本技術涉及柴油機氣路系統(tǒng)建模研究，具體涉及一種柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、柴油機缸內(nèi)燃燒狀態(tài)主要有噴油、進氣兩方面影響因素，氣路系統(tǒng)關鍵參數(shù)的監(jiān)測與評估十分有必要。然而，一般產(chǎn)品機型在渦輪增壓器出口及中冷器出口，幾乎不配備氣路性能參數(shù)監(jiān)測所需的溫度、壓力等傳感器，對于氣路系統(tǒng)的狀態(tài)難以做到及時評估。這導致當氣路中的壓力、溫度發(fā)生異常時，在早期不容易被發(fā)現(xiàn)，而較長時間的氣路溫度、壓力異常，會引起進氣量變化可能使燃燒惡化，甚至出現(xiàn)轉(zhuǎn)速大幅波動。計算機仿真技術的發(fā)展，使通過建立參數(shù)預測模型對柴油機氣路實現(xiàn)監(jiān)測成為可能，神經(jīng)網(wǎng)絡等數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的提出也將降低詳細機理建模的難度，并規(guī)避了機理建模中常見的零部件部分參數(shù)缺失問題。

2、專利cn116976026a一種航空發(fā)動機排氣溫度數(shù)字孿生方法，針對航空發(fā)動機排氣溫度設計預測方法，結(jié)合航空發(fā)動機的特征參數(shù)與目標參數(shù)相關性分析，并采用時序與時段序列數(shù)據(jù)對排氣溫度模型自適應修正，可根據(jù)航空發(fā)動機當前狀態(tài)實現(xiàn)跟蹤排氣溫度，反映性能變化。但該專利所述的方法和過程，不能適用于柴油機氣路系統(tǒng)模型建立。此外，對于柴油機中冷器的建模在以往資料中幾乎皆是依賴機理的建模方法，或者在商業(yè)軟件中對中冷器建模。因此，現(xiàn)有的參數(shù)建模方法存在建模數(shù)據(jù)不全面，參數(shù)預測不準確等問題。

技術實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：本技術實施例提供一種柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法，旨在克服現(xiàn)有技術柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)建模不全面和參數(shù)預測不準確的技術問題；本技術實施例的另一目的是提供一種柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測裝置；本技術的第三個目的是提供一種電子設備；本技術的第四個目的是提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)。

2、技術方案：本技術實施例所述的一種柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法，該柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法應用于柴油機氣路系統(tǒng)，所述柴油機氣路系統(tǒng)至少包括：柴油機、壓氣機、中冷器和氣缸；所述方法包括：

3、獲取柴油機轉(zhuǎn)速、柴油機充氣效率、氣缸循環(huán)噴油量、氣缸平均排溫，以及壓氣機出口空氣質(zhì)量流量；

4、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸平均排溫、所述氣缸循環(huán)噴油量以及所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量建立壓氣機參數(shù)預測模型；

5、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量以及所述壓氣機參數(shù)預測模型建立中冷器參數(shù)預測模型；

6、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述柴油機充氣效率以及所述中冷器參數(shù)預測模型建立氣缸參數(shù)預測模型；

7、按照預設柴油機氣路系統(tǒng)連接關系，將所述壓氣機參數(shù)預測模型、所述中冷器參數(shù)預測模型以及所述氣缸參數(shù)預測模型連接，得到柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測模型，并根據(jù)所述柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測模型對柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)進行預測。

8、在一些實施例中，所述柴油機氣路系統(tǒng)還包括渦輪；

9、所述根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸平均排溫、所述氣缸循環(huán)噴油量以及所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量建立壓氣機參數(shù)預測模型，包括：

10、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸循環(huán)噴油量以及所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量確定進入渦輪的空氣質(zhì)量流量；

11、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸平均排溫、所述氣缸循環(huán)噴油量以及所述進入渦輪的空氣質(zhì)量流量，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，建立所述壓氣機參數(shù)預測模型。

12、在一些實施例中，所述根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸循環(huán)噴油量以及所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量確定進入渦輪的空氣質(zhì)量流量，包括：

13、根據(jù)所述氣缸循環(huán)噴油量和所述柴油機轉(zhuǎn)速計算得到進入柴油機氣路系統(tǒng)的柴油質(zhì)量流量；

14、根據(jù)所述進入柴油機氣路系統(tǒng)的柴油質(zhì)量流量和所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量計算得到所述進入渦輪的空氣質(zhì)量流量。

15、在一些實施例中，所述根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸平均排溫、所述氣缸循環(huán)噴油量以及所述進入渦輪的空氣質(zhì)量流量，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，建立所述壓氣機參數(shù)預測模型，包括：

16、將所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸平均排溫、所述氣缸循環(huán)噴油質(zhì)量以及所述進入渦輪的空氣質(zhì)量流量作為所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入，進行訓練得到所述壓氣機參數(shù)預測模型。

17、在一些實施例中，所述根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量以及所述壓氣機參數(shù)預測模型建立中冷器參數(shù)預測模型，包括：

18、根據(jù)所述壓氣機參數(shù)預測模型確定所述壓氣機出口預測壓力和所述壓氣機出口預測溫度；

19、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量、所述壓氣機出口預測溫度以及所述壓氣機出口預測壓力，結(jié)合反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型，建立所述中冷器參數(shù)預測模型。

20、在一些實施例中，所述根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量、所述壓氣機出口預測溫度以及所述壓氣機出口預測壓力，結(jié)合反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型，建立所述中冷器參數(shù)預測模型，包括：

