[发明专利]双韦伯燃烧规则经验参数自动校准方法

摘要

本发明的目的在于提供双韦伯燃烧规则经验参数自动校准方法。本发明首先采用燃烧相位分离点确定方法得出燃烧相位分离点，将已燃分数试验数据分成两部分并进行相应的处理，分别对两部分数据采用代数分析得出韦伯参数初步估计值，再采用最小二乘算法得出最终估计值。本发明将代数分析方法和最小二乘算法结合，使两者优缺点互补，实现双韦伯(Wiebe)燃烧规则经验参数的自动校准，此方法参数校准时收敛性和稳定性较好，精确度较高，能够快速且精确搭建基于双韦伯(Wiebe)燃烧规则的零维燃烧模型。

主权项

双韦伯燃烧规则经验参数自动校准方法，其特征是：(1)对柴油机进行燃烧试验，收集已燃分数试验数据，为曲轴转角，xb为和对应的已燃分数,燃烧拟合起始角取为1％的已燃分数对应的曲轴转角，燃烧拟合终点角取为99％的已燃分数对应的曲轴转角，并提取之间的试验数据(2)根据计算得出和的初步估计值和其中为已燃分数为零时对应的曲轴转角，如果已燃分数试验数据始终大于零，以数据始点对应曲轴转角作为将单韦伯方程进行线性化，令实现将试验数据序列的线性化，线性化后的数据序列为(3)对数据序列采用燃烧相位分离点确定方法得出燃烧相位分离点p，即找到一个点p使得此点之前和之后的和数据分别进行直线拟合的综合R2精度达到最大；(4)根据分离点p将已燃分数试验数据序列分成两部分，即和其中x1b＝[xb(1),xb(2),…,xb(p)]，x2b＝[xb(p+1),xb(p+2),…,xb(n)]；α0＝xb(p)作为预混燃烧比例初始值，并对x1b和x2b进行归一化处理：令分别实现将和线性化，对和两部分数据序列分别进行线性拟合，分别得出拟合斜率A1和A2，由m10＝A1‑1、m20＝A2‑1分别得出m10和m20，其中m10和m20分别为预混燃烧燃烧指数初始值、扩散燃烧燃烧指数初始值；以α0、m10、m20、和分别作为α、m1、m2、和的迭代初值，采用非线性最小二乘算法拟合得出α、m1、m2、和的最终估计值。(5)输出双韦伯方程参数集，自动校准得出双韦伯(Wiebe)燃烧规则的经验参数。