柴油机微粒捕集器定工况主动再生条件的试验研究

柴油机尾气后处理系统采用仅安装氧化催化转化器方案,通过试验确定了柴油机微粒捕集器定工况主动再生时所需的入口条件,通过对发动机不同工况排气温度的测量确定了微粒捕集器定工况主动再生的发动机工况点,得出了主动再生时排气管中所需喷入液化石油气的喷射脉宽.试验中氧化催化转化器对HC的转化效率达到了90%以上,满足了再生期间对催化...     

基于GT-POWER仿真的车辆排气系统怠速噪声优化

针对某1.5 L自然吸气发动机,为了能在项目开发前期有效预防并优化其排气系统怠速噪声,通过试验记录怠速工况下发动机转速、缸压、空燃比、排气系统温度和尾管噪声等数据,基于此建立GT-POWER怠速开关空调工况发动机声源模型,再将GT-POWER计算怠速尾管噪声与试验所测尾管噪声比较,优化消音器结构并预测怠速噪声水平.结果...     

电控汽油机动力加浓工况空燃比控制策略研究

对于电控汽油机动力加浓工况,提出了一种基于排气温度的空燃比反馈控制策略。发动机台架模拟试验表明,这种控制策略不但能有效降低燃油消耗率,减少CO排放量,实现三元催化转化器的主动保护,而且也能使空燃比、排气温度、汽车的运行工况和气候条件等达到最佳匹配。     

基于压差的DPF再生载碳量模型标定研究与验证

基于压差的DPF再生载碳量模型标定和验证,研究了发动机各工况范围内对应的特征点排气温度和排气流量的DPF空载压差,DPF最大载碳量范围内均匀分布的特征点所对应的发动机排气流量的DPF压差值,计算出各特征点的流阻,形成DPF再生载碳量标定模型;然后通过不同地理区域和不同工况的试验,验证了该模型的正确性和适用性。     

采用缸内后喷和排气管喷油的DOC辅助DPF再生技术的研究

为克服传统喷油助燃再生方式存在的火焰难以形成、点火容易丢失和引起二次污染等问题,采用了缸内后喷与排气管喷油相结合的微粒捕集器(DPF)再生系统。利用台架试验研究了缸内后喷对发动机性能的影响。为满足氧化催化器(DOC)工作温度需求,在发动机排气温度250~350℃范围内的工况进行试验,得到不同工况下的最佳缸内后喷时刻、喷油量和排气管喷油量,并绘制了相应的MAP图。     

影响柴油机微粒捕集器背压因素的试验研究

采用搭建的气道试验台和实车试验系统研究了影响发动机排气背压的因素,同时量化了部分发动机工况下流量、背压和温度随时间的变化关系,为再生时机的判断提供了有力的数据支持。     

基于多因素神经网络模型的柴油机NO_x排放预测及试验研究

以发动机转速、进气量、循环油量、发动机出水温度、中冷后进气温度、进气湿度、排气背压、柴油温度作为输入,NO_x排放质量流量为输出,优化隐层节点和迭代次数,并经过样本训练,构建了NO_x排放预测模型。结合台架试验数据,验证了模型的泛化能力,其预测值与试验值间误差小于1.5%。在此基础上,利用模型进一步分析了试验因素的重要度和试验控制性。结果表明:发动机转速、循环油耗、中冷后进气温度、排气背压对柴油机NO_x排放的影响相对较高;进气湿度控制范围过宽,对NO_x排放测试结果影响高于其他因素。     

发动机动态模拟系统的试验研究

介绍了发动机动态模拟系统,并进行了特种车辆发动机加速性仿真试验;试验结果表明,该系统能够再现行驶中发动机的实际运行工况,具有较高的仿真试验精度,是较理想的发动机动态性能测试手段。     

一种基于神经网络的氧化催化器出口温度控制方法

氧化催化器(DOC)出口温度控制是实现颗粒捕集器(DPF)主动再生控制的关键。本文介绍一种基于神经网络的氧化催化器出口温度控制方法,首先结合DOC系统的实际特征以及DOC传热及化学反应特性建立了一阶延迟DOC出口温度模型,然后在温度模型基础上基于神经网络建立了DOC出口温度预测模型,最后将DOC出口温度预测值作为闭环反馈输入建立反馈控制器计算HC喷射量进而控制DOC出口温度。本方法采用整车试验中连续变化工况来验证,试验结果表明DOC出口温度在DPF再生过程中控制在600±20℃范围内,满足DPF精确再生控制要求。     

