本發(fā)明屬于發(fā)動(dòng)機(jī)性能標(biāo)定，尤其涉及一種基于響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)的發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)性能優(yōu)化標(biāo)定方法。

背景技術(shù)：

1、車用發(fā)動(dòng)機(jī)的瞬態(tài)工況日益被認(rèn)為是理解發(fā)動(dòng)機(jī)性能與排放的關(guān)鍵，在進(jìn)行環(huán)保法規(guī)的測試與實(shí)際實(shí)車運(yùn)行過程中，大部分工況為瞬態(tài)工況，即實(shí)時(shí)變化工況，例如在加速、減速或負(fù)載變化的情況下，由于進(jìn)氣響應(yīng)的延遲，會(huì)顯著影響發(fā)動(dòng)機(jī)的性能響應(yīng)以及煙塵和氮氧化物（nox）等排放物的形成。對于柴油機(jī)瞬態(tài)工況研究的一個(gè)主要關(guān)注領(lǐng)域是從穩(wěn)態(tài)工況到瞬態(tài)工況性能的轉(zhuǎn)變，特別是在燃油經(jīng)濟(jì)性和排放控制方面。同時(shí)各種測試結(jié)果表明瞬態(tài)工況的邊界參數(shù)，如噴油正時(shí)與噴油壓力等，通過影響燃燒參數(shù)，來使其與排放物濃度變化之間存在一定關(guān)系。發(fā)動(dòng)機(jī)在實(shí)際運(yùn)行過程中的各項(xiàng)參數(shù)都是根據(jù)已經(jīng)標(biāo)定好的map進(jìn)行，因此發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際性能與標(biāo)定map有著直接的關(guān)系。對于傳統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)map標(biāo)定都是在穩(wěn)態(tài)工況下進(jìn)行的，即所有輸入?yún)?shù)都是定參數(shù)，繼而尋找各項(xiàng)參數(shù)最優(yōu)點(diǎn)，得出一組在穩(wěn)態(tài)工況下的最優(yōu)map。而實(shí)車運(yùn)行往往是變參數(shù)變工況的，在劇烈工況下往往會(huì)導(dǎo)致油耗與排放的顯著劣化。而且這類傳統(tǒng)map的標(biāo)定需要對全工況點(diǎn)進(jìn)行測試，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

2、響應(yīng)面方法是一組用于開發(fā)、改進(jìn)和優(yōu)化過程的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)技術(shù)，能夠顯著減少評估變量組合所需的實(shí)驗(yàn)數(shù)量，創(chuàng)建一個(gè)能夠有效捕捉變量間相互作用的預(yù)測模型。在柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的背景下，采用這種方法能夠探索輸入因素，如噴油正時(shí)和噴油壓力，與發(fā)動(dòng)機(jī)性能指標(biāo)之間的關(guān)系。因此結(jié)合所定義的瞬態(tài)工況標(biāo)定參數(shù)，能夠制定一組基于瞬態(tài)工況標(biāo)定的優(yōu)化map，從而能夠更好的應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)的發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)性能優(yōu)化標(biāo)定方法，旨在解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、本發(fā)明實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)的發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)性能優(yōu)化標(biāo)定方法，包括以下步驟：

3、步驟1：設(shè)置決策變量與目標(biāo)變量構(gòu)造實(shí)驗(yàn)矩陣；

4、步驟2：根據(jù)測試矩陣進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試；

5、步驟3：進(jìn)行二次型模型的擬合與評估；

6、步驟4：對擬合模型進(jìn)行簡化選??；

7、步驟5：進(jìn)行預(yù)測優(yōu)化計(jì)算與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；

8、步驟6：以轉(zhuǎn)速范圍進(jìn)行全工況map標(biāo)定。

9、進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述步驟1包括以下具體步驟：

10、發(fā)動(dòng)機(jī)開發(fā)用戶根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)所要研究的瞬態(tài)工況確定發(fā)動(dòng)機(jī)的輸入?yún)?shù)與輸出參數(shù)，分別將其定義為決策變量與目標(biāo)變量。

11、實(shí)驗(yàn)矩陣設(shè)定采用正交設(shè)計(jì)進(jìn)行，假定有a、b、c三個(gè)參數(shù)，實(shí)驗(yàn)矩陣設(shè)計(jì)依據(jù)為：

