摘 要

本文以Matlab/Simulink为软件工具，研究基于汽油发动机实时模转矩设计与仿真的方法，建立了发动机查表模型、平均值模型、神经网络模型，并对所建立的模型进行比较和应用。用所建立的平均值模型根据节气门开度和负载还有点火提前角计算发动机的指示转矩和转速。用所建立的查表模型，根据发动机转速平均有效压力、输出转矩、燃油消耗率绘制发动机Map图。用所建立的神经网路模型能很好的反应发动机在非稳定工况下的转矩和油耗特性，用所建立的汽车动力性仿真模型去模拟驱动力和车速之间的关系，在不同的档位下模拟各档驱动力和行驶阻力。所得的结果对于汽车研发新的控制系统具有指导意义。

关键词： 汽油机 动态模型转矩 仿真

Abstract

In this paper, Matlab/ Simulink is used as the software tool to study the design and simulation method of real-time die torque based on gasoline engine. The model of engine mean value, look-up table, neural network model and vehicle dynamic performance simulation model are established. Compare and apply. The engine's indicated torque and speed are calculated from the established mean model based on the throttle opening and the load and the ignition advance angle. With the establishment of the look-up table model, according to the average engine speed effective pressure, output torque, as well as fuel consumption engine engine unique effects curve. With the established neural network model can be a good response to the engine in the unstable conditions of torque and fuel consumption characteristics, with the establishment of the vehicle dynamic simulation model to simulate the driving force and the relationship between the speed, in different Stalls under the stall drive and driving resistance. The results obtained are instructive for the development of new control systems for automobiles.

Keywords：Gasoline Engine Dynamic model torque Simulation

目录

第一章 绪论 1

1.1研究的背景及意义 1

1.2汽油发动机实时模转矩模型设计与仿真的概述 1

1.3国内外的研究现状 2

1.4研究内容和技术路线 3

第二章汽车发动机平均值模型的建立 4

2.1汽油机的平均值模型建立与基本方程 5

2.11空气动力学模型 5

2.12 扭矩动力学模型 9

2.13基于Matlab/Simulink的仿真模型结构 11

2.2 实时模转矩模型的仿真 12

第三章 汽油机查表模型的建立 14

3.1查表模型的建立 14

3.2发动机Map图的绘制 15

第四章 汽油机神经网络的模型的建立 16

4.1 BP网络拓扑结构 16

4.2神经网络模型建立及仿真 17

4.3神经网络模型平均值模型查表模型之间的比较 21

第五章总结与展望 22

5.1结论 22

5.2展望 22

参考文献 24

致谢 26

第一章 绪论

1.1研究的背景及意义

仿真是研究发动机系统的一个重要控制方法，国内外在此方面做了不少工作，利用此程序对发动机进行多方面的仿真研究 ^[1]。虽然现阶段在发动机仿真方面投入大量的资金和和人力，研究的领域大多涉及发动机的闭环控制，但是在发动机启动后的性能研究却很少，为了对汽车发动机更好的模拟，能更好地进行起动过程中故障的模拟和研究,进一步模拟发动机的性能特点，最后建立了该型发动机起动过程的数学模型^[2]。建立发动机的仿真模型是对汽车动力学仿真的关键，通过实验测得发动机的数据与稳态转矩与转速之间的关系曲线进行拟合，然后用仿真模型测得理论数据,并与相应实测所得数据进行了对比^[3]。将实验测得的发动机速度、负荷和转矩，还有发动机油耗数据，在Matlab/Simulink里建立了相应汽车发动机仿真数学模型,然后建立所需要的仿真程序，建立的数学模型能精确地反映出发动机的负荷特性^[4]。

