天然气发动机硬件参数确定方法技术

本申请公开了一种天然气发动机硬件参数确定方法

【技术实现步骤摘要】
天然气发动机硬件参数确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及发动机控制
，具体而言，涉及一种天然气发动机硬件参数确定方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]天然气作为一种低碳能源受到广泛关注
。
当量燃烧
、
废气再循环（
EGR
）系统配合三元催化后处理（
TWC
）是行业内普遍使用的技术路线
。
应用
EGR
系统，可以有效降低缸内燃烧温度，抑制发动机爆震，对提升天然气发动机经济性及可靠性具有重要作用
。
[0003]目前，发动机采用固定截面增压器时不同工况下
EGR
获取能力不同
。
低速高负荷区域的进气压力往往高于排气压力，即
EGR
驱动压差为负值，发动机难以获取到
EGR
，限制了发动机热效率的进一步提升，同时造成排气温度升高，影响发动机可靠性
。
目前普遍采用的方案是减小增压器流量，通过提升排气压力来提高
EGR。
而在高转速和部分负荷工况区域，发动机进气压力低于排气压力，即
EGR
驱动压差为正值，发动机有能力获取到充足的
EGR
，而此时小流量增压器会造成发动机泵气损失增加
、
排温升高
、
燃烧不稳定
。
因此，如何在低转速大负荷获取更高的
EGR
与发动机整体性能的平衡存在矛盾，是行业亟待解决的难题
。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种天然气发动机硬件参数确定方法
、
装置
、
设备及存储介质，以至少解决相关技术中在低转速大负荷工况获取
EGR
与发动机整体性能平衡存在矛盾的技术问题
。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种天然气发动机硬件参数确定方法，包括：根据预先构建的发动机仿真模型，计算单个工况点下硬件参数对应的性能参数，得到样本数据；根据所述样本数据以及预设的神经网络算法，构建数学代理模型，以所述性能参数整体最优为目标，以所述硬件参数的取值范围为约束条件，进行优化计算，得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值；重复上述根据预先构建的发动机仿真模型到得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值的步骤，计算预先选取的多个工况点对应的硬件参数初始值；基于预先选取的每个工况点的权重以及每个工况点对应的硬件参数初始值，进行加权计算，得到硬件参数值
。
[0006]在一个可选地实施例中，根据预先构建的发动机仿真模型，计算单个工况点下硬件参数对应的性能参数，得到样本数据，包括：构建所述发动机仿真模型；确定待计算的硬件参数以及所述硬件参数的取值范围，所述硬件参数包括混合器喉口尺寸
、
增压器流量
、
增压器效率
、
节气门开度
、
增压器放气阀开度以及
EGR
阀开度；根据所述硬件参数的取值范围，利用抽样方法抽取样本点，根据所述样本点以及构建的所述发动机仿真模型进行仿真计算，得到所述样本点对应的性能参数；根据所述样本点以及对应的性能参数，得到样本数据
。
[0007]在一个可选地实施例中，得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值之后，还包括：将所述硬件参数初始值输入所述发动机仿真模型，得到仿真计算的性能参数值；获取所述仿真计算的性能参数值与所述整体最优的性能参数值的差值；若所述差值小于或等于预设阈值，则确定所述硬件参数初始值符合要求
。
[0008]在一个可选地实施例中，基于预先选取的每个工况点的权重以及每个工况点对应的硬件参数初始值，进行加权计算之前，还包括：获取预先选取的每个工况点在预设时段内被使用的次数；根据预先选取的每个工况点在预设时段内被使用的次数，与所述预设时段内预先选取的所有工况点的总使用次数的比值，确定预先选取的每个工况点的权重
。
[0009]在一个可选地实施例中，基于预先选取的每个工况点的权重以及每个工况点对应的硬件参数初始值，进行加权计算，得到硬件参数值，包括：根据预先选取的每个工况点的权重以及每个工况点对应的混合器喉口尺寸
、
增压器流量
、
增压器效率，进行加权求和，得到硬件参数值中的混合器喉口尺寸
、
增压器流量以及增压器效率参数值；根据所述混合器喉口尺寸
、
增压器流量以及增压器效率参数值，标定所述节气门开度
、
增压器放气阀开度以及
EGR
阀开度参数值
。
[0010]在一个可选地实施例中，根据预先构建的发动机仿真模型，计算单个工况点下硬件参数对应的性能参数之前，还包括：将发动机系统中的混合器设置为缩口混合器，所述缩口混合器的喉口位置直径小于前后管路直径
。
