徐鵬，韓雨，潘永傳，王永健

濰柴動(dòng)力股份有限公司，山東 濰坊 261061

0 引言

隨著發(fā)動(dòng)機(jī)行業(yè)的快速發(fā)展，天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)的市場(chǎng)占比逐漸上漲，客戶對(duì)天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)整體性能的要求日益提高[1]。天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)輸出性能受空氣充量、廢氣再循環(huán)(exhaust gas recirculation,EGR)率、點(diǎn)火角、空燃比等參數(shù)的影響。發(fā)動(dòng)機(jī)在臺(tái)架上進(jìn)行性能標(biāo)定時(shí)，進(jìn)氣空調(diào)控制相對(duì)濕度為25%左右，而整車在實(shí)際運(yùn)行過程中會(huì)受到大氣濕度的影響，出現(xiàn)功率不足、放炮、爆震等故障[2-3]。

本文中針對(duì)不同大氣濕度，提出一種天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)的模糊控制方法，分別建立修正模型，對(duì)理想條件下標(biāo)定的空氣充量、EGR率和點(diǎn)火角等參數(shù)進(jìn)行修正[4]，并模擬仿真，利用臺(tái)架發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證。

1 大氣濕度表示方法

大氣濕度是空氣中含水量的一個(gè)度量，有相對(duì)濕度和含濕量2種表征方式[5]。

1.1 相對(duì)濕度

相對(duì)濕度φ是指某一狀態(tài)下，濕空氣中水蒸氣密度與該狀態(tài)下飽和濕空氣中水蒸氣密度的比，其表達(dá)式[6]為:

(1)

式中：ρh、ρhmax分別為濕空氣中和飽和濕空氣中水的密度，kg/m3；ph、phmax分別為濕空氣中和飽和濕空氣的中水的壓力，Pa。

1.2 含濕量

含濕量d是指某一狀態(tài)下，單位體積濕空氣中水蒸氣的質(zhì)量mh與干空氣質(zhì)量mk的比：

d=mh/mk。

(2)

1.3 相對(duì)濕度與含濕量之間關(guān)系

將濕空氣假設(shè)為由水蒸氣和干空氣組成的理想氣體，由理想氣體狀態(tài)方程[7-8]可得：

(3)

式中：ρk為干空氣的密度，kg/m3；pk為干空氣的壓力，Pa；Rk為干空氣的氣體常數(shù)，J/(mol·K)；Rh為水蒸氣的氣體常數(shù)，J/(mol·K)；p0為環(huán)境壓力，Pa。

將式(1)帶入式(3)，可得：

(4)

不同溫度下d與φ關(guān)系曲線如圖1所示。由圖1可知：溫度升高，d增大；φ增加，d增大；在高溫且相對(duì)濕度較大時(shí)，d更大。

圖1 不同溫度下d與φ關(guān)系曲線

2 模糊控制器建立

2.1 模糊控制原理

模糊控制原理如圖2所示，主要包括3部分：數(shù)字量模糊化過程、模糊規(guī)則建立以及輸出變量解模糊化過程[9-11]。

圖2 模糊控制原理

2.2 模糊量化處理

將傳感器所測(cè)的數(shù)字信號(hào)、模型得到的數(shù)字量利用論域劃分和最大隸屬度規(guī)則轉(zhuǎn)變成模糊控制器可以識(shí)別的模糊參量。

2.3 模糊控制規(guī)則

模糊規(guī)則是該控制方法的核心，精確數(shù)字量經(jīng)過模糊化處理后，代入模糊規(guī)則，得到輸出的模糊參量[12]。這一規(guī)則是根據(jù)相關(guān)專家和測(cè)試人員的經(jīng)驗(yàn)建立。

2.4 解模糊化處理

輸出模糊參量后，利用隸屬度函數(shù)，采用某算法如重心法選出一個(gè)最具代表意義的數(shù)字量作為模型輸出。

發(fā)動(dòng)機(jī)性能標(biāo)定的φ與實(shí)際存在差異時(shí)，會(huì)直接影響發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出。φ增大時(shí)，設(shè)定的進(jìn)氣中水蒸氣占比上升、干空氣占比降低，導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率、轉(zhuǎn)矩不足；φ增大導(dǎo)致氣缸燃燒狀態(tài)變差，引發(fā)失火、排溫高、尾氣超標(biāo)等故障。

