摘要：利用AMESim软件提供的平均值发动机模型和一些发动机专用模块库建立虚拟发动机,同时利用AMESim和Matlab /Simulink接口模块成功地将两种软件的各自特点结合其来,在Simulink中完成了整个控制系统建模,并对应用氧传感器信号的CNG发动机闭环控制进行了联合仿真。仿真结果表明:通过在Simulink中建立的ECU对AMESim中的虚拟发动机进行控制,实现了在稳态工况下将空燃比控制在理论空燃比附近一个小范围内;利用AMESim和Simulink联合仿真能够实现物理模型和控制算法的良好结合,使控制算法的研究得到更具意义的结果。
关键词: CNG发动机;AMESim /Simulink;电控喷射;闭环控制
目前,由于全球石油资源日渐贫乏和大气污染日趋严重,代用燃料发动机的研究正成为发动机领域的重要研究方向,尤其是压缩天然气(CNG)作为一种清洁的代用燃料在发动机上得到广泛的应用。压缩天然气发动机以其良好的排放性能和经济性能具有广泛的应用前景。本文以CNG发动机为研究对象,以提高天然气发动机排放性能为主要目标,开展CNG发动机电子控制系统理论研究。
1 CNG发动机电控系统AMESim模型
天然气发动机电控系统模型如图1所示。该模型主要包括:AMESim中的信号控制观测器元件库、发动机模型库和机械元件库以及Simulink接口模块。
图1 压缩天然气发动机电控系统模型
图1中,各模型的名称及作用如下：
 模型为无量纲信号到转速信号转换器(null to rotary speed unit) ,通过将阶跃信号转换为转速信号,提供给发动机平均值模型作为输入信号。
 左边的为阶跃信号( step sig2
nal source ) , 右边的为常数信号( constant signal
source) ,作为信号源使用。如将阶跃信号连接到节气门模型上作为节气门开度传感器使用,连接到无量纲信号到转速信号转换器上作为曲轴转速信号传感器使用,连接到平均值发动机模型上作为模型的输入参数使用。
 模块为延时模块( continous delay) ,配合氧传感器使用,主要用来描述氧传感器的转换延时的特性。
 模块为触发模块( trigger) ,用来描述开关性氧传感器的过量空气产生的氧浓度的浓稀变化;同时,将延时模块、触发模块和氧传感器模型合并为开关性氧传感器( switch lamda sensor) 。
 模块为信号多路器( signal dup lication) ,将信号源发出的信号进行分配。
 模型为空气压力源( atmospheric p ressure source) ,用来描述发动机吸入的空气性质,包括压力和温度等。
 左为零热流源( zero heat flux source) ,右为零流量插件( zero flow p lug) ,作为不用端口的终端元件为需要这些器件的元件提供初始值。
 模块为发动机流体属性( engine fluid
p roperties) ,定义常用的发动机中工质属性。在本论文中使用的为天然气,因天然气的主要成分为甲烷(CH4 ) ,所以在参数设定时,主要根据甲烷的参数来设定,不考虑燃料在进气歧管中的蒸发情况。并且对发动机工质作如下假设: ( 1)混合气是均匀的;(2)混合气是三种气体的组合(空气、燃料气体、已燃气体) 。
 模型为发动机理想压力源( engine ideal p ressure source) ,表示发动机排气成分,包括三种气体的压力、温度和比率等。
 模型为发动机直管( engine straight pipe) ,在本文发动机模型中表示发动机排气管,主要用来描述排气的传热情况。
 模型为发动机节气门模型( engine throttle valve) ,由于在前面介绍的发动机平均值模型中并不包括此模型,不能描述出节气门对于发动机整个吸气过程的影响,因此将节气门体加入模型中。
 模型为温度源( thermal temperature source) ,用来设定发动机壁面温度,计算发动机通过传热造成的能量损失。
