优化燃油喷射控制系统的无人机的二冲程发动机

文摘

二冲程火花点燃式发动机的功率效率通常较低,因为不当的燃油喷射量导致大量未燃烧的燃料在发动机工作过程中损失。然而,燃油喷射系统参数很难确定航空实验由于昂贵的测试成本。本文提出了一种校准方法二冲程火花点燃式发动机的注入参数基于热力学模拟和参数优化算法。首先,建立一维热力学模型根据发动机的内部结构和热力学过程;然后,修正模型参数根据喷油器的工作原理;实验验证后的模型,考虑发动机功率充足和燃油经济性,应用层次分析法方法寻找最佳的注入量和喷油提前角在不同发动机工作速度;最后,一个航空发动机实验台电子喷油器系统构建。通过仿真和实验研究,可以看出,当发动机转速变化从3000年到3500 RPM,石油消费的最优结果率高于之前的;航空发动机速度高于4000 RPM时,油耗率的结果优化方法比原始结果高10%到27%。这篇论文可以参考无人机航空发动机的优化。

1。介绍

二冲程发动机已被广泛应用于电力系统的小型天线装置燃料的无人机,因为强大的爆炸和体积小的优势(1]。然而,模型选择的发动机燃料的无人机的设计总是困难的电力系统。这是因为,在无人机的飞行模拟环境,发动机的输出特征难以准确预测,特别是很难找到匹配的燃料供给系统。传统二冲程发动机燃料供给方法是使用汽化器可机械雾化燃料在发动机工作过程中(2]。然而,自动控制无法实现在发动机化油器,和引擎几乎不能自动适应无人机的飞行条件的变化。电子喷油器(EFI)已被广泛开发领域的发动机燃料供应由于其可控性的优势和有利的特征(3]。发动机的性能与EFI系统已经普遍建立实验台研究了可测试的输出速度,力矩,空气燃料比(误判率),汽缸压力,排气内容,人员做大量的实验来优化引擎结构或控制方法4,5]。

虽然发动机实验设计越来越多的现实在最近的时间,仍有一些真正的应用程序测试结果之间的距离。此外,传统的二冲程发动机测试站总是设计更适合地面车辆,因为测试扭矩总是通过电磁补充说,这是难以测试用螺旋桨发动机的输出功率。此外,为了得到准确的结果,实验条件必须严格做好准备等高精度传感器和稳定的环境,这将大大增加研究成本。最后,它是危险的和不准确的模拟极端工作条件的引擎站测试。

因此,研究已经越来越关注发动机工作过程仿真的数学模型。为了估计发动机的性能如汽缸压力、热释放率、和燃料消耗,万卡特拉曼·莱马克里斯和Devaradjane [6)建立工作四冲程发动机的数学模型。仿真模型包括缸状态方程、传热过程,点火延迟,燃烧持续时间,和氮氧化物的形成。此外,在数学模型的基础上,万卡特拉曼·莱马克里斯和Devaradjane7设计发动机实验演示。在他们的作品中,热释放率、制动热效率,一氧化碳,碳氢化合物,通过模型预测、和实验验证纠正模型符合现实。此外,在燃烧模型,Wiebe热释放函数是应用基于指数的化学反应速率。Wiebe方程实现了宫本茂et al。8),一个方程的因素被认为是重要的叫做“热释放率。“Ganapathy et al。9)采用热力学模型基于发育Wiebe热释放函数来模拟新燃料引擎的性能。Raut [10)也使用一个指数率Wiebe放热模型,和弗洛姆公式应用经验系数估计的传热过程。从这些作品,可以看出发动机性能研究用数学模型方法的有效性。

GT-Power领先的发动机仿真软件是基于一维气体动力学代表组件的流动和转移的引擎系统,越来越多的科学家和工程师们已经应用的计算工具发动机为了提高预测控制性能或降低排放。卡萨岛等。11)利用实验数据从6缸引擎GT-Power模型来更好地理解port-injected燃料在气缸的分布在几个操作条件。Rahimi-Gorji et al。12)优化性能和油耗根据天气条件通过结合人工神经网络和GT-Power模型,压力,温度,湿度的空气被认为是网络中获得一个更好的发动机的性能。阿尔维斯et al。13]GT-Power适用于发动机进气系统设计、配置和最佳的进气流道长度和直径的速度找到四冲程单缸发动机充气效率最优。Trajkovic et al。14)构建GT-Power 2-stroke引擎模型,来研究不同参数的影响及其对气动混合动力性能的影响。从上面的作品,由GT-Power数学模型被证明是有效的预测和改善发动机的特点。然而,这些论文主要集中在发动机结构而不是EFI系统的控制策略。

