序列X i的估计值^X i.同时，在SVD计算中，由矩阵S1的奇异值可确定模型阶次.步骤5 由状态序列估计 ^X i，得出模型的各矩阵参数 A，B，C，D:式中，ρw和ρv为残差矩阵.3 仿真结果与分析利用某煤气混合加压站的现场数据，建立煤气混合过程的集成模型，并通过仿真验证模型有效性.3.1 集成模型的建立在煤气流量机理模型中，煤气密度在常温下为0.88×103 kg/m3.阀门比例常数参数是通过1 200组生产数据进行线性拟合后得到，结果分别为k10=12.304 9，k1= －274.315 1和k20=19.242 0，k2= －476.582 5.选取同样1 200组数据训练混合煤气压力子空间模型，得到状态空间模型的矩阵参数如下:将煤气流量机理模型和压力子空间辨识模型进行集成.混合煤气压力值既是子空间模型输出，又是流量机理模型输入，据此将两种模型集成.3.2 模型验证结果与分析将得到的高炉煤气2#阀和焦炉煤气2#阀的比例常数代入式(2)，式(3)，与实际样本数据进行比较，实验结果如图4，图5所示.将1 200组数据代入所得到的子空间辨识模型，结果如图6所示.图4 高炉煤气流量模型仿真结果Fig.4 Flow rate model simulation of blast furnace gas图5 焦炉煤气流量模型仿真结果Fig.5 Flow rate model simulation of coke oven gas图6 混合煤气压力子空间辨识结果Fig.6 Subspace identification of mixed gas pressure采用式(17)定义的相对均方根误差作为集成模型的评价标准:式中:N为数据长度;yr和yr'分别表示第r时刻的实际值和仿真值.采用模型平均误差与正常生产波动幅值的比值作为平均绝对误差.模型参数对比如表1所示.表1 模型参数比较Table 1 Parameters comparison of different models参数正常生产波动范围平均误差平均绝对误差/%相对均方根误差/%高炉煤气流量/(m3·s－1)22 000～30 000 321.90 4.02 1.58焦炉煤气流量/(m3·s－1)17 000～25 000 373.50 4.67 3.16混合煤气压力/kPa 5～6.75 1.75 3.65 1.46从表1可以看出，集成模型输出高炉煤气流量、焦炉煤气流量和混合煤气压力平均绝对误差都在5%以内，相对均方根误差都在3.5%以内，说明所建立的集成模型具有较高的精度，可以有效反映出煤气混合过程的真实情况.为进一步说明子空间辨识模型的有效性，选取同样的1 200组数据，建立最小二乘和BP神经网络压力模型，比较三种模型精度.另选300组样本对三种方法建立的混合煤气压力模型进行预测，实验结果如图7所示.从三种建模方法的比较中，子空间辨识的拟合度最好.在对模型输出结果的预测中，同样把相对均方根误差和平均绝对误差作为模型评价标准，比较结果如表2所示. 图7 混合煤气压力各模型预测结果Fig.7 Different models predictive results of mixed gas pressure(a)—子空间方法预测结果;(b)—神经网络预测结果;(c)—最小二乘预测结果.表2 三种建模方法性能比较Table 2 Performance comparison of three models神经网络最小二乘法拟合度/% 94.81 88.48 83.34损失函数值1.04×10－3 1.61×10－3 1.93×10－3参数子空间辨识 BP平均绝对误差/% 2.07 4.06 5.82相对均方根误差/%0.67 1.64 5.01从表2中可知，子空间辨识模型相对于传统的BP神经网络模型和最小二乘模型，拟合度最高，平均绝对误差和相对均方根误差小于2.5%，为三种方法最优.说明子空间模型可以较精确地反映出煤气混合过程中的压力特性.4 结论本文针对煤气混合过程，采用集成建模方法，利用机理建模和数据驱动子空间辨识方法建立了过程对象模型.首先，在分析生产工艺和数据基础上，利用蝶阀流量公式建立各煤气流量机理模型.然后，采用数据驱动子空间辨识方法，建立了4输入1输出混合煤气压力模型.最后，分析各子模型特点，集成两个子模型，并通过仿真验证了集成模型的有效性.实验结果表明本文所建立模型能够有效地反映煤气混合过程的动态特性，为煤气混合过程控制提供可靠的模型基础，具有一定的实际应用意义.参考文献:［1］Tarvainen O，Toivanen V，Komppula J，et al.The effect of gas mixing and biased disc voltage on the preglow transient of electron cyclotron resonance ion source［J］.Review of Scientific Instruments，2012，82(2):314 －318.［2］Wu M，Yan J.Intelligent decoupling control of gas collection process of multiple asymmetric coke ovens［J］.IEEE Transaction on Industrial Electronics，2009，56(7):2782 －2792.［3］Wu M，Cao W H，He C Y，et al.Integrated intelligent control of gas mixing-and-pressurization process［J］.IEEE Transactions on Control Systems Technology，2009，17(1):68－77.［4］马休.煤气混合过程的集成建模与自组织模糊解耦控制方法［D］.长沙:中南大学，2012.(Ma Xiu.Integrated modeling and self-organizing fuzzy decoupling control method of gas mixing process［D］.Changsha:Central South University，2012.)［5］徐少川，王琳琳.基于单神经元自适应PID的煤气混合解耦控制［J］.辽宁科技大学学报，2010，33(2):145 －148.(Xu Shao-chuan，Wang Lin-lin.Decoupling control of gas mixing with adaptive PID of single neuron ［J］.Journal of University of Science and Technology Liaoning，2010，33(2):145 －148.)［6］李飞，马休，曹卫华，等.煤气混合过程热值与压力的模糊补偿解耦控制［J］.中南大学学报:自然科学版，2011，42(1):94－99.(Li Fei，Ma Xiu，Cao Wei-hua，et al.Fuzzy compensation decoupling control of calorific value and pressure in gas mixing process［J］.Journal of Central South University:Natural Science，2011，42(1):94 －99.)［7］Guerin F，Lefebvre D，Mboup A B，et al.Hybrid modeling for performance evaluation of multisource renewable energy systems ［J］.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering，2011，8(3):570 －580.［8］Wills A G，Knagge G，Ninness B.Fast linear model predictive control via custom integrated circuit architecture［J］.IEEE Transactions on Control Systems Technology，2012，20(1):59 －71.［9］Qin S J.An overview of subspace identification［J］.Computer＆Chemical Engineering，2006，30(10/11/12):1502－1513.［10］Alenany A，Shang H，Soliman M，et al.Improved subspace identification with prior information using constrained least squares control［J］.IET Control Theory ＆ Applications，2011，5(13):1568 －1576.。