 模型为7 端封闭体积模型( 7 port volume) ,用来表示发动机进气道对进气的影响,表示发动机排气道,对发动机排气的影响。
 左为氧传感器( lamda sensor) ,右为质量流传感器(mass flow sensor) ,分别用来测量发动机排气中的过量空气系数和进入发动机进气道中的空气实际质量。
在天然气发动机电控系统模型中用于发动机空燃比控制策略的Simulink接口模型( ECU)如下所示:
其中,三个输入信号分别为发动机转速、节气门体开度和开关氧传感器信号;输出信号为天然气质量流量。此模块为AMESim通Simulink的接口,起到传递信号和状态的作用。
面向控制分析的发动机模型主要是用来对发动机控制系统进行设计、改良和评估。平均值模型是一种典型的面向控制分析的发动机模型,如图2所示。
图2 AMESim发动机平均值模型及其接口定义
这种建模思想是基于发动机的一个或几个循环来预测平均的外部变量(如曲轴转速和进气歧管压力)和内部变量(如燃烧效率和充气效率)的值。因为控制分析所感兴趣的对象正是这些变量的一个或几个循环的总体效果。经过对模型参数的调整,平均值模型可以准确地动态预测必要的发动机变量的值,模型结构紧凑,运算速度快,被广泛用于发动机的控制分析。平均值发动机模型是基于能量守恒原理,将发动机看作为一个在进气道和排气道传递工质质量和焓流量的泵。
2 AMESim /Simulink联合仿真概述
作为一个图形化的开发环境, AMESim采用从所有模型中提取出的构建工程系统的最小单元(基本元素)来建模,在模型中描述所有系统和零部件的功能,而根本不用书写任何程序代码。对于一个复杂的工程系统,往往涉及到多个领域,AMESim则突破性地实现了多个领域仿真,使工程人员从繁琐的数学建模中解放出来,而专注于物理系统本身的设计。但在有些情况下,我们又必须对所研究的系统的某个子系统进行深入研究,建立其数学模型,这时在AMESim 中建模就不如在Simulink 中方便。
这时就可以在Simulink中采用方块图的模式对数学模型进行建模,而在AMESim中对其余系统建模,实现联合仿真。这样一方面可以减小建模的工作量,另一方面又可以充分利用AMESim智能求解器的优越积分功能以及齐全的分析工具。本论文利用AMESim软件提供的平均值发动机模型和一些发动机专用模块库建立虚拟发动机,并利用Simulink建立发动机电控模块。
AMESim与Simulink联合仿真需要AMESim与Simulink接口方法实现。这种接口提供一种将在AMESim中建立的子模型转换成Simulink 中的S function函数,能像其它Simulink中的S2function函数一样工作。
在标准AMESim与Simulink接口(Normal interface)中, AMESim和Simulink使用各自独立的积分求解器,AMESim输出的S2function在Simulink中作为连续的模块( continuous block ) 。在图3 中,AMESim得到状态变量( state variables) 、输入变量( input variables) 、输出状态偏移量( state derivatives)和输出变量(output variables) 。
图3 AMESim与Simulink接口示意图
3 Simulink控制器模型原理及构成
由于在Simulink中建立的控制策略主要目的是为了研究开关性氧传感器信号在稳态闭环控制中的情况,如图4所示,因此,对以上的众多系数做了一些必要的简化,主要考虑λ空燃比反馈控制修正系数的影响。
图4 天然气喷射系统框图
当混合气的空燃比控制在理论空燃比( 1618)附近时,三元(HC、CO、NOx )催化转换器才能使碳氢化合物、一氧化碳、氢气的还原作用和氮氧化合物、氧气的氧化作用同时进行,并将排气中的三种有害气体(HC、CO、NOx )转化为二氧化碳、水等无害成分。如果仅仅利用标定的MAP图求得基本喷气量是很难将空燃比控制在理论空燃比附近的。为了达到排气净化的目的并满足排放法规的要求,借助安装在排气管上的氧传感器反馈的空燃比信号,对喷气脉冲宽度进行反馈优化控制,将空燃比精确控制在理论空燃比附近,再利用三元催化转换器将排气中的三种主要有害物质转化为无害成分。