21、將所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量、所述壓氣機出口預測溫度以及所述壓氣機出口預測壓力作為所述反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入并進行歸一化處理；

22、設置所述反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型的隱含層、激活函數(shù)以及自適應學習率并進行訓練；

23、將訓練好的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出數(shù)據(jù)進行反歸一化處理，得到所述中冷器參數(shù)預測模型。

24、在一些實施例中，所述自適應學習率的計算公式為：

25、

26、其中，γ為bp神經(jīng)網(wǎng)絡學習率，γ0為bp神經(jīng)網(wǎng)絡初始學習率，ek為k時刻bp神經(jīng)網(wǎng)絡輸出誤差，ek+1為k+1時刻bp神經(jīng)網(wǎng)絡輸出誤差。

27、在一些實施例中，所述根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述柴油機充氣效率以及所述中冷器參數(shù)預測模型建立氣缸參數(shù)預測模型，包括：

28、根據(jù)所述中冷器參數(shù)預測模型確定所述中冷器出口預測壓力和所述中冷器出口預測溫度；

29、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述柴油機充氣效率、所述中冷器出口預測壓力、所述中冷器出口預測溫度，以及預設柴油機排量和空氣常數(shù)建立所述氣缸參數(shù)預測模型。

30、在一些實施例中，所述獲取所述柴油機充氣效率、氣缸平均排溫以及壓氣機出口空氣質(zhì)量流量，包括：

31、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速和所述氣缸循環(huán)噴油量，基于預設柴油機仿真模型，分別確定所述柴油機充氣效率、所述氣缸平均排溫以及所述壓氣機出口質(zhì)量流量。

32、在一些實施例中，所述根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速和所述氣缸循環(huán)噴油量，基于預設柴油機仿真模型，確定所述柴油機充氣效率，包括：

33、將所述柴油機轉(zhuǎn)速和所述氣缸循環(huán)噴油量輸入所述預設柴油機仿真模型，得到柴油機氣缸充氣效率；

34、根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速和所述柴油機氣缸充氣效率，利用多項式擬合方法建立所述柴油機充氣效率模型。

35、相應的，本技術實施例所述的一種柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測裝置，該柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測裝置應用于柴油機氣路系統(tǒng)，所述柴油機氣路系統(tǒng)至少包括：柴油機、壓氣機、中冷器和氣缸；所述裝置包括：

36、獲取模塊，用于獲取柴油機轉(zhuǎn)速、柴油機充氣效率、氣缸循環(huán)噴油量、氣缸平均排溫，以及壓氣機出口空氣質(zhì)量流量；

37、壓氣機參數(shù)預測模型建立模塊，用于根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述氣缸平均排溫、所述氣缸循環(huán)噴油量以及所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量建立壓氣機參數(shù)預測模型；

38、中冷器參數(shù)預測模型建立模塊，用于根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述壓氣機出口空氣質(zhì)量流量以及所述壓氣機參數(shù)預測模型建立中冷器參數(shù)預測模型；

39、氣缸參數(shù)預測模型建立模塊，用于根據(jù)所述柴油機轉(zhuǎn)速、所述柴油機充氣效率以及所述中冷器參數(shù)預測模型建立氣缸參數(shù)預測模型；

40、模型連接模塊，用于按照預設柴油機氣路系統(tǒng)連接關系，將所述壓氣機參數(shù)預測模型、所述中冷器參數(shù)預測模型以及所述氣缸參數(shù)預測模型連接，得到柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測模型；

41、預測模塊，用于根據(jù)所述柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測模型對柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)進行預測。

42、相應的，本技術實施例所述的一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法。

43、相應的，本技術實施例所述的一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法。

44、有益效果：與現(xiàn)有技術相比，本技術實施例的柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，該柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測方法包括：獲取柴油機轉(zhuǎn)速、柴油機充氣效率、氣缸循環(huán)噴油量、氣缸平均排溫，以及壓氣機出口空氣質(zhì)量流量；根據(jù)柴油機轉(zhuǎn)速、氣缸平均排溫、氣缸循環(huán)噴油量以及壓氣機出口空氣質(zhì)量流量建立壓氣機參數(shù)預測模型；根據(jù)柴油機轉(zhuǎn)速、壓氣機出口空氣質(zhì)量流量以及壓氣機參數(shù)預測模型建立中冷器參數(shù)預測模型；根據(jù)柴油機轉(zhuǎn)速、柴油機充氣效率以及中冷器參數(shù)預測模型建立氣缸參數(shù)預測模型；按照預設柴油機氣路系統(tǒng)連接關系，將壓氣機參數(shù)預測模型、中冷器參數(shù)預測模型以及氣缸參數(shù)預測模型連接，得到柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測模型，并根據(jù)柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)預測模型對柴油機氣路系統(tǒng)參數(shù)進行預測。由此，通過該方法可以實現(xiàn)：對柴油機氣路系統(tǒng)中的壓氣機參數(shù)、中冷器參數(shù)以及氣缸參數(shù)進行預測，實現(xiàn)參數(shù)的全面預測，從而提高參數(shù)預測的準確性和可靠性，解決現(xiàn)有技術存在參數(shù)建模不全面和參數(shù)預測不準確的技術問題。并且由于可實現(xiàn)對柴油機氣路系統(tǒng)中的關鍵部件如壓氣機、中冷器和氣缸的參數(shù)進行預測，從而可以降低柴油機氣路系統(tǒng)中參數(shù)監(jiān)測器件的使用成本，并提高柴油機運行狀態(tài)監(jiān)測的有效性。