[发明专利]高压共轨柴油机氮氧化物和颗粒排放的优化协同控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种高压共轨柴油机氮氧化物和颗粒排放的优化协同控制方法，特别是一种采用执行依赖启发式近似动态规划的高压共轨柴油机氮氧化物(NO_X)和颗粒(PM)排放的优化协同控制方法。属于柴油机优化控制技术领域。

背景技术

分析和试验结果表明，高压共轨柴油机的排放性能主要由四个参数决定，即轨压、废气再循环(EGR)率、喷油量和喷油定时；难以控制的排放指标为氮氧化物(NOx)和颗粒(PM)，因为NO_X和PM排放的控制常常是一对矛盾的关系：降低NO_X排放的措施往往会导致PM排放的提高，降低PM排放的措施往往又会导致NO_X排放的提高。

过去，人们通常采用PID方法来控制柴油机，但PID方法只能用于单输入单输出系统，对于柴油机这样一个非线性多输入多输出耦合系统，往往需要采用多个PID控制器，其优化协同控制效果不佳。已有技术中，来自美国密歇根大学的Kang和福特汽车公司的Kolmanovsky合作采用动态规划方法来控制发动机尾气排放，但动态规划方法存在“维数灾”问题，计算量非常大，难以用于柴油机这样的复杂系统。来自美国奥克兰大学的Kheir和来自通用汽车公司的Salman合作采用模糊逻辑控制器来优化发动机的燃油经济性和尾气排放，但模糊控制方法仍然比较粗糙，难以在各工况下均同步优化发动机的燃油经济性和尾气排放。经对现有专利检索发现，申请号为：CN201010555816.2，名称为：“通过控制排温实现重型柴油机低排放的方法及实施装置”的发明专利提出用物理和化学方法来控制排放，即采用较昂贵的选择性催化还原(SCR)装置，其制造和使用成本皆较高。申请号为：CN201020613927.X，名称为：“基于缸内燃料双喷射的乘用车发动机排放控制装置”的实用新型专利采用燃料双喷射装置来控制发动机排放，其制造和使用成本也较高。

发明内容

为了克服已有技术的不足和缺陷，本发明提出一种多输入多输出执行依赖启发式近似动态规划方法，对影响高压共轨柴油机NO_X和PM排放的控制变量：轨压、EGR率、喷油量和喷油定时进行优化协同控制，通过提高控制品质，充分挖掘高压共轨柴油机缸内净化的潜力，从而在尾气后处理装置之前尽可能低成本地实现NO_X和PM这两个排放参数之间的最佳优化协同控制，以减少对尾气后处理装置的负担和要求，同时达到国四甚至更高的排放标准。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明设计一种多输入多输出执行依赖启发式近似动态规划优化协同控制方法来优化协同控制高压共轨柴油机NO_X和PM的排放，具体步骤包括设计效用函数、设计评价网络、设计执行网络、离线学习和在线学习，找到各工况下NOx和PM排放控制的最佳折衷点。以下是各步骤的具体内容：

(1)设计效用函数：效用函数U(t)即t采样时刻，柴油机NOx和PM排放参数与根据试验和分析所确定的最优化目标值之差平方的一个加权和，以下式表示：

这里NOx(t)和PM(t)是t采样时刻柴油机NO_X和PM排放的实时测量值；NOx^*(t)和PM^*(t)则表示t采样时刻柴油机NO_X和PM排放的最优化目标值。以这种方式定义的效用函数将会使NO_X和PM的实际排放值跟随最优化的目标值NOx^*(t)和PM^*(t)。

(2)设计评价网络：评价网络用t时刻的输出Q(t)来逼近t时刻的值函数。t时刻的值函数：即下一个采样时刻开始直到新欧洲排放标准测试循环的结束，各采样时刻效用函数加权和的最小化值。这里γ是折扣因子，t表示采样时刻，u(t)是执行网络t时刻输出的最优化控制向量，⊥表示执行网络t时刻输出的最优化控制向量u(t)的范围，N是该测试循环最后一次采样的时刻，U(i)是效用函数，i从到

评价网络用包括一个输入层，一个隐层和一个输出层的三层前馈人工神经网络来实现。一个输入层包含六个输入神经元，这六个输入神经元分别是NOx、PM、轨压、EGR率、喷油量以及喷油定时的归一化值；一个隐层包含十四个隐层神经元，一个输出层包含一个输出神经元。隐层采用sigmoidal函数，输出层采用线性函数。