为了匹配一种规模的电力系统燃料的无人机,航空发动机的特点,包括输出速度和输出功率,分析基于GT-Power模型与一个固定的结构。此外,关键控制参数匹配的EFI系统应该被确认为航空发动机应用程序。基于GT-Power发动机功率模块的计算研究。杨和朱15)已经开发出一种混合阀为双阶段的涡轮增压引擎和crank-based引擎模型。在不同加载状态下,输出转矩和释放模拟引擎的误判率,和价值的燃料脉冲宽度计算参考发动机控制单元(ECU)的设计。恐吓者和Bouchetara16)GT-Power模型应用于研究注入燃料质量流量的影响下的制动功率和显示某些先进点火角,压缩比和输出速度。在他们的工作,相对应的最大功率和经济最优速度决定。魏et al。17)采用实验数据的串行GT-Power水冷四冲程发动机的模型,和长度的打开和关闭延迟时间优化,质量流量优化和最优注入燃料。此外,杨et al。18)设计了燃料控制过程,并研究了不同进气空气参数来提高发动机的动态性能。然而,在这些作品中,发动机的验证性实验是远离航空发动机的真实的应用程序中,因为螺旋桨转矩主要来自于螺旋桨空气阻力。此外,一些作品的详细实验描述和相关理论的基础上,所以它是重要为我们提供了一个理论模型参考航空发动机燃料供给系统为了避免多个发动机参数测试可以造成巨大的开发成本。此外,ECU控制航空发动机的电喷系统的喷射器,带电打开喷射器和料液的输入高压汽油的发动机歧管(19]。然而,由于电磁力特性的注射器,注入燃料质量流量的动态响应影响的精度提供燃料。因此,基于模型理论燃料流量的结果,有必要分析喷油器的动态响应和补偿燃料喷雾,然后我们可以得到一个确认EFI控制参数可以为航空发动机提供最佳性能。

在本文中,我们首先分析航空发动机的结构,建立了发动机和一维GT-Power模式。此外,提出了几种参数修正方法。仿真结果修正模型的基础上,应用层次分析方法优化燃油喷射控制系统。发动机实验结果使用优化注入地图表明,石油消费速度可以提高不同。

2。模型的方法

2.1。主题介绍

本文研究了二冲程发动机的模型DLE170有两个对立的双气缸和主要包括两个气缸空气室,两个活塞,一个曲轴箱,一个曲轴。如图1,每个气缸扫气通道和一个排气孔,和所有的端口没有阀门。这意味着打开和关闭缸上的洞室取决于活塞的运动。此外,航空发动机的主要参数如表所示1。

当二冲程发动机开始工作,在第一次中风,首先,燃料混合物的吸进曲轴箱,清除端口被打开当活塞从下死点的曲轴旋转(BDC),直到进气阀关闭(IVC)角度,可以看到在图2。打开排气口从下死点到曲轴旋转的排放阀关闭(EVC)角;然后,燃料混合物被压缩,在上死点之前的点火提前角(TDC),发动机是引发。活塞动力过程之前,排气阀打开(EVO)角、排气和清除端口关闭,气缸腔密封,可以确保活塞获得最大功率。点火角(θ)通常设置为5∼15度领先TDC。因为发动机的压缩比是相对较高的,额定转速快,点火先进角度设置为15度。曲轴箱的燃料来自于电子注射器作为特定的空气燃料比(λ),是由比平均摄入量燃料流量( )和空气流进入歧管( ),这是由注入燃料控制脉冲宽度(P_w),注入燃油压力(p_f)和节气门开度(α)。还可以看到在表的相关参数1。

发动机工作过程设计,如图3根据一维仿真软件GT-Power的工作原理。在这幅图中,可以看出,连接到入口有两个对称的曲轴箱钱伯斯数字1和2。流入曲轴箱燃料混合物时,通常假定两个石油和天然气均匀坐骑是除以曲轴然后流入两个汽缸。此外,还有对称的扫气通道,摄取港口、汽缸室、排气港口,和排气通道。打开和关闭度的两种确定港口的摄入时间排放的燃料混合物和排气时间。根据实测结果,开放的地区曲轴角度如图4(一)和4 (b)。应该指出,这些数字的范围x坐标是0到180度的工作行程。改变区域的轴角是对称的第二个工作冲程。

