原文传递
基于神经网络和遗传算法的甲醇柴油双燃料发动机喷醇MAP优化
| 论文题名： | 基于神经网络和遗传算法的甲醇柴油双燃料发动机喷醇MAP优化 |
| 关键词： | 双燃料发动机;甲醇;柴油;喷醇MAP;神经网络;遗传算法 |
| 摘要： | 甲醇被用作商用车发动机的替代能源时，由于其十六烷值低，自燃性能差，需要其他燃料进行引燃。在柴油机进气道上布设喷醇装置，用原柴油机油泵喷入的柴油进行引燃，对发动机改动少，甲醇喷入量控制灵活，能够节约柴油和改善排放，可以应用在不同类型的柴油车上。在应用过程中，每循环喷醇过少，则甲醇替代性差，排放改进不明显；喷醇过多，则发动机循环变动过大甚至熄火。可见，定时供应适量甲醇非常关键。用数学模型模拟计算最佳喷醇量非常困难，所以喷醇MAP的标定一般是大量台架试验测得的结果，且受标定工程师主观影响大。 本文是以4B26柴油机为研究样机，在柴油机进气道上布设喷醇装置进行了台架试验，记录转速、负荷、喷醇量、柴油消耗量、排放等相关参数作为神经网络训练样本，然后应用BP神经网络强大的非线性映射能力模拟双燃料发动机的输入输出，又基于遗传算法较好的全局搜索能力搜索最优喷醇量。 结果显示，人工神经网络能简单快速地模拟发动机多变量的复杂变化情况。人工神经网络遗传算法联合运行，能在较少的试验量的情况下找到不同转速不同负荷下一定HC排放限值时的最大喷醇量，从而更多的利用甲醇，且降低NOx和碳烟的排放。选取均匀分布且占整个MAP较大范围的9个工况点，新喷醇MAP对应9点点工况的醇耗量比原喷醇MAP的醇耗量有较大幅度提高。这对于有效地利用甲醇资源和减少排放起到重要作用，对下一步工作中控制策略的细化提供了合理的建议。 |
| 作者： | 王帅 |
| 专业： | 动力机械及工程 |
| 导师： | 杜家益 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