基于数学模型的DPF再生控制策略仿真和优化

采用AVL Boost结合Matlab Simulink搭建包含发动机数据、DOC和DPF排放后处理系统及DPF再生控制策略的综合仿真模型,并为了使控制更加精确,基于DOC和DPF的数学模型设计了控制策略。经过台架试验验证,该综合仿真模型能较好反映DPF再生状况。基于该模型对再生开始判断条件、再生结束时机、再生中断处理等策略进行了优化。     

基于Boost的柴油机微粒捕集器(DPF)性能分析

柴油机微粒排放控制技术已成为柴油机技术发展中的核心之一。文中探讨了微粒捕集器的捕集机理、过滤体材料特性以及再生技术。并利用AVL Boost软件建立模型,仿真分析了发动机的排气温度和柴油机微粒捕集器(Diesel Particulate Filter,DPF)的过滤孔密度对DPF的最高温度、排气背压和排气碳烟量的影响,提出了柴油机微粒捕集器设计优化的方法。     

考虑热辐射的整车零部件温度耦合仿真

为防止汽车热害、提高车辆行驶安全性,解释了汽车发动机舱及排气系统热害的形成机理,并基于CFD软件Star CCM+和热管理工具Taitherm建立了耦合仿真方法。利用此方法,在车速40 km/h、80 km/h、110 km/h,环境温度45℃工况下,对某车型整车的温度场进行了仿真分析。通过对比整车试验结果与仿真结果,验证了该耦合仿真方法可高效准确地获得整车零部件温度分布情况。     

自抗扰控制在前轮主动转向控制中的应用

为进一步提高前轮主动转向的性能,采用自抗扰控制算法来实现前轮主动转向控制.在对车辆动力学方程进行规范化的基础上,设计了二阶自抗扰控制算法.在双移线工况和对开路面加速工况下,对该算法的控制效果进行了硬件在环的仿真试验研究.结果表明,自抗扰控制算法能够有效地实现前轮主动转向控制,控制效果优于P1D控制,具有更高的抗扰动能力...     

四轮独立转向-独立驱动电动车主动避障路径规划与跟踪控制

四轮独立转向-独立驱动电动车(4WIS-4WID EV)具有低速机动性强、高速稳定性好的特点,是一种理想的智能车构型。本文中针对4WIS-4WID EV进行了主动避障系统的设计,主要包括避障路径规划和跟踪控制。首先基于车辆运动学模型,提出了采用七次多项式的避障路径规划算法;然后基于简化2自由度车辆动力学模型,设计了模型预测路径跟踪控制器;为提高车辆主动避障过程中的操纵稳定性,路径跟踪控制算法采用四轮转向与直接横摆力矩控制技术。通过不同附着系数路面工况与侧风扰动工况仿真,验证了所设计的主动避障系统具有良好的避障能力和鲁棒性。     

基于电控集成智能控制的柴油机降油耗技术研究

为了进一步降低商用车的燃油消耗和CO2排放,开展基于发动机工况需求的电控集成优化控制研究。以某直列4缸电控共轨柴油机为研究对象,以发动机水温为反馈,对发动机水泵、节温器等电控冷却系统零部件进行综合调节,实现快速暖机升温以及正常行驶中发动机水温恒定在最佳温度,并通过优化VGT,改善燃烧过程。试验结果表明,采用智能控制系统可将冷却水温控制在各工况所对应的最优冷却水温附近,基于发动机工况需求的电控集成优化控制可以降低柴油机油耗3.51%,充分验证了智能控制方案的可行性和有效性。     

