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电控缸内直喷氢燃料发动机高效燃烧技术
| 论文题名： | 电控缸内直喷氢燃料发动机高效燃烧技术 |
| 关键词： | 电控直喷氢燃料发动机;燃烧;电控系统;优化控制;神经网络;汽车发动机 |
| 摘要： | 环境保护和能源结构的变革是21世纪的两大主题，氢燃料以其在能源和环保两方面的独特优势使得21世纪被认为是氢经济时代。而且，氢燃料用于汽车发动机时性能优越。例如，氢的单位质量发热量高于汽油、氢的火焰传播速度比石油燃料的火焰传播速度快得多。氢比煤油或汽油具有更宽的着火界限等。尤其可喜的是现有燃烧石油燃料的汽车发动机，稍加改动就可以燃烧氢。因此，氢能源被认为是最具前景的汽车发动机代用燃料已经取得了科学家们的共识，全世界对其寄予厚望。但是，由于氢燃料与石油燃料的物化特性有着明显的差异，若按传统发动机的理论和实践来组织氢发动机的混合气形成和燃烧，将出现严重的回火、早燃、燃烧压力波动等异常燃烧，并产生较多的NOx(氢燃料发动机的唯一有害排放物)。 研究了喷射式氢燃料发动机结构参数和运转参数对氢发动机混合气形成和燃烧、发动机性能、异常燃烧和NOx生成的影响，并且对喷射式氢燃料发动机和石油燃料发动机的燃烧规律和性能进行了对比研究。指出了采用内部混合气形成方式且高压喷射的氢发动机，不仅可以有效地抑制异常燃烧(诸如早燃、回火)，而且有利于提高充气效率和压缩比，从而改善发动机的动力性和经济性。试验指出了发动机的点火正时、喷射正时及喷氢量对发动机的性能、异常燃烧、NOx排放量有很大影响，对它们进行优化控制是全面改进氢发动机性能的关键技术。在理论上建立电控缸内喷射式氢燃料发动机最优控制模型的基础上，在技术上将传统控制技术和新型智能控制技术相结合应用于氢燃料发动机，进行了电控系统软硬件的设计，提出了用神经网络求解最优控制模型的新思想，分别用BP网络、径向基(RBF)网络以及改进的模糊神经网络进行了仿真计算并与试验结果进行了对比。结果指出，三种网络在满足控制精度的要求下，均可以成功地取代传统的依赖MAP的控制方式，其中在同样的计算时间内，又以模糊神经网络的计算精度最高。 |
| 作者： | 杨振中 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 李径定 |
| 授予学位： | 博士后 |
| 授予学位单位： | 浙江大学 |
| 学位年度： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
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