以環(huán)境溫度t和空氣含濕量d作為模糊控制器輸入，輸出為相應(yīng)參數(shù)修正系數(shù)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)進(jìn)行微量修正，滿足設(shè)計(jì)輸出要求。

t模糊集論域?yàn)閇-25,35]，將該論域分為7段子集，負(fù)大(NB)、負(fù)中(NM)、負(fù)小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)；d模糊集論域?yàn)閇0,80]，也分為7段子集，分別為負(fù)大(NB)、負(fù)中(NM)、負(fù)小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)；增壓壓力修正因數(shù)kp模糊集論域?yàn)閇0.99,1.20]，分為4段，分別為負(fù)小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)；EGR率修正因數(shù)kegr模糊集論域?yàn)閇0.70,1.01]，分為4段，分別為負(fù)中(NM)、負(fù)小(NS)、零(ZO)、正小(PS)；點(diǎn)火角修正因數(shù)kang模糊集論域?yàn)閇0.99,1.20],分為4段，分別為負(fù)小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)。

隸屬度函數(shù)一般選擇三角形或者梯形。因?yàn)樵谝欢l件或者范圍內(nèi)，模糊控制方法的隸屬度具有一定的穩(wěn)定性。從最大的隸屬向兩側(cè)延伸時(shí)，隸屬度不斷減小，而且是單調(diào)的，不具有波動(dòng)性[13-15]。

t、d、kp、kegr和kang的隸屬度函數(shù)如圖3～7所示。隸屬度函數(shù)結(jié)果為[0,1]，意味著任一橫坐標(biāo)x，經(jīng)過隸屬度函數(shù)A(x)后，得到一個(gè)[0,1]的數(shù)，該數(shù)值代表橫坐標(biāo)x隸屬于這個(gè)區(qū)間的程度。

圖3 t隸屬度函數(shù) 圖4 d隸屬度函數(shù) 圖5 kp隸屬度函數(shù)

圖6 kegr隸屬度函數(shù) 圖7 kang隸屬度函數(shù)

3 控制模型

3.1 增壓壓力控制模型

天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際進(jìn)氣量由增壓器驅(qū)動(dòng)、節(jié)氣門控制，因此利用修正增壓壓力來調(diào)節(jié)進(jìn)氣充量[16]。假設(shè)天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)在沒有濕度修正前理想工況的大氣壓為101 kPa，t=25 ℃，d=10 g/kg，標(biāo)定完成后，發(fā)動(dòng)機(jī)能滿足各項(xiàng)設(shè)定指標(biāo)。實(shí)際環(huán)境中，大氣濕度與理想狀態(tài)不同，此時(shí)，模型輸出對(duì)各參數(shù)進(jìn)行修正。

t不變，d>10 g/kg時(shí)，進(jìn)氣充量中干空氣占比下降，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率或轉(zhuǎn)矩不足，應(yīng)增大增壓壓力；d<10 g/kg時(shí)，增壓壓力應(yīng)適量減小。d不變，t升高時(shí)，進(jìn)氣充量中干空氣占比上升，增壓壓力可適當(dāng)減小，反之，增壓壓力可適當(dāng)增大。

根據(jù)上述原則，制定基于t和d的kp模糊規(guī)則如表1所示。

表1 基于t和d的kp模糊規(guī)則

3.2 EGR率控制模型

EGR率在天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸燃燒過程中起相當(dāng)重要的作用[17-18]。當(dāng)d增大時(shí)，氣缸含水量增加，燃燒惡化，點(diǎn)火難度增大，應(yīng)適當(dāng)減小EGR率，有利于氣缸燃燒，同時(shí)降低點(diǎn)火難度；但若EGR修正太大，導(dǎo)致氣缸內(nèi)EGR占比太小，發(fā)動(dòng)機(jī)容易爆震?；谏鲜鲈瓌t，制定基于t和d的EGR率修正系數(shù)kegr模糊規(guī)則如表2所示。

表2 基于t和d的kegr模糊規(guī)則

3.3 點(diǎn)火角控制模型

點(diǎn)火提前角對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)氣缸燃燒有較大影響[19]。點(diǎn)火角太大，發(fā)動(dòng)機(jī)容易爆震；點(diǎn)火角太小，容易后燃，排溫升高。d增加，適當(dāng)增大點(diǎn)火角，在不發(fā)生爆震的前提下，有利于改善氣缸燃燒，提升輸出功率和轉(zhuǎn)矩?；谏鲜鲈瓌t，制定基于t和d的點(diǎn)火角修正系數(shù)kang模糊規(guī)則如表3所示。