航空发动机燃油计量装置的AMESim建模

航空发动机燃油计量装置的AMESim建模航空发动机燃油计量装置的AMESim建模随着航空业的发展，航空发动机的燃油计量装置的可靠性和精度越来越受到关注。

在此背景下，建立一种能够准确模拟航空发动机燃油计量装置的数值模型是十分必要的。

本文将介绍一种基于AMESim的航空发动机燃油计量装置的建模方法。

1. 模型基本思路航空发动机的燃油计量装置主要是由燃油供给系统和测量系统两部分组成。

建立模型时，首先需要分别建立两部分模型。

然后，将两部分模型结合起来形成完整的模型。

最后，利用AMESim进行仿真验证。

2. 燃油供给系统模型燃油供给系统主要包括燃油箱、燃油泵、燃油过滤器、燃油喷射器等组成。

在此模型中，我们将燃油系统看作是一个油泵强制供油的过程。

燃油流量方程：Q=CVN(p2-p1)其中，Q表示燃油流量，C为流量系数，V为流体体积，N为转速，p2-p1为压差。

3. 测量系统模型测量系统主要包括传感器和计算器。

传感器方程：V=kf*rho*deltaP其中，V为燃油体积，kf为传感器系数，rho为燃油密度，deltaP为传感器测得的压差。

计算器方程：mf=V/tau其中，mf为燃油质量，tau为积分时间常数。

4. 整体模型将燃料供给系统和测量系统结合起来，得到完整的模型。

整体模型方程如下：mf=C*tau*kf*rho*N(p1-p2)其中，mf为燃油质量，C为流量系数，tau为积分时间常数，kf为传感器系数，rho为燃油密度，N为转速，p1-p2为压差。

5. 结论本文采用AMESim软件建立了航空发动机燃油计量装置的数值模型，并对其进行了仿真验证。

仿真结果表明，该模型的计算结果与实际数据相符合，证明了该模型的准确性和可靠性。

该模型为研究航空发动机燃油计量装置提供了一种有效的手段，也为提高航空发动机燃油的可靠性和精度提供了参考。

根据不同领域的需求和目的，相关数据可以包括各类定量数据和定性数据。

以下以举例分析为主。

基于SVR的控制系统辨识建模研究

基于SVR的控制系统辨识建模研究
基于SVR的控制系统辨识建模研究
针对非线性控制系统辨识建模较为困难的问题,利用回归型支持向量机(SVR)设计了一例控制系统的辨识建模系统.仿真试验结果表明.SVR具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性.
作者：王文栋郭伟 WANG Wen-dong GUO Wei 作者单位：空军94287部队,山东,济南,250023 刊名：燃气涡轮试验与研究英文刊名： GAS TURBINE EXPERIMENT AND RESEARCH 年，卷(期)：2009 22(3) 分类号： V233.7 关键词：回归型支持向量机(SVR) 控制系统系统辨识。

