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天然气/汽油两用燃料发动机燃料切换的优化控制

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 08:16:30
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天然气/汽油两用燃料发动机燃料切换的优化控制【摘要】:随着汽车工业的高速发展及汽车保有量的急剧增加,汽车造成的环境污染及石油危机问题日益突出,促使人们去寻找可以代替石油的清洁能源。

【摘要】: 随着汽车工业的高速发展及汽车保有量的急剧增加,汽车造成的环境污染及石油危机问题日益突出,促使人们去寻找可以代替石油的清洁能源。作为车用动机代用燃料,压缩天然气CNG(Compressed Natural Gas)可有效地缓和这一矛盾。天然气/汽油两用燃料发动机以其排放性能良好、改装方便、使用灵活的优点受到人们的重视。 一般在低负荷下使用纯天然气作为发动机的燃料,中、高负荷下采用汽油作为发动机燃料。目前的两用燃料发动机都是在原有汽油发动机的基础上改装的,其起动方式依然采用的是汽油起动方式,利用汽油起动后切换到天然气,并且目前CNG加气站数量有限,因此对于两用燃料发动机来说,存在纯汽油燃料工况向纯天然气燃料工况以及纯天然气燃料工况向纯汽油燃料工况的切换过程,发动机在此过程中转速波动大、排放恶化。 为避免两用燃料发动机在由纯汽油工况向纯天然气工况切换过程中出现的转速大幅度波动现象和节约发动机燃料成本,本文在国内外相关研究的基础上,对天然气/汽油两用燃料发动机进行了性能研究。分析了两用燃料发动机性能恶化的原因和油气切换过程,分析了切换过程中引起速度波动的原因,并综合考虑发动机的动力性和经济性,提出了油气切换过程优化控制的目标函数,并依据变分法和发动机的相关理论与实践知识,建立了油气切换过程的简化数学模型。 发动机是一个具有时滞性、不确定性、严重非线性、时变性的系统,对其施以控制就需要一种高级、快速、可靠、有效的控制方法。本文通过建立发动机的控制模型,并对比了各控制算法,在比较详细地分析了神经网络预测控制算法基础上,运用神经网络预测控制对两用燃料发动动机油气切换过程的燃料进行调节,实现了此过程的优化控制。运用MATLAB对模型和切换程的优化控制进行了仿真,并对仿真结果进行了分析,说明了模型和控制算法的有效性和实用性。 【关键词】:两用燃料发动机 油气切换 神经网络预测控制
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:U464.173
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 1 绪论8-19
  • 1.1 引言8
  • 1.2 汽车发展引发的能源危机8-9
  • 1.3 汽车代用燃料9-11
  • 1.3.1 各种代用燃料性能评价9-11
  • 1.3.2 代用燃料的选择11
  • 1.4 天然气发动机的发展状况11-16
  • 1.4.1 天然气在发动机上的应用形式与特点11-13
  • 1.4.2 天然气汽车的主要优点13-14
  • 1.4.3 气体燃料供给系统的发展及趋势14-15
  • 1.4.4 两用燃料发动机的关键技术15-16
  • 1.5 目前两用燃料发动机存在的问题及研究热点16-17
  • 1.6 课题研究意义及论文的主要内容17-19
  • 2 天然气/汽油两用燃料发动机油气切换系统19-26
  • 2.1 天然气/汽油两用燃料发动机的性能分析19-20
  • 2.2 两用燃料发动机系统20-23
  • 2.2.1 两用燃料发动机的燃料供给系统22
  • 2.2.2 油气切换系统22-23
  • 2.3 油气切换方式23-25
  • 2.4 两用燃料发动机油气切换过程25
  • 2.5 本章小结25-26
  • 3 两用燃料发动机油气切换过程的数学模型26-34
  • 3.1 变分法及最优控制26-28
  • 3.1.1 欧拉方程26-27
  • 3.1.2 横截条件27-28
  • 3.1.3 勒让德条件28
  • 3.2 发动机转速与油耗的关系28-29
  • 3.3 数学模型的建立29-31
  • 3.4 模型的仿真31-33
  • 3.5 本章小结33-34
  • 4 优化控制的实现34-56
  • 4.1 控制算法的选择34-35
  • 4.2 预测控制的基本原理35-40
  • 4.2.1 预测控制的基本思想35-36
  • 4.2.2 预测控制的基本特征36-39
  • 4.2.3 预测控制的优点39
  • 4.2.4 预测控制在应用中的一些问题39-40
  • 4.3 神经网络基础40-45
  • 4.3.1 人工神经网络概述40-42
  • 4.3.2 BP 神经网络的基本原理42-45
  • 4.4 基于BP 神经网络的预测控制系统45-50
  • 4.4.1 神经网络预测控制的一般结构45-46
  • 4.4.2 BP 神经网络预测控制46-50
  • 4.5 两用燃料发动机油气切换的神经网络预测控制50-52
  • 4.5.1 两用燃料发动机的控制模型50-51
  • 4.5.2 两用燃料发动机的控制算法仿真51-52
  • 4.6 两用燃料发动机的仿真分析52-55
  • 4.6.1 模型辨识52-53
  • 4.6.2 仿真结果53-55
  • 4.7 本章小结55-56
  • 5 结束语56-58
  • 5.1 结论56
  • 5.2 存在的问题和展望56-58
  • 致谢58-59
  • 参考文献59-62
  • 附录:作者在攻读学位期间发表的论文目录62


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