氧传感器输出的电压的平均值成为限制电平。当ECU接受到氧传感器的信号电压高于限制电平(015V)时,表明混合气偏浓,空燃比偏小, ECU首先发出控制指令使空燃比反馈修正系数λ聚降一个值,喷气脉宽缩短,喷气量减少,然后逐渐减少修正系数,使混合气逐渐变稀, 空燃比逐渐增大。当ECU 接收到氧传感器的信号电压低于限制电平(015V)时,表明混合气偏稀,空燃比偏大, ECU首先发出控制指令使空燃比反馈修正系数聚升一个值,使喷气时间增长,喷气量增大;然后逐渐增大修正系数,使喷气量逐渐增加,混合气逐渐变浓,空燃比逐渐减小。
正是基于上述对于具体工况的简化,仅仅考虑稳态工况,建立了如图5所示的控制器模型,利用接口传来的三个传感器的信号分别引入到基本喷气流量( base mf)和空燃比反馈控制用氧传感器修正系数( lamda mcoef)两个子模型中。
图5 Simulink控制器
图6所示为基本喷气流量模型。其作用为在节气门开度和曲轴速度的MAP图中查取不同转速和不同节气门开度时的基本喷气量。
图6 基本喷气流量模型
图7所示为氧传感器修正系数模型。其作用为通过氧传感器输出的120来回变化的开关信号,首先聚然增加或减少一个值,然后逐渐增加或减少此λ值进行修正系数计算。在系数修正计算过程中,要考虑到过去的λ值,将会形成代数环,这种情况在Simulink中将是一个导致求解器错误的重要原因,因此引入memory模块,能够消除代数环,也是Simulink建模中重要的一种方法。
图7 氧传感器修正系数模型
最后通过将两个模型的输出结果相乘得到最终的修正后的喷气量流量。
此外,在模型中加入一个示波器,用于采集修正系数的变化状态,以进一步研究。
4 应用氧传感器信号的CNG发动机闭环控制联合仿真与结果分析
通过设置天然气发动机转速和节气门开度,使发动机处于稳态工况,从天然气发动机电控系统模型中的氧传感器模型输出口测得的过量空气系数,结果输出如图8所示。
图8 过量空气系数变化
从图8中可看出,过量空气系数围绕“1”上下波动幅度很小,说明本文所采用的开关式氧传感器闭环控制空燃比的策略是正确的。
空燃比反馈控制用氧传感器修正系数,输出情况如图9所示。
图9 修正系数变化
从图9中可明显看出,当氧传感器输出的信号大于1时,混合气偏稀,这时修正系数聚然增加一个值,反之亦然;但是由于氧传感器输出考虑到了一个延时(一般为100ms) ,加上平均值模型还考虑到了对喷气流量延时和做功延时等诸多延时因素,因此从图8、图9可以看出修正系数的变化在同一时刻是不完全对应的。
( a)氧传感器修正系数
( b)过量空气系数
图10 突变控制量偏小
由于发动机工况复杂,如采用完全固定的修正系数,发动机的适应性将受到很大影响,在此对不同大小修正系数的影响进行比较,如图10、图11、图12、图13所示(过量空气系数变化情况做了滤波处理,便于观察变化趋势) 。
( b)过量空气系数
图12 渐变控制量减小
( b)过量空气系数
图13 渐变控制量偏大
可见,当突变控制量偏大,过量空气系数不会出现明显变化,但是在控制速度上明显加快。当渐变控制量偏大,过量空气系数明显变大,造成空气过量,燃烧偏稀,控制速度相对变慢。因此,在稳态工况下,发动机氧传感器闭环控制中修正系数的选择需要根据工况条件合理选择。由于开关式氧传感器的工作原理的特殊性,这种修正系数的变化对排放的影响将在以后的工作中通过实验定量地考虑到电控软件中。
5 结论
在对AMESim平均值发动机模型进行深入了解以后,建立了整个天然气发动机电控系统模型。利用AMESim和Matlab /Simulink 接口模块成功地将两种软件的各自特点结合其来,在Simulink中完成了整个控制系统建模。利用联合仿真的概念,成功地实现了通过Simulink中建立的ECU 对AMESim中的虚拟发动机进行控制,实现了在稳态工况将空燃比控制在理论空燃比附近一个小范围内。
参考文献
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