基于智能算法的HEV用阿特金森发动机油路及动力系统平均值模型实时辨识方法研究

• 作者: 张永栋 张胜宾 郭海龙
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混合动力电动汽车 阿特金森循环发动机 平均值模型 参数辨识 智能算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 车辆工程·电动汽车专栏
• 页码范围: 28-34,106
• 页数: 8页
• 分类号: U461
• 字数: 4353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.03.005

摘要

混合动力电动汽车(HEV)用阿特金森循环发动机具有高压缩比和大进气行程,有别于常规发动机,特别适合于HEV对发动机工况的要求.以某款4缸16气门发动机为研究对象,分析了其油路和动力输出平均值模型.对发动机36个结构参数进行了测量,并采集了不同工况下270组发动机的127个运行参数,首先进行了小波滤波,其次通过构造超定超越方程组,利用最小二乘法及遗传算法进行求解,然后运用粒子群算法进行寻优计算,最终辨识出了该发动机油路及动力输出子系统平均值模型的28个待辨识参数.所提出的模型辨识方法和辨识结果可进一步应用于HEV用发动机及整车系统的实时控制,以解决发动机在使用过程中因老化及性能变化导致整车控制策略不能实时调整,使得HEV节能减排效果恶化的难题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永栋	广东交通职业技术学院汽车与工程机械学院	31	66	4.0	6.0
2	张胜宾	广东交通职业技术学院汽车与工程机械学院	32	81	5.0	7.0
3	郭海龙	广东交通职业技术学院汽车与工程机械学院	43	103	5.0	7.0