基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法、装置和数字孪生柴油机模型制造方法及图纸

基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法、装置和数字孪生柴油机模型，涉及柴油机燃烧性能分析领域。针对现有技术中存在的，仍没有一种算法能够进行快速自标定，实现快速且精准地校准数字孪生模型的问题，本发明专利技术提供的技术方案为：采集柴油机气缸参数并预处理，得到至少三个点；采集模型的预设输入量和目标函数；确定退火算法中最优点组；根据初始参数的扰动系数范围进行随机扰动，并采集新生成的点组；判断新生成的点组对应目标函数值与初始点组对应的目标函数值，根据规则替换新生成的点组为最优点组；若退火算法满足预设冷却标准，则通过当前结果对模型进行标定。适合应用于快速而精确的完成船用柴油机的数字孪生模型中参数的标定工作。型中参数的标定工作。型中参数的标定工作。

【技术实现步骤摘要】
基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法、装置和数字孪生柴油机模型


[0001]涉及柴油机燃烧性能分析领域，具体涉及数据孪生模型的参数标定。

技术介绍

[0002]柴油发动机通过燃烧和膨胀将柴油的化学能转化为热能，然后曲柄连杆机构将热能转化为机械能并输出给外界。然而，随着环境和能源政策的限制越来越大，有必要采用相应的先进技术，优化柴油发动机的工作条件，以满足绿色、节能和安全的性能要求。
[0003]数字孪生技术在内燃机燃烧过程领域，特别是船用柴油机燃烧过程中得到了广泛的关注。通过将现实系统与数字世界的相互作用集成在一起，柴油机的数字化能够提高科研效率、降低成本和风险，实现实时发现运行问题、诊断故障和预测寿命等功能。数字孪生技术通过抽象模拟现实系统，构建系统模型，将真实实验数据与仿真数据相互交互。在计算机上进行模拟试验研究，不仅可以降低科研和生产成本，降低风险，还可以提高科研效率。在船舶主机运行维护阶段，数字孪生技术可以将现实系统和数字世界的相互作用集成在一起。采用数字孪生模型可以与实际船舶主机并行运行。通过模型计算和物理运行结果的对比，能够实时发现运行问题、诊断故障和预测寿命。此外，数字孪生技术还具有广泛的应用前景，可以实现对燃烧过程的实时控制、发动机排放控制等功能，对于提高船舶运行效率、降低能耗和排放，具有积极的作用。然而，基于原理的面向数字孪生的柴油机模型中存在大量参数的假设，这些参数难以直接测量或受限于测量仪器，实验数据的精准度不高。因此，手动标定柴油机模型参数难以有效推进面向船舶主机的数字孪生技术的发展。与此同时，在柴油机领域，微处理器模块、电子传感器和执行器的应用越来越多，特别是在引入电子控制共轨燃油喷射系统后。电子控制模块(ECU)或发动机管理系统(EMS)的开发和测试已经成为发动机开发过程中的关键。HIL(Hardware
‑
in
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the
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loop)硬件在环仿真系统在汽车领域的使用越来越多，这对数字仿真的准确性和实时性提出了新的要求。因此，数值模拟模型的计算效率和资源消耗在确保足够精度的情况下变得越来越重要。
[0004]无法通过局部输出量直接完成某个参数的标定。在柴油机建模中，常常需要缸内压力曲线，完成多个参数的同时标定。随着柴油机模型的复杂度上升，标定工作量会呈指数级增加。
[0005]此外，需要标定的参数常会相互影响，手动标定柴油机模型参数难以有效推进面向船舶主机的数字孪生技术的发展。
[0006]但是，现有技术中仍没有一种算法能够进行快速自标定，实现快速且精准地校准数字孪生模型。

