一种发动机参数确定方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及发动机标定技术领域，公开了一种发动机参数确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：针对任一瞬态过程，确定在所述瞬态过程的采集数据；其中，各瞬态过程为发动机从第一工况转为第二工况的过程，不同瞬态过程对应不同的发动机测试参数；基于所述瞬态过程的采集数据，确定所述瞬态过程中各性能指标的目标数据；基于样本数据训练得到目标模型，并通过所述目标模型，确定所述发动机的标定参数；其中，所述样本数据包括各瞬态过程对应的发动机测试参数以及目标数据。上述目标模型在训练过程中得出发动机测试参数和性能指标之间的试验规律；进而通过该目标模型能够精准地确定在瞬态过程中满足性能指标要求的标定参数。定参数。定参数。

【技术实现步骤摘要】
一种发动机参数确定方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及发动机标定
，特别涉及一种发动机参数确定方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，车辆越来越普及。发动机能够将其它形式的能转化为机械能，是车辆中的重要机器。为了提高整车性能，满足特定指标要求，需要进行发动机标定，即确定发送机的标定参数。
[0003]相关技术中，依赖于工程师手动标定发送机参数，即人工设置参数，如果满足特定指标要求，就将设置的参数作为标定参数。
[0004]然而，上述标定方式，是对发动机的稳态过程进行标定，而发动机在大部分时间处于瞬态过程。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种发动机参数确定方法、装置、电子设备及存储介质，用以对发动机瞬态过程进行精准标定，确定适用于发动机瞬态过程的标定参数。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种发动机参数确定方法，所述方法包括：
[0007]针对任一瞬态过程，确定在所述瞬态过程的采集数据；其中，各瞬态过程为发动机从第一工况转为第二工况的过程，不同瞬态过程对应不同的发动机测试参数；
[0008]基于所述瞬态过程的采集数据，确定所述瞬态过程中各性能指标的目标数据；
[0009]基于样本数据训练得到目标模型，并通过所述目标模型，确定所述发动机的标定参数；其中，所述样本数据包括各瞬态过程对应的发动机测试参数以及目标数据。
[0010]上述方案，是将整个瞬态过程作为研究对象，即基于多组瞬态过程的发动机测试参数以及各性能指标的目标数据进行模型分析，得到目标模型，该目标模型在训练过程中得出发动机测试参数(需要标定的发动机的参数)和性能指标之间的试验规律；进而通过该目标模型能够精准地确定在瞬态过程中满足性能指标要求的标定参数。
[0011]在一些可选的实施方式中，确定在所述瞬态过程的采集数据，包括：
[0012]确定在所述瞬态过程中各性能指标对应的采集数据；
[0013]基于所述瞬态过程的采集数据，确定所述瞬态过程中各性能指标的目标数据，包括：
[0014]基于所述瞬态过程中任一性能指标对应的采集数据，确定所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据。
[0015]上述方案，通过设置多个性能指标，并获取各性能指标对应的采集数据，从而精准地确定各性能指标的目标数据，使得后续目标模型学习发动机测试参数和多个性能指标之间的试验规律，更加精准地确定在瞬态过程中满足多个性能指标的标定参数。
[0016]在一些可选的实施方式中，基于所述瞬态过程中任一性能指标对应的采集数据，
确定所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据，包括：
[0017]将所述性能指标对应的采集数据的最大值，作为所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据；或者
[0018]对所述性能指标对应的采集数据进行积分，将积分结果作为所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据。
[0019]上述方案，通过将性能指标对应的采集数据的最大值，作为该性能指标的目标数据，该目标数据反映了性能指标在该瞬态过程的峰值情况；通过将性能指标对应的采集数据的积分结果，作为该性能指标的目标数据，该目标数据反映了性能指标在该瞬态过程的整体情况，从而满足不同场景的需求。
[0020]在一些可选的实施方式中，通过所述目标模型，确定所述发动机的标定参数，包括：
[0021]将各性能指标对应的限制条件输入所述目标模型，通过所述目标模型确定满足所述限制条件的标定参数。
[0022]上述方案，通过将各性能指标对应的限制条件输入目标模型，从而得到满足特定的限制条件下的最优标定参数，适用于不同场景需求。
[0023]在一些可选的实施方式中，基于样本数据训练得到目标模型，包括：
[0024]通过神经网络算法或者多项式算法对所述样本数据进行建模分析，得到所述目标模型。
[0025]上述方案，通过神经网络算法或者多项式算法对样本数据进行建模分析，使得目标模型对发动机测试参数(需要标定的发动机的参数)和性能指标之间的试验规律进行深度学习。