2.2。建模方法

然后,二冲程发动机的一维GT-Power模型可以设置,如图5根据航空发动机工作过程。航空发动机的结构是基于实际的测量结果。

主要设置参数的喷油器ṁ_f和设置空气燃料比(λ_集)。在实践中,ECU控制喷油器工作和突破与一定宽度的脉冲信号。之间的关系 ,λ_集,注入燃料脉冲宽度(P_w)所示以下方程: 在哪里是容积效率,ρ_裁判参考空气密度是用来计算容积效率,V_D是发动机排量,#共青团是气缸的数量。从这个方程,我们可以看到P_w直接决定了燃料流量注入。为了提高航空发动机的综合性能,注入燃料流率在不同工作条件下校准。所以,使安装更直观,本文校准标准是基于预期的空气燃料比,然后是ECU可以计算输出P_w在现实实践。然而,由于喷射器由电磁力,针阀的动态行为应考虑补偿的脉冲宽度。

喷油器工作进展主要包括三个步骤:从ECU注入器接收到脉冲信号,电磁线圈逐渐活跃,和针阀开始移动时克服弹簧预加载;电磁线圈磁化饱和时,针阀止于机械极限位置;当脉冲信号变成零,电磁线圈的磁通量逐渐减少,和针阀将返回到正常位置。基本上,所有的喷嘴电磁式以这种方式工作,和响应延迟影响动态注入燃料流量造成的机械因素不容忽视。为了深入分析动态注入和制定校正策略,喷油器的动态模型建立如下:

这些方程是磁通当喷射器带电和不带电,在哪里R是带电线圈回路的基本阻力,R₀是保护电阻,Ф_b代表总磁路,N线圈的数量,我是当前的循环,然后呢U₀是驱动电压。电磁力(F_米)针阀线圈充电时如下: 在哪里μ₀代表了真空的渗透性,年代横截面的气隙,δ意味着工作气隙的长度。动力学方程的磁针阀 在哪里F₀是春天的初张力,k弹簧刚度,x针阀的位移,针阀的质量,F_燃料是燃料在针阀压力。针阀打开时,高压燃油爆发和生产喷雾管汇。燃料流量的方程根据孔补偿原则如下: 在哪里是瞬时注入燃料质量流量,C_d流量系数,一个₀孔径面积,ρ_f是燃料密度,P_米是大气压力。在方程的基础上,针阀的动态位移计算在不同弹簧刚度值。如图6(一),当最初的弹簧张力F₀设置在5.5 N,阀的响应位移不会跟上控制信号。然而,当F₀设置在9.5 N,脉冲宽度的针位移比控制信号要短得多,它可以如图6 (b),这将导致注入燃料的不足。因此,脉冲宽度可以调整阀门的位移是相同的与控制信号通过设置弹簧张力F₀。如图6 (c)脉冲宽度,针阀的动态位移的近似控制信号除了一开始的时期,那里是一个上升的过程导致注入控制错误。

提出了一种补偿方法注入控制误差。如图7可以看出,位移补偿时间等于当前的延迟时间。薪酬上升过程近似为一个三角形的面积。因此,薪酬的宽度(P_c)所示以下方程: 在哪里D_我是当前时间延迟。方程(1)可以修改如下:

螺旋桨负载可以根据不同的工作条件计算基于标准带分析。众所周知的计算、负载转矩的螺旋桨主要取决于发动机转速(n)和螺旋桨转子直径(r_p)。转矩的主要公式如下: 在哪里米_R螺旋桨转矩,Δ吗D微分形式的阻力,Δl微分形式的升力,β是进气气流角,r_p螺旋桨是半径。然后,根据叶片参数确认材料;然后,我们可以得到转矩映射在不同工况下的水平方向,如图所示8。从图8,我们可以看到,负载转矩不增加线性增加发动机转速和转子无人机螺旋桨直径。然而,我们可以用转矩映射到一维模型的线性插值方法。

3所示。实验和优化

3.1。实验验证

数值模拟不能完全取代实验分析,如果我们想使仿真结果尽可能准确地反映发动机的机制,应该结合数学模拟和实验分析。实验结果验证了数学模型需要,主要包括两个部分:发动机结构和燃烧模型。发动机结构可以通过进气气流的实验验证。这是因为引擎是由石油和天然气的燃烧,如果检测到空气流在不同的条件下,与仿真结果是一致的,我们可以看到,建立发动机模型结构可以提供一个平等的进气质量流量。此外,燃烧模型应该由气缸压力测试证明。原因是内燃机的输出功率主要来自于缸内的压力,如果压力检测与仿真结果,可以看出燃烧模拟预测模型是有效的。因此,发动机进气空气流量计与进气歧管,和一个高频压力传感器安装在发动机汽缸。然后,我们可以得到空气质量流量和汽缸压力曲线进行比较,如图9(一个)和9 (b)。从这两张图片,我们可以看到,结果误差不超过5%,可以证明数学模型是有效的。

