电控柴油机匹配标定技术研究.pdf

电控柴油机匹配标定技术研究 （内部资料，仅限玉柴培训班使用） 杨福源 清华大学汽车工程系 二○○五年四月 Research on the Matching and Calibration of Electronic Diesel Engine （ONLY for YUCHAI ECD Training Class ） by Yang Fuyuan Department of Automotive Engineering Tsinghua University April, 2005 摘要 摘 要 随着我国即将推出相当于欧Ⅲ标准的新机动车污染物排放控制标准，采用 电子控制高压燃油喷射技术是柴油机发展的必由之路。新技术的应用，带来了 喷射控制精度和喷射灵活性的大幅度提高，但同时也在燃烧系统优化和电控系 统标定上带来了新问题。大量的原本依赖机械结构决定的控制参数，在新的控 制系统下必须通过标定来确定。如何匹配标定成为电控柴油机能否发挥极致性 能的关键。 本研究以开发我国自主知识产权电控欧Ⅲ排放 YC6G 柴油机项目为依托， 系统分析了电控柴油机控制 MAP 的标定原理，建立了基于实验的电控系统标定 方法和燃烧系统优化匹配方法，完成了国产 YC6G 电控柴油机起动、怠速、调 速、整车加速性、温度压力修正等产品级标定工作，实现了欧Ⅲ排放目标。在 此基础上，针对高压共轨系统等复杂电控系统，建立了基于模型的标定方法， 包括发动机建模方法和控制参数优化方法，开发了发动机台架标定实验系统， 完成了基于 Matlab 和 Frontier 的控制参数优化工具，在 6HK1 和 P710 高压共轨 柴油机上进行了控制 MAP 的标定。 针对电控柴油机匹配标定中的核心技术，本研究提出了一些新的匹配标定 方法和建模新概念。主要有：提出了基于排放权重比对的逐步逼近优化实验法； 针对较少实验样本下提高模型精度的关键技术，在电控柴油机控制参数建模方 面成功地把模糊推理系统用于神经网络建模；结合有限元分析方法，提出了组 合神经网络建模新概念，建立了“结点主导型组合神经网络”和“均衡组合神 经网络”两种新的神经网络；通过对已有研究成果的归纳分析，针对燃烧系统 优化匹配的老问题，提出了对结构参数进行分层处理优化匹配的新方法，实现 了燃烧系统的快速优化。 采用本研究所建立的匹配标定手段，在大约 2 个月的时间内完成了 YC6G 柴油机从燃烧系统开发到电控系统标定的产品化标定工作。2004年8月，16台 YC6G 柴油机新产品开始投放深圳公交客车市场，目前累计行驶里程超过 80 万 公里，发动机使用性能良好，质量稳定。 关键词： 电控柴油机 电控系统 燃烧系统 匹配标定 I Abstract Abstract Along with the new limits and measurement methods for emissions from motor