[发明专利]一种基于遗传算法的发动机自动标定参数优化方法

摘要

本发明涉及一种基于遗传算法的发动机自动标定参数优化方法，在原有的标定技术的基础上，引入遗传算法，在进行发动机控制参数的优化时，利用遗传算法为每一个参数建立其所对应的原始种群，适应度评判公式，交叉率，变异率以及终止条件，进行遗传算法优化操作，最终得到最优基因作为MAP图中的控制参数。本发明有益的效果：该方法不依赖于任何主观因子，具有高度的客观性，工程师只需要给出标定对象的边界条件以及最后的优化目标，就可以通过该方法自动的进行所选参数的优化匹配。同时本方法具有很高的效率，能够在较短的时间内进行多次迭代，从而快速得到最优解。并且具有高度的覆盖性，能够覆盖整个约束范围，从而提高优化的准确性。

主权项

一种基于遗传算法的发动机自动标定参数优化方法，其特征在于：在原有的标定技术的基础上,引入遗传算法,在进行发动机控制参数的优化时,利用遗传算法为每一个参数建立其所对应的原始种群，适应度评判公式，交叉率，变异率以及终止条件，进行遗传算法优化操作，最终得到最优基因作为MAP图中的控制参数，其具体步骤为：确定标定任务的优化对象，简称OT；根据OT，确定需要标定的MAP图及参数，这个MAP图中包含有1‑2个的参考参数，用于工况点的确定，同时包含有至少1个的控制参数，用以标定优化；然后对MAP图中每一个单元任务Cell Task进行遗传算法优化；根据OT所需达到的控制精度，为MAP图指定其颗粒度，设计工况点的分布，工况点以均匀分布为主，最终将整个MAP图划分成以工况点为标准的多个小任务Cell Task，每个Cell Task需要进行一次参数优化，使整个MAP图向最优状态进化；为每一个Cell Task指定优化算法的初始化因子，为，其中M为群体大小，F为个体适应度评价函数，c为交叉操作算子，m为变异操作算子，为交叉概率，为变异概率；根据具体要求精度，为优化对象进行编码，编码公式的确定为将优化目标的取值范围，定为,给定其精度要求,为,计算其二进制编码的长度:，为整数；然后，利用随机的方法，从到中产生初始种群，种群的大小根据需求定为M；进入遗传算法的遗传优化，其中依次进行选择，交叉，变异三种遗传方式，并不断循环这个过程直到达到终止条件，终止条件为得到最优值或为达到终止遗传代数，最后得到最优的值为该Cell Task的最优参数。