[0011]在一个可选地实施例中，将所述发动机系统中的混合器设置为缩口混合器之后，还包括：将废气再循环系统与所述缩口混合器的喉口位置连接
。
[0012]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种天然气发动机硬件参数确定装置，包括：样本空间构建模块，用于根据预先构建的发动机仿真模型，计算单个工况点下硬件参数对应的性能参数，得到样本数据；优化模块，用于根据所述样本数据以及预设的神经网络算法，构建数学代理模型，以所述性能参数整体最优为目标，以所述硬件参数的取值范围为约束条件，进行优化计算，得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值；计算模块，用于重复上述根据预先构建的发动机仿真模型到得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值的步骤，计算预先选取的多个工况点对应的硬件参数初始值；确定模块，用于基于预先选取的每个工况点的权重以及每个工况点对应的硬件参数初始值，进行加权计算，得到硬件参数值
。
[0013]根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行上述的天然气发动机硬件参数确定方法
。
[0014]根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述天然气发动机硬件参数确定方法
。
[0015]本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本申请实施例提供的天然气发动机硬件参数确定方法，针对全工况平衡的目标，对发动机硬件参数进行设计，在参数优化过程中，建立参数化仿真模型，同时考虑到计算效率问题，通过提取样本空间结果通过神经网络建立数学模型进行快速优化分析，提升了优化效率
。
[0016]且提出多工况加权确定优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种天然气发动机硬件参数确定方法，其特征在于，包括：根据预先构建的发动机仿真模型，计算单个工况点下硬件参数对应的性能参数，得到样本数据；根据所述样本数据以及预设的神经网络算法，构建数学代理模型，以所述性能参数整体最优为目标，以所述硬件参数的取值范围为约束条件，进行优化计算，得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值；重复上述根据预先构建的发动机仿真模型到得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值的步骤，计算预先选取的多个工况点对应的硬件参数初始值；基于预先选取的每个工况点的权重以及每个工况点对应的硬件参数初始值，进行加权计算，得到硬件参数值
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预先构建的发动机仿真模型，计算单个工况点下硬件参数对应的性能参数，得到样本数据，包括：构建所述发动机仿真模型；确定待计算的硬件参数以及所述硬件参数的取值范围，所述硬件参数包括混合器喉口尺寸
、
增压器流量
、
增压器效率
、
节气门开度
、
增压器放气阀开度以及
EGR
阀开度；根据所述硬件参数的取值范围，利用抽样方法抽取样本点，根据所述样本点以及构建的所述发动机仿真模型进行仿真计算，得到所述样本点对应的性能参数；根据所述样本点以及对应的性能参数，得到样本数据
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到整体最优的性能参数值及对应的硬件参数初始值之后，还包括：将所述硬件参数初始值输入所述发动机仿真模型，得到仿真计算的性能参数值；获取所述仿真计算的性能参数值与所述整体最优的性能参数值的差值；若所述差值小于或等于预设阈值，则确定所述硬件参数初始值符合要求
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预先选取的每个工况点的权重以及每个工况点对应的硬件参数初始值，进行加权计算之前，还包括：获取预先选取的每个工况点在预设时段内被使用的次数；根据预先选取的每个工况点在预设时段内被使用的次数，与所述预设时段内预先选取的所有工况点的总使用次数的比值，确定预先选取的每个工况点的权重
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预先选取的每个工况点的权重以...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪哲，李卫，张海瑞，李国祥，白书战，
申请(专利权)人：潍柴动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：