專利名稱：火花塞局部混合氣濃度軟測量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種點燃式發(fā)動機(jī)，特別是涉及一種點燃式發(fā)動機(jī)火花塞局 部混合氣濃度的檢測方法。
背景技術(shù)：
點燃式發(fā)動機(jī)火花塞離子電流信號載有豐富的與缸內(nèi)燃燒過程相關(guān)的 信息。隨著人們對火花塞離子電流的認(rèn)識逐步深入、檢測電路不斷完善及信 號處理技術(shù)日益成熟，火花塞離子電流的應(yīng)用必將為內(nèi)燃機(jī)燃燒與排放控制 提供一條新的技術(shù)途徑。但直接針對火花塞局部混合氣濃度檢測的方法并不 多，所采用的混合氣濃度測量方法大多是激光誘導(dǎo)熒光法和瑞利散射法。然 而，光學(xué)測量法一方面測試設(shè)備昂貴，測量費用高，只能在實驗室作基礎(chǔ)理 論研究；另一方面實驗用發(fā)動機(jī)只能是特制的光學(xué)發(fā)動機(jī)，很難應(yīng)用于產(chǎn)品 發(fā)動機(jī)，適用性差，且無法得到在線實時測量的結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，克服已有技術(shù)的缺點，提供一種利用多
個火花塞離子電流特征參數(shù)作為輔助變量，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量技術(shù)，
測量火花塞局部混合氣濃度的方法。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是 一種火花塞局部混合氣濃度軟測量方法， 其特征在于包括以下步驟
A.獲取主導(dǎo)變量，建立數(shù)學(xué)模型 (l)提取發(fā)動機(jī)的轉(zhuǎn)速、負(fù)荷和噴油量；(2)采集離子電流，提取特征參
數(shù)Ip、 S和Tms; (3)通過開關(guān)型氧傳感器檢測氧的參數(shù)；(4)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 軟測量模型；
4B.獲取二次變量，建立黑箱模型
(1).通過火花塞離子電流的檢測獲取二次變量Ip、 S和Tms，開關(guān)型 氧化鋯式氧傳感器輸出獲取氧傳感器信號，線性空燃比檢測獲取A/F，過濾 后形成樣本集；(2).建立黑箱模型；誤差糾正學(xué)習(xí)模型對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測 量模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，對訓(xùn)練好的軟測量模型用于線測量中。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型，創(chuàng)建面向Matlab的XSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 其中輸入矢量P維數(shù)為4，由[Ip， S， Tms， 02]組成；隱層含有5個神經(jīng)元， 采用tansig作為傳遞函數(shù)；輸出層含有1個神經(jīng)元，采用purelin傳遞函數(shù)； 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)取trainlm，采用newff函數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)模型。
建立BP祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型的步驟(l)加載樣本數(shù)據(jù)；(2)對樣本數(shù)據(jù) 進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；(3)將樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集；(4)創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； (5)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；(6)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練；(7)將仿真結(jié)果與目標(biāo)輸出作線
性回歸分析。
本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明的軟測量方法完全適用于各種點燃式產(chǎn)品 發(fā)動機(jī)；不僅可以滿足在實驗室內(nèi)進(jìn)行的相關(guān)基礎(chǔ)理論研究；而且便于實車
應(yīng)用，實現(xiàn)在線實時測量。本測量方法可準(zhǔn)確測量了火花塞局部的混合氣濃 度，并為可控噴油形成準(zhǔn)均質(zhì)稀混合氣的優(yōu)化控制策略開辟了新的研究方
向；本測量方法測試設(shè)備費用便宜，并且輕巧便攜，易于就車安裝。


圖1是本發(fā)明空燃比軟測量框圖2是本發(fā)明AFR軟測量模型；
圖3是本發(fā)明離子電流特征參數(shù)/; 、 S、 7)M獲取界面。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明如圖1所示，利用火花塞離子電流信號，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型，
估計火花塞局部混合氣濃度的軟測量方法XSS a Soft Sensor)框圖。其基本 思想是以火花塞離子電流的峰值Ip、積分值S和信號延續(xù)期Tms等特征參
數(shù)及開關(guān)型氧傳感器信號作為二次變量，以火花塞附近混合氣濃度a)為主