[0026]在一些可选的实施方式中，确定在所述瞬态过程的采集数据之前，还包括：
[0027]基于各性能指标对应的预设阈值，确定在试验设计(DESIGN OF EXPERIMENT，DOE)中发动机参数取值范围；
[0028]从所述发动机参数取值范围中，选择所述DOE中各瞬态过程对应的发动机测试参数。
[0029]上述方案，通过在所有性能指标对应的预设阈值限定下进行发动机测试参数取值，满足各性能指标的限值要求，减少试验次数，减少后续因采用不满足预设阈值限定的标定参数而对发动机造成损伤的情况发生。
[0030]第二方面，本申请实施例提供一种发动机参数确定装置，包括：
[0031]数据采集模块，用于针对任一瞬态过程，确定在所述瞬态过程的采集数据；其中，各瞬态过程为发动机从第一工况转为第二工况的过程，不同瞬态过程对应不同的发动机测试参数；
[0032]数据处理模块，用于基于所述瞬态过程的采集数据，确定所述瞬态过程中各性能指标的目标数据；
[0033]标定模块，用于基于样本数据训练得到目标模型，并通过所述目标模型，确定所述发动机的标定参数；其中，所述样本数据包括各瞬态过程对应的发动机测试参数以及目标数据。
[0034]在一些可选的实施方式中，所述数据采集模块，具体用于：
[0035]确定在所述瞬态过程中各性能指标对应的采集数据；
[0036]所述数据处理模块，具体用于：
[0037]基于所述瞬态过程中任一性能指标对应的采集数据，确定所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据。
[0038]在一些可选的实施方式中，所述数据处理模块，具体用于：
[0039]将所述性能指标对应的采集数据的最大值，作为所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据；或者
[0040]对所述性能指标对应的采集数据进行积分，将积分结果作为所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据。
[0041]在一些可选的实施方式中，所述标定模块，具体用于：
[0042]将各性能指标对应的限制条件输入所述目标模型，通过所述目标模型确定满足所述限制条件的标定参数。
[0043]在一些可选的实施方式中，所述标定模块，具体用于：
[0044]通过神经网络算法或者多项式算法对所述样本数据进行建模分析，得到所述目标模型。
[0045]在一些可选的实施方式中，确定在所述瞬态过程的采集数据之前，所述数据采集模块，还用于：
[0046]基于各性能指标对应的预设阈值，确定在DOE中发动机参数取值范围；
[0047]从所述发动机参数取值范围中，选择所述DOE中各瞬态过程对应的发动机测试参数。
[0048]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器；
[0049]其中，所述存储器存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发动机参数确定方法，其特征在于，所述方法包括：针对任一瞬态过程，确定在所述瞬态过程的采集数据；其中，各瞬态过程为发动机从第一工况转为第二工况的过程，不同瞬态过程对应不同的发动机测试参数；基于所述瞬态过程的采集数据，确定所述瞬态过程中各性能指标的目标数据；基于样本数据训练得到目标模型，并通过所述目标模型，确定所述发动机的标定参数；其中，所述样本数据包括各瞬态过程对应的发动机测试参数以及目标数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定在所述瞬态过程的采集数据，包括：确定在所述瞬态过程中各性能指标对应的采集数据；基于所述瞬态过程的采集数据，确定所述瞬态过程中各性能指标的目标数据，包括：基于所述瞬态过程中任一性能指标对应的采集数据，确定所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述瞬态过程中任一性能指标对应的采集数据，确定所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据，包括：将所述性能指标对应的采集数据的最大值，作为所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据；或者对所述性能指标对应的采集数据进行积分，将积分结果作为所述瞬态过程中所述性能指标的目标数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标模型，确定所述发动机的标定参数，包括：将各性能指标对应的限制条件输入所述目标模型，通过所述目标模型确定满足所述限制条件的标定参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于样本数据训练得到目标模型，包括：通过神经网络算法或者多项式算法对所述样本数据进行建模分析，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，代子阳，
申请(专利权)人：潍柴动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：