摘要

在当今复杂的引擎系统中使用的发动机电子控制系统 (ECS) 需要广泛的测试。在发动机试验台架上，这个验证过程是费时的、 危险的，甚至有时是不可能完成的任务。在过去的十年里人们作出了重大的努力，硬件在环仿真对于一些规则和快捷方式就要成为可靠的、有成本效益的选择。为此目的，高逼真度以及能在较大的工况范围内快速运行是不可或缺的，尤其对于控制算法和策略的有效评估。本文介绍了 现代公司 双燃料 (DF) 发动机虚拟模拟器的发展。以均值发动机模型位基础的气体或柴油的燃烧实时计算模型已经建立。这个均值发动机模型来源于一种具体的1D发动机模型，这种模型利用实验设计和神经网络方法的设计方法来逼近对于气缸数据的详细模型的模拟结果（例如：发动机的容积效率，指示效率和排气能量比）。这种燃烧模型不仅对应着每种单一燃油的燃烧工况，还对应着柴油和汽油之间转换的燃烧工况。由于数据流组件被总和在一起，进气和排气系统得到了完全的简化。涡轮增压器，发动机起动单元、 充电空气冷却系统、气体调节单元和共轨式微型试验燃油喷射系统等的模型也都被包括在内。此外，还添加了为计算每缸压力曲线和爆压信号的解析曲轴转角数学模型。最后，硬件在环测试的实时硬件建成，它能从发电机和现场接口甚至发动机和控制人员之间采集超过250个I/O信号。与硬件在环模拟系统相关联的发动机电子控制系统的测试是根据整个发动机工况的虚拟场景来实施的（例如：发动机启动、怠速工况，负载运行工况，燃油转换工况，正常停车和各种紧急状况）。在测试过程中，某些提高发动机的效率和减少排放发动机的控制策略（例如：空燃比控制，气缸平衡和爆震控制）也进行了测评。为了得到准确的结果，在整个工况下，计算时间在0.75倍的实时之内进行维护并伴随着1毫秒的更新。并且，仿真结果显示出了与实际双燃料发动机工况相似的表现。

序言

在发电市场中，能够以天然气以及变种柴油燃料为燃料的双燃料柴油机的需求正日益增长。除了燃料的应用，提高发动机的效率和规范排放一直以来都是发动机研发领域的期愿。针对不断增长的需求，现代发动机需要先进的控制系统来协调复杂的发动机子系统。这种复杂的控制系统的发展可能是一个昂贵和费时的过程，它涉及了许多迭代循环和工程师之间具体信息的交流。此外，这些可能会导致混乱和误解。

随着计算机能力的增强，基于模型的设计和评价（如图1所示）对于控制系统的发展已经变成了一种可靠、有成本价值的选择。这是一种将控制系统的开发从发动机测试及开发中分离出来的方法论。

在软件在环 (SiL) 阶段，实际生产软件代码被纳入到包含物理系统模型的数学仿真中。为了开展许多用电脑仿真的控制系统设计和开发，工程师们需要的不仅是用来模拟控制算法的发动机控制器的模型，而且还有可以与控制器模型相融合的精确的发动机工厂模型。硬件在环 (HiL) 是一种用来将实际物理硬件与一个系统中的数学仿真模型相结合的技术，这样一来硬件好像是被纳入实际系统运行。为了嵌入式电子控制器的测试和开发，硬件控制器与相关的软件被连接到一个系统设备的数学仿真上，这个仿真是在一台电脑上进行实时运行的。因此，为了控制策略的测试和优化，高速运行和精确的发动机工厂模型是发动机控制系统（ECS）设计团队所需要的。

目前，主要由于在发动机建模方面缺乏统一的方法，ECS 设计组和发动机设计组之间还存在着障碍。更确切地说，在发动机设计过程中，一个发动机的模型仍然是在具体的物理动力学和组件级别领域

然而，让模型在可提供实时速度能力的计算机上运行是低效率的。因此，一个新的具有实时能力的模型正在一个不同的视角下发展。这种方法通常由一套传递函数组成，因此发动机的物理表示完全没必要了。

本文介绍了一个对于控制算法及控制策略的高校评估在大范围工况内有足够精度的实时发动机模型的发展。目的是要克服发动机设计器模型和控制设计器模型之间的障碍，并发现有支持模型共享和可重用性的方法。生成的模型大多是基于同样的方程，这些方程在制约着一个典型的详细模型的同时，还为取决于设计师的需求和计算机可提供的能力的可调节细节提供能力。这种方法已应用于 8 缸现代H35/40DF发动机。所建立的模型也在与实际双燃料发动机电子控制系统相连接的硬件在环测试台架上进行可测评。

图1：基于模型的设计和评价过程

主要部分

1.发动机概述

一个八缸现代H35/40DF发动机被选中。表1列出了发动机的规格。图2展示了双燃料发动机的燃油系统。在气体操作过程中，进气阀和先导油共轨喷射器是电子控制和有分离式喷射方案能力的。在柴油操作过程中，常规燃油系统和调速系统工作。这时，先导系统保持激活来防止先导喷射器堵塞。还有一个控制空燃比的废弃门阀和一个控制进气阀关闭时间的系统。