基于BP神经网络PID参数整定的空燃比控制策略研究

为了便于控制，用一系列的采样时刻点ＫＴ代
替连续时间ｔ，对式（１）进行离散化－１０－０７作者简介：刘小斌（１９６８一），男，甘肃庆阳人，副教授，博士生
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图１基于ＢＰ神经网络ＰＩＤ控制系统结构
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２．１ＢＰ神经网络辨识器（ＮＮＩ）数学模型
控制器由神经网络辨识器（ＮＮＩ）和参数可调
“ （）＝Ｋｐｅ（ｋ）＋Ｋ∑ ｅ（）＋Ｋｄ（ｅ（ｋ）一
确控制．
多扰动性的系统 … ，发动机空燃比的精确控制，尤
其过滤工况下的精确控制一直是国内外发动机工程领域的一个难点问题．发动机稳态工况变化缓慢，发动机状态参数基本相同，用传统ＰＩＤ闭环反
著的非线性、时变性和不确定性，传统ＰＩＤ控制中
在某一特定工况下标定的固定不变的ＰＩＤ控制参数、Ｋ、，以及依赖于精确数学模型的控制算法，导致ＰＩＤ控制器控制精度明显变差，空燃比会偏离理论空燃比Ｊ．人工神经网络是一种智能化的控制理论，具有充分逼近任意复杂的非线性系
动机燃烧及燃油供给系ＡＭＥＳｉｍ仿真模型，利用ＭＡＴＬＡＢ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ设计了改进空燃比ＢＰ神经网

质子交换膜燃料电池温度子空间辨识模型

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓａｓｔａｔｅ－ｓｐａｃｅｍｏｄｅｌｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｆｕｅｌｃｅｌｓｌｔａｃｋｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｃｏｏｌｉｎｇｗａｔｅｒｆｌｏｗｉｎｅｘｔｅｒｎａｌｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｓｕｂｓｐａｃｅｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰＥＭＦＣ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌ，ｓｕｂｓｐａｃｅ，ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇ
质子交换膜燃料电池（ＰＥＭＦＣ）的运行性能与温度密切相
压力及温度有关。一般水泵的频率固定不变，压力需要维持在要
关” ］，温度升高会加快反应速度，但过高会对燃料电池造成伤
害，过低也会降低电池性能。需要设计ＰＥＭＦＣ温度控制系统，使其工作在最佳温度范围，而控制的首要条件是获得该系统的精确数学模型。目前对于燃料电池系统有基于系统的基本能量守恒定律建
１系统分析

基于CFD的某汽油机排气歧管仿真分析

基于CFD的某汽油机排气歧管仿真分析摘要：小型汽油机的排气歧管通常会直接连接三元催化器等后处理装置，排气歧管出口处气流分布的均匀性会影响后处理装置的利用效率，进而影响后处理的效果。