導(dǎo)變量，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系的特性構(gòu)建二次 變量到主導(dǎo)變量的黑箱模型，表征火花塞離子電流信號到火花塞局部混合氣 濃度的映射。方法是首先采集學(xué)習(xí)樣本，樣本中二次變量Ip、 S和Tms用本 文自主研制的火花塞離子電流檢測與分析系統(tǒng)獲取，氧傳感器信號由原機(jī)配 備的開關(guān)型氧化鋯式氧傳感器輸出，學(xué)習(xí)"教師"(即實測A/F)數(shù)據(jù)線性 空燃比檢測系統(tǒng)測得；然后按照誤差糾正的學(xué)習(xí)規(guī)則采取有教師學(xué)習(xí)方法對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型進(jìn)行離線訓(xùn)練；最后將訓(xùn)練好的軟測量模型應(yīng)用于在 線測量之中。
本發(fā)明采用辨識建模法，基于目前廣泛應(yīng)用且技術(shù)較為成熟的BP神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)理論，面向Matlab創(chuàng)建XSS軟測量模型。
如圖2所示，人SS祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用基于BP祌經(jīng)元的兩層前饋型神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形式，利用Matlab 6.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)創(chuàng)建。其中輸入矢量 P維數(shù)為4，由[Ip， S， Tms， 02]組成；隱層含有5個神經(jīng)元，采用tansig作 為傳遞函數(shù)；輸出層含有l(wèi)個神經(jīng)元，采用purdin傳遞函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù) 取trainlm,采用newff函數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)模型。
BP網(wǎng)絡(luò)模型創(chuàng)建程序如下
% BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于AFR軟測量
%加載樣本數(shù)據(jù) load ion—all; sizeo&=size(p) sizeoft=size(t)%對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理=prestd(p，t);
%將樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集=size(pn)
itst-2:2:Q;
itr=l:2:Q;
testP=pn(:，itst);testT=tn(:,itst); %測試樣本集 ptr=pn(:,itr);ttr=tn(:,itr); %訓(xùn)練樣本集
%創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
net=newff(minmax(ptr),[5 1], {'tansig' 'purelin').,'trainlm');
%對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練
net.trainParam.epochs=500;
net.trainParam. goal=0.001;
net=init(net);=train(net,ptr,ttr)
%對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真分析
an=sim(net,testP)
y=poststd(an,meant,stdt);
%將仿真結(jié)果與目標(biāo)輸出作線性回歸分析
figure;-postreg(y,testT); end
實施例1:對入軟測量模型的訓(xùn)練與仿真時使用單次噴油方式，啟噴
角設(shè)定在ATDC10。CA，當(dāng)發(fā)動機(jī)進(jìn)氣門開啟后，燃油被高溫的進(jìn)氣門和進(jìn) 氣道加熱霧化所形成的均質(zhì)混合氣將進(jìn)入氣缸并均勻分布在氣缸的各部位， 即發(fā)動機(jī)處于均質(zhì)混合氣燃燒狀態(tài)。此時固定發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速1800rpm，負(fù)荷0.3MP，采集A/F=l 1 19之間的不同空燃比狀態(tài)下的80個樣本集分作兩組， 一組用作訓(xùn)練樣本集；另一組作為仿真樣本集。每組樣本集都由40個輸入矢 量和目標(biāo)矢量構(gòu)成。其中輸入矢量有四個元素，即火花塞離子電流的峰值Ip、 積分值S及信號延續(xù)期Tms等特征參數(shù)和開關(guān)型氧傳感器信號，目標(biāo)矢量以 火花塞附近混合氣濃度(A/F)為元素。輸入矢量中元素Ip、 S和Tms用火 花塞離子電流檢測與分析系統(tǒng)獲取，如圖3所示；氧傳感器信號由原機(jī)配備 的開關(guān)型氧化鋯式氧傳感器輸出。目標(biāo)矢量的元素即火花塞附近混合氣濃度 (A/F)由線性空燃比檢測系統(tǒng)實際測得，由于采集樣本時為均質(zhì)混合氣燃 燒狀態(tài)，故此時測得的缸內(nèi)平均混合氣濃度可認(rèn)為與火花塞局部混合氣濃度 相當(dāng)。