喷射燃油补偿可以通过ECU演示实验。ECU会触发信号和输出脉冲信号与一定的脉冲宽度。根据以上研究结果,注入燃料脉冲补偿是通过带电线圈电流的延迟时间循环。根据图10上述函数的ECU设计和测试。当前信号以及控制电压通过喷油器测试。根据图11,我们可以获得当前延迟时间是大约4 ms。因此,在模型中,我们补偿注入脉冲2 ms。用不同的控制信号宽度进行重复实验,并根据实际应用程序中,信号宽度控制在3.5到5.0女士,女士,我们获得当前延迟时间是相同的。这是因为他们降低当前的过程是相同的。所以,在仿真模型中,我们可以设置当前延迟时间常数2 ms。

通过仿真基于上述模型,可以计算出相关工作参数。基本的仿真参数设置油门开度(α)和设置空气燃料比(λ_集)。一般来说,最关心的发动机的特点和评价指标主要包括发动机转速(n),输出功率(P_o)、功率效率(η)和旋转燃料消耗(γ)。η和γ可以计算如下: 在哪里P_我输入功率的引擎,T_o发动机的输出转矩,H_u是气体热值约为46000焦每千克。通过改变设置参数α和λ_集,一群输出参数。

3.2。仿真结果

如表所示2- - - - - -4,有几个数组的输入和输出参数。此外,所有的参数记录,当发动机模拟趋向于稳定。

表2- - - - - -4代表一个仿真结果的一部分。在这篇文章中,节气门开度(α)改变从10°- 90°,发动机转速是根据实际从2500转到6000转的应用程序。需要说明的是,根据我们的大量实验结果,发动机的输出误判率只能控制在精度为0.5,并在发动机工作过程中误判率的一般范围从12到15.5。因此,在仿真中,输入误判率值设置为每0.5从12到15.5。

三个表中所示,T_o反映了承载力,通常被认为是爬坡能力的主要指标在该地区的汽油。然而,在旋翼无人机的应用领域,升力的无人机主要是由发动机转速。因此,参数T_o主要是考虑在启动和加速进程。P_o是发动机的输出功率,在相同的位移的情况下,应该更大的输出功率。然而,在这篇文章中,燃油经济性作为优先考虑,在发动机燃油喷射控制、重量η应该把更多的。考虑到无人机的发动机转速直接影响电梯,转动燃料消耗γ反映了燃料消耗在恒定速度。此外,P_c是一个曲轴旋转周期的最高气缸压力。

因为这些输出特性互相影响,影响注入参数规则应该分析以协助制定优化策略。集误判率直接影响到喷油流量,和它的价值总是结合节流阀开度(α)。在这里,α控制稳定40°因为单一开度值可以反映整个原则。发动机转速(n),作为最终控制无人机的数量应该模拟电力系统阶段。根据应用程序的要求,时间间隔设置为从2500转到6000转每分钟500转。然后,趋势图显示输入参数和输出之间的关系特征,如图12- - - - - -15。

如数据所示12和13可以看出,当油门开度不变,输出扭矩曲线和输出功率曲线将以相同的速度峰值。然而,很难找到一组正则规则之间的误判率和输出这两个特点。这是因为当油门开度设置,必须有一个原始的误判率设定值与不同工作条件是按照发动机外部特征。根据结算重量,优化应该全面考虑。此外,从这两个数字,曲线趋势几乎是一样的,所以只有一个项目时可以考虑设置权重,以减少计算量。

这有点混乱的人物14代表引擎系统的效率。曲线在图14几乎有高峰值,高峰值基本上独立于输出转矩和功率。因此,功率效率的特点可以被认为是独立的。燃油经济性提高功率效率具有重要意义。然而,它应该是二次扭矩和功率的启动和加速过程以确保无人机飞行的安全。

由于发动机转速是保持稳定的飞行期间,石油消费的旋转速度(γ)是最节约燃料和飞行耐力扩展的重要特征。如图15在相同速度点,曲线槽转矩和功率曲线。然而,在图15,安排定期的不同设置误判率值的曲线不同于那些数字12和13。因此,在优化工作,石油消费的旋转速度(γ独立)可以考虑根据设置在稳定的无人机飞行过程。