表3 基于t和d的kang模糊規(guī)則

修正原理為：修正進(jìn)氣壓力，保證不同進(jìn)氣濕度和溫度下，干空氣含量相等；空氣中的水分可以降低氣缸內(nèi)的燃燒溫度，起到和EGR相似的效果，因此適當(dāng)修正EGR率，可調(diào)節(jié)失火和爆震；通過調(diào)節(jié)點(diǎn)火角使氣缸燃燒平穩(wěn)，改善排放。

4 模型仿真結(jié)果及驗(yàn)證

4.1 仿真結(jié)果

仿真結(jié)果模糊控制輸出量進(jìn)氣kp、kegr、kang與d、t之間的變化關(guān)系如圖8～10所示。

圖8 kp輸出曲線 圖9 kegr輸出曲線

由圖8可知：t=25 ℃，d=10 g/kg(濕度修正前理想工況)時(shí)，kp=1，進(jìn)氣壓力不需修正；d不變，隨著t升高，壓力修正系數(shù)減?。籺不變，隨著d增加，kp增大。變化規(guī)律與實(shí)際相符。

由圖9可知：t=25 ℃，d=10 g/kg(濕度修正前理想工況)時(shí)，kegr=1，ERG率不需修正；d不變，隨著t升高，kegr增大；t不變，隨著d增加，kegr下降。變化規(guī)律與實(shí)際相符。

由圖10可知：t=25 ℃，d=10 g/kg(濕度修正前理想工況)時(shí)，kang=1，點(diǎn)火角不需修正；d不變，隨著t升高，kang減??；t不變，隨著d增加，kang增大。變化規(guī)律與實(shí)際相符。

圖10 kang輸出曲線

4.2 臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證

發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒不好失火時(shí)，輸出轉(zhuǎn)矩波動(dòng)大，導(dǎo)致轉(zhuǎn)速變化率增加。利用實(shí)際轉(zhuǎn)速變化率與標(biāo)準(zhǔn)限值比較，判定是否發(fā)生失火。失火率是指200個(gè)循環(huán)內(nèi)，失火循環(huán)所占比例。失火率越大，對(duì)催化劑的影響越大。發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒太過猛烈，導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)造成振動(dòng)較大，通常用爆震強(qiáng)度表征爆震的振幅和頻率。

使用進(jìn)氣空調(diào)模擬不同的進(jìn)氣溫度和大氣濕度，選取額定轉(zhuǎn)速為1900 r/min、額定功率為301 kW的某型號(hào)燃?xì)獍l(fā)動(dòng)機(jī)，理想狀態(tài)下(t=25 ℃，d=10 g/kg)，不同進(jìn)氣溫度和濕度下發(fā)動(dòng)機(jī)功率、失火率以及爆震強(qiáng)度如圖11～14所示。

圖11 d=40 g/kg時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)功率變化 圖12 t=32 ℃時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)功率變化

由圖11可知：濕度增大時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率下降；修正后的天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率得到提升，更接近理想狀態(tài)下的標(biāo)定功率。由圖12可知：溫度升高時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率增大；修正后的天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率下降，更接近理想狀態(tài)下的標(biāo)定功率。由圖13可知：濕度增大時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)失火率上升；濕度修正后，失火率下降，比修正前更接近理想狀態(tài)下的失火率。由圖14可知：t升高時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)爆震強(qiáng)度增強(qiáng)；濕度修正后震強(qiáng)度下降，更接近理想狀態(tài)下的爆震強(qiáng)度。

圖13 d=40 g/kg時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)失火率變化 圖14 t=32 ℃時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)爆震強(qiáng)度變化

因此，發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率、失火率以及爆震強(qiáng)度隨環(huán)境溫度和大氣濕度的變化趨勢(shì)與實(shí)際相符，模型準(zhǔn)確、有效，該模糊控制策略可以提高不同濕度及溫度環(huán)境下天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出性能，降低發(fā)動(dòng)機(jī)的失火率和爆震強(qiáng)度。

5 結(jié)語

本文中提出了一種基于大氣濕度的模糊控制方法，設(shè)計(jì)增壓壓力、EGR率以及點(diǎn)火角的修正控制，使天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)在不同的大氣濕度下特別是雨天等相對(duì)濕度較大的環(huán)境能夠達(dá)到設(shè)計(jì)的輸出效果；利用模糊控制方法，建立了空氣充量、EGR率及點(diǎn)火角的控制模型；利用MATLAB/Simulink軟件進(jìn)行模擬仿真，通過臺(tái)架試驗(yàn)進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際驗(yàn)證，模型準(zhǔn)確、有效，可以提高天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)在不同濕度和溫度下的輸出性能，降低失火率和爆震強(qiáng)度。