基于主动横向稳定杆的汽车侧翻混杂控制研究

针对车辆在侧向加速度与路面不平干扰时,容易发生侧翻和影响乘坐舒适性的问题,本文中设计了一种主动横向稳定杆装置。为满足车辆在各行驶工况下的性能要求,提出了采用混杂控制方法对不同工况下的车辆进行控制。在紧急转向或不平路面工况时,为防止车辆侧翻和提高车辆的乘坐舒适性,分别利用线性二次型最优控制理论设计了控制器,并采用微粒群优化算法对控制器的权系数进行优化。在此基础上建立了整车控制模型,并通过台架试验验证所建模型的正确性。最后对采用主动横向稳定装置控制的车辆进行了一系列时域和频域仿真,结果表明,该方法能根据车辆不同的行驶工况有效避免车辆侧翻,且明显改善了车辆的乘坐舒适性。     

面向控制的DPF再生效率建模和试验研究

对柴油机颗粒物捕集器(DPF)的再生效率进行实时和准确的在线预估,可为DPF热再生结束的控制提供判断依据,是实现DPF系统化和高效应用的重要功能。本文基于热再生过程中DPF内碳烟颗粒的氧化反应机理探讨并建立了DPF再生效率计算模型,通过发动机台架试验对模型的化学反应动力学参数进行了校核和辨识,从而得到DPF内碳烟颗粒热再生氧化反应的反应级数为α=1与活化能参数为E_a=107.5 kJ/mol。台架稳态工况和车辆在实际道路行驶工况的试验结果表明,再生效率模型最大计算误差为5.6%,较好满足实际应用需求,为DPF热再生中准确判断再生结束的时机提供了参考。     

通信时延与丢包下智能网联汽车控制性能分析

网联协同控制是智能网联汽车的重要应用场景，而车联网的通信时延与丢包可能导致控制性能下降，甚至影响行车安全。为了分析时延与丢包对网联车辆控制的稳态与瞬态性能的影响，设计了网联控制器，并开展了仿真与实车试验。基于车辆动力学特性，将通信时延与丢包下的网联车辆控制分解为纵向控制与横向控制，进行了统一建模，并设计了控制器进行试验分析；搭建了网联自动驾驶的CarSim-Simulink联合仿真平台，及集成可模拟时延与丢包的LTE-V原理样机的智能网联汽车试验平台；开展了不同时延与丢包率下网联跟车控制与网联路径跟踪控制的仿真试验与实车试验。试验结果显示：时延与丢包对控制误差的影响形态有相似性；时延或丢包率取系统及工况参数有关的小值时，如试验中时延小于200 ms或丢包率小于20%，工况随机因素对控制误差的影响可能超过时延与丢包的影响；在更大的时延或丢包率下，时延与丢包的出现方式（如出现时机等）对控制误差影响更大。研究结果表明：能实现针对网联车辆控制系统通信特性的控制器优化设计，使得当时延与丢包在工况相关阈值内时，系统控制误差有界。所揭露的规律一方面可用于对造成危险控制误差的时延与丢包工况进行预警，另一方面也可用于基于给定的稳态或瞬态控制误差边界，判定对应工况允许的时延与丢包率边界。     

基于国六法规下的整车GPF再生试验研究

在搭载某直列四缸GDI涡轮增压发动机的整车上进行了怠速再生工况的选择与验证,并通过城市工况再生及高速再生验证了模型的精度。结果表明:在转速3000r/min、储备扭矩20Nm时,涡前温度、GPF入口温度均未出现超温的现象,温度控制合理,能够保证怠速再生的安全;在城市工况和高速工况下,当前实际碳载值要小于当前模型碳载值,可以早点进入再生,清除掉碳载颗粒物,模型与实际匹配结果较好;再生速率良好,能够满足工程应用。     

基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法

为解决车辆噪声主动控制系统中参考信号在车内容易受到次级声源的污染和以发动机转速信号作为参考只能控制发动机阶次噪声的问题,提出一种基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法。首先根据传递路径分析结果选择对车内噪声贡献量大的车外测点信号,然后将发动机转速信号和车外测点信号进行数据融合作为参考信号,再利用迭代变步长FxLMS算法对驾驶员耳侧噪声进行主动控制。基于试验采集的不同工况车内噪声进行仿真分析,结果表明,所提出的算法相较于采用发动机转速信号作为参考信号的方法在总声压级上降低了4.4 dB(A)。