3.3。优化方法

通过改进的模型,进行优化工作。几个关键性能参数选择的多个优化目标,如输出功率(P_出),输出速度(n)、功率效率(η),石油消费的旋转速度(γ)。在本文中,首先,我们计算的关键特征利用发动机模型而改变输入发动机控制参数。然后,根据用户的需求,我们可以人为设置发动机控制参数根据发动机的工作条件。优化的基本原理是以下方程: 在哪里n(α_我)(我= 1,2,…n)意味着发动机转速和油门的程度α_我。方程(10)代表,发动机转速越高增加,节气门开度越大。燃油喷射参数设置的评价体系依赖于发达的评价函数f(θ,n): 在哪里W_我(θ,n)(我= 1,2,3,4)代表评价权函数T_o,P_o,η,γ,分别。摘要权重计算可以表示为矩阵W₁,W₂,W₃,W₄,W_我(我= 1,2,3,4)∈R^一个×b,在那里一个和b的数字是不同的节气门开度值和发动机转速值,分别。然后,评价函数的矩阵可以表示为F(θ,n)∈R^一个×b。矩阵一个是一组误判率矩阵。优化方法的基本原理如图16。

最重要的一步是步骤2旨在获得权重矩阵。本文应用一个著名的多准则决策方法层次分析法(AHP)来获得评价权重不同组的节气门开度和发动机转速20.]。相互比较上述四个备选方案基于自我界定的Saaty规模,如表所示5。

根据实验经验的航空发动机在飞机飞行的应用特点,设置权重的原则如下:(一)航空发动机启动时,速度进入空闲状态,和油门的程度相对小,发动机的输出功率应首先保证,和石油消费应该足够的,以避免发动机转速突然下降。(b)当发动机从静止状态到中间工作速度(近似4000 RPM),根据图8,负载增加不明显。然而,发动机噪音大这意味着负载效率相对较低。负载效率被定义为负载转矩输出扭矩。同时,这个过程一般飞机起飞和着陆时,为了防止事故发生,应该主要是保证输出转矩,一定数量的燃料消耗是牺牲。(c)当发动机转速运送到额定值,燃油喷射总是基于输出控制的误判率(21,22]。然而,尽管有关规定的误判率控制、小型航空发动机总是遗漏三效催化装置以减少整个飞机的重量。因此,化学计量通常不是误判率值控制目标。当飞机定期工作,燃料消耗是第一项考虑因为负载效率相对较高的这个阶段根据实验结果(23,24]。这是因为工作噪音是常规和均匀性变化以及不断上升的速度。可以推断,这是一个罕见的下降速度的航空发动机25,26]。对于无人机的应用程序,一定速度对应于一定的升力,所以转速的石油消费(γ)应该首先考虑。(d)当发动机转速超过额定值时,可能的原因,首先,有一个紧急的外部干扰,如突变在空中,和飞行的态度应该调整;其次,无人机遇到障碍而前进。这时,考虑应增强输出转矩和功率。

通过层次分析法优化计算,可以获得燃油喷射参数的校准结果,如表所示6和燃油喷射地图如图17。

从图17,结果输出的控制目标误判率的二冲程发动机的无人机可以概括如下:(1)发动机工作条件对应于不同的控制值以达到最优的优化指标。(2)通过优化方法基于层次分析法,效率值在整个工作条件下可以得到晋升,如图18。在额定发动机工况(当发动机转速的范围4500到6000 rpm),提高效率在5%到超过10%的范围。

3.4。优化结果

航空发动机的实验设计,以真实的应用程序中测试的最优结果。在图19分析计算机是连接到数据采集卡可以从误判率比收集实时数据和发动机转速传感器。石油消费的旋转速度可以计算根据收集到的数据包括速度和燃料消耗在一段时间内。根据航空发动机的特点,负载的功率是恒定在一定的发动机转速。因此,在实验中,节气门开度的阶梯状,和相应的石油消费记录。

从图20.,航空发动机实验结果通过比较之前的开环控制不断注入宽度时为4.5 ms。当发动机转速变化从3000年到3500 RPM,石油消费的最优结果率高于以往,因为低级速度引擎需要更多的燃料,保证发动机启动时输出功率。航空发动机速度高于4000 RPM时,油耗率的结果优化方法比原始结果高10%到27%。

4所示。结论

本文提出了一个方法来优化二冲程发动机的燃油喷射控制系统基于一维流体的无人机模型和层次分析法。一维模型的关键参数校准和验证了计算推理和实验。专家经验融入规则层次分析计算过程。通过优化实验的结果,可以看出,当发动机转速变化从3000年到3500 RPM,石油消费的最优结果率高于之前的;航空发动机速度高于4000 RPM时,油耗率的结果优化方法比原始结果高10%到27%。这种方法可以参考发动机的效率优化控制系统。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者声明没有潜在的利益冲突的研究,本文的作者,和/或出版。

确认

这项工作是由江苏省重点实验室开放项目资金的先进的海洋机械设备制造和流程。

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