12、；

13、；

14、；

15、；

16、其中，c為中心點(diǎn)，即所有參數(shù)水平為0的點(diǎn)，一般將中心點(diǎn)重復(fù)3-5次；對于 k個(gè)決策變量，實(shí)驗(yàn)次數(shù) n則為：

17、；

18、根據(jù)上述規(guī)則設(shè)計(jì)出實(shí)驗(yàn)方案，將其測試順序隨機(jī)打亂，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)矩陣。

19、進(jìn)一步的技術(shù)方案，決策變量為3-6個(gè)參數(shù)，以box-behnken法根據(jù)研究范圍劃分成3個(gè)水平層級：-1、0和1；研究決策變量納入發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與加載率，為快速制定瞬態(tài)map提供基礎(chǔ)，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速以研究轉(zhuǎn)速范圍設(shè)定上下限，加載率以發(fā)動(dòng)機(jī)在定轉(zhuǎn)速下將負(fù)荷從0%加載到100%的加載速率，以每秒加載扭矩、每秒負(fù)荷加載比或過程加載時(shí)間進(jìn)行設(shè)定。

20、進(jìn)一步的技術(shù)方案，對于目標(biāo)變量，給出如下定義參數(shù)：

21、以瞬態(tài)過程中負(fù)荷到達(dá)50?%時(shí)的有效燃油消耗率和指示熱效率，與其相應(yīng)穩(wěn)態(tài)工況下的變量系數(shù)作為性能指標(biāo)；以加載負(fù)荷到達(dá)99?%負(fù)荷處的時(shí)間作為穩(wěn)定時(shí)間，并以達(dá)到穩(wěn)定時(shí)間內(nèi)的co、nox、soot的過程均值排放濃度為排放指標(biāo)；

22、有效燃油消耗率變量系數(shù)的計(jì)算公式如下：

23、；

24、其中，為瞬態(tài)工況50%負(fù)荷下的有效燃油消耗率，單位：g/kwh；為相應(yīng)穩(wěn)態(tài)工況50%負(fù)荷下有效燃油消耗率，單位：g/kwh；

25、指示熱效率變量系數(shù)：

26、；

27、co過程均值排放濃度：

28、；

29、nox過程均值排放濃度：

30、；

31、soot過程均值排放濃度：

32、；

33、其中，為co、nox、soot的實(shí)時(shí)排放濃度值；為99?%負(fù)荷處的時(shí)間；為開始加載時(shí)間。

34、進(jìn)一步的技術(shù)方案，在所述步驟2中，根據(jù)實(shí)驗(yàn)矩陣進(jìn)行測試，將記錄所得目標(biāo)變量與測試矩陣中的決策變量對應(yīng)；按照決策變量變化順序重新排列做擬合準(zhǔn)備。

35、進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述步驟3包括以下具體步驟：

36、二次型模型的一般形式為：

37、；

38、其中，和為待估計(jì)參數(shù)，和為第 i和 j個(gè)決策變量，為隨機(jī)誤差；寫作矩陣形式：

39、；

40、其中， y為的目標(biāo)向量，x為的設(shè)計(jì)矩陣，，為的參數(shù)向量，為的誤差向量，滿足；

41、以最小二乘估計(jì)最小化殘差平方和：

42、；

43、求解參數(shù)估計(jì)：

44、對求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)為0，得到正規(guī)方程：

45、；

46、；

47、若可逆，則參數(shù)估計(jì)值為：

48、；

49、則對于每個(gè)目標(biāo)變量其二次型模型為：

50、；

51、模型評估指標(biāo)計(jì)算：

52、對數(shù)據(jù)的平方和進(jìn)行分解計(jì)算：

53、；

54、其中，為總平方和，為響應(yīng)值圍繞均值的波動(dòng)；為回歸平方和，為擬合值與均值的差異；為殘差平方和，預(yù)測值與實(shí)際值的偏離；殘差標(biāo)準(zhǔn)差則為：