本文利用CFD方法对某汽油机排气歧管中的内流场进行了模拟分析，重点考虑了歧管出口表面的气流分布均匀性，对产品开发有一定的指导意义。

关键词：排气歧管；均匀性；CFD引言随着环境污染的日趋严重，尤其机动车排放是环境污染的一个重要原因，各国都对汽车排放提出了日益严格的要求。

汽油机排放污染物中主要有HC和CO等，为了降低汽油机排放污染物水平，目前主流汽车厂家和后处理供应商均选用TWC(三元催化器)技术。

TWC是多孔结构，在载体表面涂覆催化物质。

为了降低汽油机的排放，在催化器体积一定的前提下，主要是通过提高三元催化器的转化效率和寿命的措施来达到目标。

在排气系统设计过程中，需要重点关注4个方面的指标。

首先是气体在载体内部的流动均匀性，其次是气体在载体内部的速度中心率。

这两个指标直接影响催化剂的催化效率和寿命。

如果气流在载体内部分布不均匀、中心率差，会导致催化效率低，气流速度高的区域由于排温高易老化，气流速度低的区域催化效率低。

第3个是氧传感器位置，如果氧传感器位置不好，就不能准确检测排气中氧气的含量，其传回ECU的数据就不准，会导致燃烧恶化，排放增加。

第4个是排气系统压力降。

为了提高发动机的性能，需要将排气背压设计得尽可能地小，因此需要对排气系统管路优化。

1模型建立与分析方法1.1CFD模型及网格划分三种方案的后处理系统模型如下图1所示。

由于催化器需采用多孔介质模型模拟，因此使用FIRE软件的Aftertreatment模块划分体网格。

前后主体管路的网格用FIREM软件进行网格划分六面体网格。

三种方案整个模型体网格如图2所示。

考虑到壁面附近的边界层影响，在壁面上生成两层边界层网格。

图1三种方案的数模模型图2三种方案的体网格图1.2边界条件本次分析计算为稳态分析，其中进出口设定为：入口流量473.5kg/h，温度790°C；出口边界条件：静压1bar。

汽油机连续可变气门升程(CVVL)机构的模拟开发及试验研究

10.16638/ki.1671-7988.2021.010.012汽油机连续可变气门升程（CVVL）机构的模拟开发及试验研究刘岳兵1，黄梅2（1.西南交通大学机械工程研究所，四川成都610031；2.武汉理工大学能源与动力工程学院，湖北武汉430063）摘要：文章首先对连续可变气门升程（CVVL）机构降低油耗的原理进行深入阐述；其次对某1.6L自然吸气汽油机增加进气CVVL机构的模拟开发过程进行了详细介绍，获得了适合该款发动机的可变气门升程曲线的核心参数；最后对应用该款进气CVVL机构的发动机进行了台架性能验证试验。

结果表明，该进气CVVL机构能够在基本满足动力性能的前提下全面改善发动机的油耗水平，初步达到了预期的效果。

关键词：发动机；可变气门升程；CVVL；泵气损失；GT-Power中图分类号：TK411 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2021)10-43-05Simulation and Test Study on Constant Variable Valve Mechanismof an Gasoline EngineLiu Yuebing1, Huang Mei2( 1.Research Institute of Mechanical Engineering, Southwest JiaoTong University,Sichuan Chengdu 610031;2.School of energy and power engineering, Wuhan University of Technology, Hubei wuhan 430063 )Abstract: Firstly, the principle of reducing fuel consumption of CVVL has been introduced in detail. Secondly, Simulation development process of CVVL mechanism that used in a 1.6L NA engine with a Motor has been introduced as well. And through the simulation, the core parameters of CVVL have been obtained. Finally the performance of the engine which used the CVVL mechanism has been tested on the bench. The results show that the fuel consumption rate of the engine has been improved very well and the dynamic performance of the engine keeps good, which achieved the expected effect of the improvement.Keywords: Engine; Variable valve lift; CVVL; Pumping loss; GT-PowerCLC NO.: TK411 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2021)10-43-05前言随着汽车保有量的增加，节能减排的相关法规日益严格，如何开发出更低油耗的环保车辆来提高市场竞争力已经成为各大整车厂商的首要任务[1-2]。