在訓(xùn)練的過程中，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值被反復(fù)地調(diào)整，以減少網(wǎng)絡(luò)性能函 數(shù)net.performFcn的值，直到達(dá)到設(shè)定的要求。由于Levenberg-Marquardt算 法對于中等規(guī)模BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有最快的收斂速度，我們采用該算法的網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練函數(shù)trainlm對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置參數(shù)
net.trainParam.epochs=500; net.trainParam.goal=0.001;
實際訓(xùn)練中，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)到68次時，就達(dá)到了設(shè)定的誤差要求，即 網(wǎng)絡(luò)輸出和目標(biāo)輸出的均方誤差mes二O.OOl?？梢娋W(wǎng)絡(luò)具有非常好的學(xué)習(xí)性 能。
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束之后，我們以仿真樣本集用sim函數(shù)來仿真網(wǎng)絡(luò)的輸出， 從而與目標(biāo)輸出進(jìn)行比較，來檢驗網(wǎng)絡(luò)的性能。同時，我們用MATLAB提 供的函數(shù)postreg對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果作進(jìn)一步分析。函數(shù)postreg是利用線性 回歸的方法分析網(wǎng)絡(luò)輸出和目標(biāo)輸出的關(guān)系，即網(wǎng)絡(luò)輸出變化相對于目標(biāo)輸 出變化的變化率，從而評價網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果。
函數(shù)postreg返回值R表示網(wǎng)絡(luò)輸出與目標(biāo)輸出的相關(guān)系數(shù)，它越接近l， 表示網(wǎng)絡(luò)輸出與目標(biāo)輸出越接近，網(wǎng)絡(luò)性能越好。由函數(shù)postreg示出的圖形，
8理想回歸直線和最優(yōu)回歸直線幾乎重合，相關(guān)系數(shù)R=0.994，說明所建入軟
測量網(wǎng)絡(luò)模型具有非常好的映射性能。
權(quán)利要求
1. 一種火花塞局部混合氣濃度軟測量方法，其特征在于包括以下步驟
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的火花塞局部混合氣濃度軟測量方法，其特征在 于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型，創(chuàng)建面向Matlab的？tSS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 其中輸入矢量P維數(shù)為4，由[Ip， S， Tms， 02]組成；隱層含有5個祌經(jīng)元， 采用tansig作為傳遞函數(shù)；輸出層含有l(wèi)個神經(jīng)元，采用purelin傳遞函數(shù)； 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)取trainlm，采用newff函數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)模型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的火花塞局部混合氣濃度軟測量方法，其特 征在于建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型的步驟(1) 加載樣本數(shù)據(jù)；(2) 對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；(3) 將樣本數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集；(4) 創(chuàng)建祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(5) 對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；(6) 對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練；(7) 將仿真結(jié)果與目標(biāo)輸出作線性回歸分析。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種火花塞局部混合氣濃度軟測量方法，包括以下步驟A.獲取主導(dǎo)變量，建立數(shù)學(xué)模型；B.獲取二次變量，建立黑箱模型；誤差糾正學(xué)習(xí)模型對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量模型進(jìn)行離線訓(xùn)練，對訓(xùn)練好的軟測量模型用于線測量中。有益效果是本發(fā)明的軟測量方法完全適用于各種點燃式產(chǎn)品發(fā)動機(jī)；不僅可以滿足在實驗室內(nèi)進(jìn)行的相關(guān)基礎(chǔ)理論研究；而且便于實車應(yīng)用，實現(xiàn)在線實時測量。本測量方法可準(zhǔn)確測量火花塞局部的混合氣濃度，并為可控噴油形成準(zhǔn)均質(zhì)稀混合氣的優(yōu)化控制策略開辟了新的研究方向；本測量方法測試設(shè)備費用便宜，并且輕巧便攜，易于就車安裝。
文檔編號F02D41/00GK101424219SQ20071015003
公開日2009年5月6日 申請日期2007年11月1日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月1日
發(fā)明者劉伍權(quán), 劉宏威, 李建文 申請人:中國人民解放軍軍事交通學(xué)院