表1:发动机规格

图2:现代双燃料机燃油系统

2.实时仿真模型发展

在发动机建模领域，不同模型的复杂性是为不同的应用创建。图3说明了发动机硬件在环仿真的建模方法在这个领域里的里程碑。

图3:硬件在环仿真的里程碑

起点是一个1维（1D）的详细模型。大部分的工作一直致力于为了发动机设计、诊断和热科学分析而制定具体的模型。为了更高逼真度的建模，商业软件GT-Power 投入使用。这个基于热力学的模型使用带有热转移和燃烧配方的 1 D 流模型来预测歧管以及缸内不同地点的压力、 温度、 气体成分。由于捕获整个发动机系统的气体动力学的准确性，具体的 1 D 发动机模型通常用于用来评估各种元件的选择和几何结构对发动机性能的影响的发动机设计过程。另一方面，模型运行的速度相对较慢，通常约为实时的 100-1000倍。

第二步，在GT- Power中加入一个简单的控制模型， 这个模型聚焦于模拟在瞬态工况下的发动机特性。在下一步中，它被转换了成快速运行的模型以尽可能减小保真度的损失。这项工作今后将被称作“模型降阶”，虽然在文献中它已经被称作“仿真元建模” [1]。最后一步便是与实际发动机电子控制系统相连接的硬件在环仿真。快速运行的发动机模型已经在实时计算机中运行了，并且为了发动机辅助系统仿真还在其中加入了一些子模型，比如供气单元和微先导共轨系统。

2.1. 1D具体发动机模型

一个具体的发动机模型已经用一个叫做GT- Power的1D循环商业仿真软件开发出来了。这个发动机仿真模型开发出来是为了给所有发动机组件，比如空气感应系统、中间冷却器、进气歧管、气缸、排气歧管、涡轮增压器和废气阀提供一个综合表现。图4展现了双燃料发动机的详细模型

图4: GT-Power中的具体发动机仿真模型

这个发动机模型已经被在发动机大范围工况内的试验性测量所验证。作为例子，图5展现了对于同样突加载荷的改变，发动机速度响应特性与其仿真模型的响应特性的对比。发动机数据和模型的响应之间的一致性非常之好。完善好的发动机仿真模型不论是稳定状态还是瞬态条件下，都拥有在错误基本率低于5%的前提下预测发动机运行状态和气体动力学状态。

图5:在负载突变时的验证测试

2.2.气缸仿真模型降阶

高保真发动机仿真中最昂贵的计算组件之一是气缸。计算的难点主要在于为了确保结果精确度，时间步长需在大约1个曲柄转角或着更小的角度内，并且对于每一个气缸，燃烧过程是通过瞬态应用程序独立完成的。因此气缸数量越多，用来计算的时间也越长。

在详细模型中，直喷式柴油射流(DIJet)模型(Hiroyasu et al. [2]) 对于柴油燃烧评估第一个得到应用的。完成这个模型的核心方法就当燃油射流分散成小液滴、汽化、与周围的气体混合最后燃烧的时候是对它进行跟踪。由于许多的分散区域，直喷式柴油射流模型的计算时间量十分大。因此，这个办法并不像对硬件在环事实上应用软件的计算模型那样合适。动态燃烧模型的核心优势展现了在保持直喷式柴油射流观测精度的时候还能快速运行，工程师们对这个优势进行了调查。它是由王 amp; 尼斯 [3]提出的直喷式柴油多脉冲 (DIPulse) 模型。图6显示了在同样的喷射速率下气缸压力和燃烧速率曲线的仿真结果。表2给出了与实际实验的持续时间相比之下计算的运行时间。如果采用直喷式柴油多脉冲方法，不仅计算结果与之前的十分吻合，而且计算时间也大大的缩短。这个计算时间甚至可以和源自这项研究中应用于气体燃烧计算的试验性气缸压力曲线的燃烧速率模型相当。在表2中， 在进一步简化技术下的计算时间、空气系统降阶模型，也都是相当的。然而，这些最终结果表明有数次计算时间要远高于实际时间。因此为了减少更多的计算时间，其它的简化方法还应当考虑进来。

图6: 直喷式柴油射流仿真模型和直喷式柴油多脉冲仿真模型与实测结果的比较

表2：每种燃烧模型（在 2.3 GHz 英特尔酷睿 i7 处理器上进行的测试）的运算时间

* xRT即比实际时间多x倍

**集总模型包括空气子系统简化技术

2.3.均值气缸模型

气缸模型被一个实时仿真的均值气缸模型所替代。在这种方法中，假设整个系统的动力学状态很快以至于基于准稳态假设他们能被精准捕获。正如I. Papadimitriou, et al [4]，然后系统变成了一个基于特定参数的瞬时值来采集到达缸体的入口和出口的空气质量流量 （m 空气）、传递到轴系的机械转矩（tau;）、到达排气口的排气温度(Texh)和来自轴系的摩擦转矩(tau; f)的黑箱，这些瞬时值包括发动机转速、 进气歧管压力和温度，排气歧管压力，喷油质量和喷油正时。换句话说，气缸方程如下：

其中rho;air是进气密度， Vd是发动机排量，Nu;是发动机转速，eta;vol是容积效率imep is the indicated imep是平均指示压力. Fmep是平均机械损失压力，X是影响气缸性能的输入参数的向量。

在这个研究中，为了提供输入参数X（例如：发动机转速等）的映射到输出参数（eta;vol , imep , Texh , fmep），静态人造神经网络已经被使用。所使用的神经网络体系结构是一个三层前馈神经网络，其中2个隐藏层的激活函数是正切双弯曲函数，另1

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