1.2汽油发动机实时模转矩模型设计与仿真的概述

本次毕业设计以Matlab/Simulink仿真软件为工具,研究了基于汽油机查表模型、平均值模型、神经网络模型的发动机实时模转矩估计方法。建立并验证了汽车发动机动态模型，用所建立的模型根据发动机节气门的开度和外部负载计算出发动机的转速，然后根据给定的工况进行仿真分析^[5]。平均值模型的建立是忽略了发动机不同曲轴转角的影响，是对各气缸状态进行平均化处理，是一种基于时间的控制模型^[15]。神经网络模型属于非数学模型的函数和数值化的结合在一起的动力学系统，可以进行处理不精确的信息，比如非线性数据，都还可以进行动态模拟，是将许多神经元组合成一个网络模型，每一个神经元具有反馈的特征，每一个神经元的节点都是计算单元，即可以接受输入信号也可以向外界输出信号^[6]。查表模型的建立是根据实验测得实验数据来拟合图。随着汽车工程师努力缩短开发新控制系统的时间，使用图形动态系统仿真软件变得越来越流行。通过基于模型控制的方法，去设计满足未来的排放标准，诊断法规也增加了对已经确认的的发动机模型的需求。先前通过Matlab/Simulink验证的发动机平均值模型来说明图像仿真环境的优点。该模型模拟燃料喷射的火花点火发动机，并且包括进气歧管中的空气，燃料和EGR动力学以及四冲程循环发动机中过程中的延迟。发动机模型主要可以被用做以下五个方面：

• 作为测试非实时的发动机模型控制算法
• 作为硬件在循环测试中的实时发动机模型
• 作为控制算法内的嵌入模型或观察员
• 作为评价发动机传感器的系统模型和执行器型号
• 作为动力车辆动力学或系统中的子系统模型

1.3国内外的研究现状

国内对发动机仿真的研究主要集中于发动机性能的仿真和研究，西南交大的徐曼林在汽车驾驶模拟器中发动机模型的建立与仿真对汽车发动机进行了仿真，将发动机仿真模型运用于培训型驾驶模拟器中，模拟效果良好，对提高驾驶员的培训技能提供有益的帮助，对驾驶模拟器的推广有着广泛的意义^[6]。在上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车的设计要求为基础,新构建了一个四层模糊神经网络,运用模糊神经网络的构建方法去模拟混动力汽车的能量管理。提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,通过实验在不同的工况下验证，结果证明采用模糊神经网络识别行驶工况的HEV模糊控制策略可以进一步提高汽车的燃油经济性和排放性能^[7]。武汉理工大学杜常清教授利用Matlab/Simulink建立了基于发动机实时模转矩汽油机平均值模型，给出了该模型在稳态工况和动态工况的仿真结果，并在发动机台架上进行试验验证,对比结果表明该模型是合理的，具有一定的应用价值^[15]。目前对发动机进行仿真，可以通过Matlab/Simulink搭建平均值模型、查表模型、神经网络模型，也可以通过GT-Power软件进行发动机仿真。平均值模型可以描述发动机的动态特性,相它具有模型简单、整体精度较高、不需要进行大量运算的特点。因而国内外很多发动机研究(发动机实时模拟系统的开发)都是基于平均值模型基础上进行的。查表模型可以描述发动机动态可以特性，也可以描绘发动机的经济特性和动力特性，可以对发动机工作区进行优化，具有模型简单整且精度高的特点。神经网络模型通过对生物系统的模拟，采用神经网络模型建立发动的油耗模型和转矩模型，能对发动机动态工况进行模拟仿真，通过对参数的对比，重而使汽车具有良好的动力性和燃油经济性^[10]。GT-Power搭建的汽车发动机模型汽车，模块库模型比较复杂，仿真运行时间比较长，所以发动机仿真现在多采用Matlab/Simulink建模仿真。

国外对发动机仿真的研究主要集中于使用Matlab/Simulink对发动机建模然后实时控制使用，威斯康星大学的Robert.W.Weeks用Matlab/Simulink构建神经网络对发动机性能进行模拟^[11]。他发现仿真技术被大量研究人员使用，但是在工厂开发中这个仿真没有标准化，制造商通过评估各种算法来获取优越性，这将使车辆制造商更容易识别有前途的控制理论和技术。卡塞尔的大学的Thomas Winsel根据现代发动机设计过程的特点是较短的开发周期和减少的数量原型^[12]。通过引入仿真模型有助于提高效率校准过程Jazayeri SA，Sharifirsd M通过建立平均值模型，用实际测量的数据进行验证^[14]。