技术实现思路

[0007]针对现有技术中存在的，仍没有一种算法能够进行快速自标定，实现快速且精准地校准数字孪生模型的问题，本专利技术提供的技术方案为：
[0008]基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，所述方法包括：
[0009]采集柴油机气缸参数并预处理，得到柴油机气缸缸压曲线的步骤；
[0010]将所述缸压曲线离散为至少三个点，作为数字孪生柴油机模型的输出量的步骤；
[0011]采集所述模型的预设输入量和目标函数，并作为退火算法的输入量的步骤；
[0012]确定所述退火算法中初始点组作为最优点组的选定步骤；
[0013]根据所述初始参数的扰动系数范围进行随机扰动，并采集新生成的点组的迭代步骤；
[0014]判断所述新生成的点组对应目标函数值是否小于所述初始点组对应的目标函数值，若是，则替换所述新生成的点组为最优点组的判断步骤，若不是，则根据判断规则决定是否接受；
[0015]判断当前退火算法是否满足预设冷却标准，
[0016]若否，则重复所述迭代步骤和判断步骤，
[0017]若是，则通过当前结果对所述模型进行标定的步骤。
[0018]进一步，提供一个优选实施方式，所述预处理包括：
[0019]使用三点二次插值对采集到的参数进行处理、使所述参数与仿真得到的参数插值不大于预设值的步骤。
[0020]进一步，提供一个优选实施方式，所述预设输入量包括：退火初始温度、冷却温度、降温系数和扰动系数。
[0021]进一步，提供一个优选实施方式，所述选定步骤具体通过蒙特卡洛法实现。
[0022]进一步，提供一个优选实施方式，所述目标函数具体为：
[0023][0024]实现；
[0025]其中，ω(i)为对应的权重，n表示模型仿真对比输出的缸压点数，i＝1,2,3...，P
isim
表示仿真数据点组，P
iexp
表示实验数据离散点组。
[0026]进一步，提供一个优选实施方式，所述选定步骤中，最优点组为当前点组中，对应的目标函数值最小的点组。
[0027]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定装置，所述装置包括：
[0028]采集柴油机气缸参数并预处理，得到柴油机气缸缸压曲线的模块；
[0029]将所述缸压曲线离散为至少三个点，作为数字孪生柴油机模型的输出量的模块；
[0030]采集所述模型的预设输入量和目标函数，并作为退火算法的输入量的模块；
[0031]确定所述退火算法中初始点组作为最优点组的选定模块；
[0032]根据所述初始参数的扰动系数范围进行随机扰动，并采集新生成的点组的迭代模块；
[0033]判断所述新生成的点组对应目标函数值是否小于所述初始点组对应的目标函数值，若是，则替换所述新生成的点组为最优点组的判断模块；
[0034]判断当前退火算法是否满足预设冷却标准，
[0035]若否，则重复所述迭代步骤和判断步骤，
[0036]若是，则通过当前结果对所述模型进行标定的模块。
[0037]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了数字孪生柴油机模型，所述模型是通过所述的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法标定的。
[0038]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了计算机储存介质，用于储存计算机程序，当所述计算机程序被计算机读取时，所述计算机执行所述的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法。
[0039]基于同一专利技术构思，本专利技术还提供了计算机，包括处理器和储存介质，当所述处理器读取所述储存介质中储存的计算机程序时，所述计算机执行所述的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法。
[0040]与现有技术相比，本专利技术提供的技术方案的有益之处在于：
[0041]本专利技术提供的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，采用智能算法完成模型参数自标定，将连续缸压之间线的优化标定离散为点的优化标定，缩短了模型研发时常，将传统的人工调参过程自动化，大幅度缩短人工标定的过程；该标定算法具有实时完成自标定的潜力，适用于未来船舶柴油机数字化的发展。
[0042]本专利技术提供的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，与其他启发式算法不同，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，其特征在于，所述方法包括：采集柴油机气缸参数并预处理，得到至少三个点，作为数字孪生柴油机模型的输出量的步骤；采集所述模型的预设输入量，输入目标函数，并作为退火算法的输入量的步骤；确定所述退火算法中初始点组作为初始最优点组的选定步骤；根据所述初始参数的扰动系数范围进行随机扰动，并采集新生成的点组的迭代步骤；判断所述新生成的点组对应目标函数值是否小于所述初始点组对应的目标函数值，若是，则替换所述新生成的点组为最优点组的判断步骤，若不是，则根据判断规则决定是否接受；若当前退火算法不满足预设冷却标准，则重复所述迭代步骤和判断步骤、若满足，则通过当前结果对所述模型进行标定的步骤。2.根据权利要求1所述的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，其特征在于，所述预处理包括：使用三点二次插值对采集到的参数进行处理、使所述参数与仿真得到的参数插值不大于预设值的步骤。3.根据权利要求1所述的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，其特征在于，所述预设输入量包括：退火初始温度、冷却温度、降温系数和扰动系数。4.根据权利要求1所述的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，其特征在于，所述选定步骤具体通过蒙特卡洛法实现。5.根据权利要求1所述的基于退火算法的数字孪生柴油机模自型标定方法，其特征在于，所述目标函数具体为：实现；其中，ω(i)为对应的权重，n表示模型仿真对比输出的缸压点数，i＝1,2,3...，P
isim
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘龙，邵伟洋，刘岱，屈小东，谭富升，韩笑，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：