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２Ｚ￣ａｇＩｓｉｔｆｃａｉｌｌｃｒａＥｇｎｅｉｇ．ｈｉｔｕｅｈｎｃ＆Ｅｅｔｃｌｎｉｅｒ，Ｈａｇｈｕｈｊｎ１０３ｈｎ）ｎｎｔｏＭｅａｉｎｎｚｏ，Ｚｅａｇ３０５，Ｃｉａｉ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｉｆｅｒｔＡＦ）ｏｔｏｏａｏｉｅｅｇｎｓｕｕｌａｅｎｆｅｆｍｄｎｍｉｅａｒｕｌａｉ — ｏ（Ｒｃｎｒｌｆｇｓｌｎｉｅｉｓａｌｂｓｄｏｕｌｌｙａｃｎｙｉ
汽油机常采用油膜动态方程设计空燃比补偿器，这种基于气道油膜辨识的空燃比控制方法，在
制（考虑油膜动态效应从而降低污染物排放的有效手段。为此，本
文拟采用子空间辨识Ｎ４Ｉ法，辨识多影响参数ＳＤ算下缸内空燃比动态波动模型，分析多参数对辨识出的空燃比动态模型的影响，分析模型的抗扰性能，
ｏｕｂｓｃｄｅｉｉａｉｎｎＳｐａｅＩｎｔｆｃｔ０
Ｌｉｎｇｎ，ＬｉＧａｇ，ＷａｇｎｇｉｇｚＤｉｇｅｕｎｎＲｏｑｎ
（．ｎｒｙａｄＰｗｅｎｉｅｒｎｓｉｔ，ａｈｎｉｅｓｙｏｃｅｃ＆Ｔｅｈｏｏｙ，Ｗｕａ，Ｈｕｅ４０７１ＥｅｇｎｏｒＥｇｎｅｉｇＩｔｕｅＨｕｚｏｇＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅｎｔｔｃｎｌｇｈｎｂｉ３０４，Ｃｉａｈｎ；
第２卷第２期２１０２年３月
汽车工程学报
ＣｈｎｓｏｒｌｏｔｍｏｉｅＥｎｎｅｉｇｉｅｅＪｕｎａｆＡｕｏｔｖｇｉｅｒｎ
Ｖ０．Ｏ．１２Ｎ２
Ｍａ．０１ｒ２２
基于子空间辨识的汽油机空燃比控制模型的研究
ｅａｉｎｓＢｕｈｓｍｅｈｏｓｄｆｃｌｏｃｓｄｅｈｅｅｆｃｓｏｔｅａｔｓｏｈｉ—ｕｅａｉ，ｓｃｓｑｕｔｏ．ｔｔｉｔｄｉｉｆｕｔｔｏｎｉｒｔｆｅｔｆｏｈｒｆｃｏｒｎｔｅａｒｆｌｒｔｏｕｈａｉ
关键词：汽油机；空燃比控制建模；子空间Ｎ４ＩＳＤ方法
中图分类号：Ｔ２３Ｐ７文献标志码：ＡＤＩ１．９９ｊｓｎ２９－４９２１．２０２Ｏ：０３６／ｉ．０５１６．０２０．０．ｓ
ＳｔｕｄｙＯｌＦｔｏＣｏｒｌＭｏｌｏｓｌｎｅＥｎｇｎｅＢａｅｉＡ／ＲａｉｎｔｏｄｅｆＧａｏｉｉｓｄ
ＣｏｐｒｎｔｍａｉｇｈｅＡＦＲｅｃｅｙｔｄｅｔｈｅｓｒｄｅｐｅｉｎｔｌｌｅａｅｎＧＴ－ｏｒｔｐｒｄｉｔｄｂｈｅｍｏｌｗｉｈｔｅｍａｕｅｘｒｍｅａｕｓｂｓｄｏｖａＰｗｅ，ｈｅｒｓｌｓｉｉａｅｔｔｔｄｎｔｆｅｏｅｓＳｆｃｅｃｕｒｃｎｄｔｕｐａｅｉｎｔｆｃｔｏｔｄｃｎｅｕｔｎｄｃｔｈａｈｅｉｅｉｄｍｄｌｈａＨｉｎｔａｃａｙａｈｅｓｂｓｃｄｅｉａｉｎｍｅｈｏａｉｉｉｂｄａｅｏｔｅｍｏｅｉｇｅａｐｔｄｔｈｄｌｎｏｆＡＦＲ．Ｋｅｗｏｄｓｇｓｌｎｎｇｎｅｍｏｌｎｏｙｒ：ａｏｉｅｅｉ；ｄｅｉｇｆＡＦＲｏｒｌＮ４Ｄｌｒｔｃｎｔｏ；ＳＩａｇｏｉｈｍ
采用子空间Ｎ４ＩＳＤ方法辨识空燃比动态方程，并基于辨识出的空燃比动态方程对影响空燃比的相关因素进行对比分析。比较模型预测的空燃比与基于Ｇ－Ｐｗｅ仿真平台的发动机试验获得的空燃比，Ｔｏｒ结果表明，辨识出的模型方程精度较高，
适用于发动机空燃比控制建模。
ｅｎｇｉｐｅｄａｉｅｐｒｔｅｏＮ４ＳＩｌｎｅｓｅｎｄａｒｔｍｅａｕｒ．ＳＤａｇｏｒｔｍｕｐｃｄｎｔｆｃｔｏｎｗａｓｄｔｄｅｔｆｉｈｏｆｓｂｓａｅｉｅｉａｉｓｕｅｏｉｎｉｙｉｔｈｅＡＦＲｎａｉｑｔｏ．Ｂａｅｎｔｓｑｕｔｏｈｅｅｆｃｓｏｈｅｍｅｉｎｅａｔｒｅｅａｌｚｄ．ｄｙｍｃｅｕａｉｎｓｓｄｏｈｅｅｅａｉｎｓｔｆｅｔｆｔｎｔｏｄｆｃｏｓｗｒｎａｙｅ
李顶根，刘刚，汪荣青。
（．华中科技大学能源与动力工程学院，湖北，武汉４０７；２浙江机电职业技术学院，浙江，杭州３０５）１３０４．１０３
摘
要：汽油机空燃比控制常基于油膜动态方程，由于该方法具有难以考虑其它影响因素对空燃比影响的缺陷，所以