55、；

56、那么判定系數(shù)：

57、；

58、為了避免過擬合，對模型中不顯著變量進(jìn)行懲罰，引入調(diào)整系數(shù)值：

59、；

60、那么預(yù)測系數(shù)值為：

61、；

62、；

63、其中，為預(yù)測殘差平方和，為剔除第 i個(gè)樣本后重新擬合的預(yù)測值；

64、對以下假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)：

65、零假設(shè)：模型參數(shù)不具有顯著性；

66、備擇假設(shè)：模型參數(shù)具有顯著性；

67、計(jì)算值：

68、；

69、對計(jì)算所得值查表取得相應(yīng)p值，若p值小于顯著性水平，則可以拒絕零假設(shè)；

70、引入變異系數(shù)值，量化預(yù)測誤差大?。?/p>

71、；

72、引入適配精度，衡量模型的預(yù)測能力與復(fù)雜度之間的平衡：

73、；

74、對每一個(gè)目標(biāo)變量的擬合進(jìn)行參數(shù)評估匯總，若評估參數(shù)顯示良好，則進(jìn)行下一步計(jì)算，否則需檢查數(shù)據(jù)是否有誤，若數(shù)據(jù)有誤則進(jìn)行修正測試，若數(shù)據(jù)無誤且性能評估較差，則說明決策變量與該目標(biāo)變量無相關(guān)性。

75、進(jìn)一步的技術(shù)方案，在0.8以上則表示擬合模型良好，值不超過10%即認(rèn)為模型離散度在接受范圍內(nèi)；值大于4則認(rèn)為模型是理想的。

76、進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述步驟4包括以下步驟：

77、遵循奧卡姆剃刀原則，即非必要不增加項(xiàng)目，來對模型進(jìn)行簡化以避免過擬合；將模型不顯著項(xiàng)剔除得到簡化模型，通過對比上述評估參數(shù)，在性能不劣變的前提下優(yōu)先選取簡化模型，否則維持原模型不變。

78、進(jìn)一步的技術(shù)方案，所述步驟5包括以下步驟：

79、對于需要優(yōu)化的目標(biāo)變量，將其擬合模型轉(zhuǎn)化為期望度進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化；對于單目標(biāo)期望函數(shù)定義優(yōu)化目標(biāo)與約束，最大化目標(biāo)時(shí)：

80、；

81、最小化目標(biāo)時(shí)：

82、；

83、其中 s為形狀參數(shù)，當(dāng) s=1時(shí)，期望函數(shù)為線性變化；當(dāng) s>1時(shí)，期望函數(shù)為凸函數(shù)；當(dāng) s<1時(shí)，期望函數(shù)為凹函數(shù)?？傮w期望函數(shù)為：

84、；

85、其中，為重要度，根據(jù)需求對目標(biāo)變量的重要度進(jìn)行設(shè)置；

86、使用梯度下降法最大化：

87、設(shè)置一個(gè)初始點(diǎn)，為開始迭代時(shí)決策變量值，迭代過程中記為，隨機(jī)選取或指定任一點(diǎn)，設(shè)置學(xué)習(xí)率，最大迭代次數(shù)，設(shè)置收斂閾值，當(dāng)參數(shù)變化小于閾值時(shí)，認(rèn)為已收斂，停止迭代；

88、在迭代過程中，對每個(gè)迭代點(diǎn)計(jì)算目標(biāo)變量的總體期望函數(shù)并計(jì)算出梯度，對于每個(gè)決策變量，計(jì)算其偏導(dǎo)數(shù)：

89、；

90、更新變量：

91、；

92、當(dāng)時(shí)，停止迭代；

93、將最大總體期望函數(shù)下的工況點(diǎn)列出，即模型預(yù)測下的最優(yōu)工況點(diǎn)；按照最優(yōu)工況點(diǎn)或其他預(yù)測工況點(diǎn)的決策變量進(jìn)行。

94、進(jìn)一步的技術(shù)方案，在所述步驟6中，對于瞬態(tài)工況優(yōu)化map的制定，在定轉(zhuǎn)速與定加載率下進(jìn)行全工況優(yōu)化；在進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，根據(jù)所需目標(biāo)性能設(shè)置重要度，同時(shí)將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速從研究范圍下限開始設(shè)置為固定轉(zhuǎn)速，變加載率開始優(yōu)化預(yù)測；而后間隔100?r/min逐步提升轉(zhuǎn)速，發(fā)動(dòng)機(jī)加載率逐步按照需求變化，進(jìn)行優(yōu)化預(yù)測建立瞬態(tài)工況優(yōu)化map。

95、本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)的發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)性能優(yōu)化標(biāo)定方法，該方法能夠?qū)嶋H應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)研發(fā)測試過程中的性能標(biāo)定，可以優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)在實(shí)車運(yùn)行過程中的性能，且以數(shù)學(xué)模型直觀的顯現(xiàn)測試數(shù)據(jù)的有效性，無需過多的測試資源。