基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法研究.pdf

第 5 期2023 年 10 月内燃机Internal Combustion EnginesNo.5Oct.2023基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法研究王威,刘吉绪,吴春玲,韩松,李国田,郝婧(中汽研汽车检验中心(天津)有限公司,天津,300300)摘要:随着人工智能技术的不断进步,基于机器学习的研究方法逐渐被应用于解决车用发动机性能优化问题。本文提出了一种基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法,并进行了案例研究:通过利用台架试验数据,建立了遗传算法-反向传播神经网络(GA-BPNN)预测模型,对发动机功率和有效燃油消耗率(BSFC)实现了较为准确的预测,误差率仅分别为 1.58%和 1.72%。此外,采用交叉遗传-粒子群(CMPSO)算法对功率和 BSFC 进行了多目标优化,将最优控制参数输入到台架试验中,得到的功率和 BSFC 的实际运行值与优化值基本一致。研究结果证明了本文提出的方法的有效性。该方法在保证一定精度的前提下,大幅减少了时间和经济成本的投入,为发动机性能优化研究提供了一种新的工作思路。关键词:发动机功率;有效燃油消耗率;机器学习;反向传播神经网络;优化;粒子群优化算法中图分类号:U464 文章编号:1000-6494(2023)05-0028-07收稿日期:2023-09-12基金项目:国家重点研发项目(2022YFC3703600)作者简介:王威(1996),男,工程师,硕士,研究方向为汽车发动机节能减排,E-mail:wwangjohn 。Study on Vehicle Engine Performance Prediction and Optimization Method Based on Machine LearningWANG Wei,LIU Jixu,WU Chunling,HAN Song,LI Guotian,HAO Jing(China Automotive Technology and Research Center Co.,Ltd.,Tianjin 300300,China)Abstract:As artificial intelligence technology continues to advance,research methods based on machine learning are gradually being applied to address automotive engine performance optimization problems.This paper proposes a machine learning-based method for predicting and optimizing automotive engine performance and presents a case study:a GA-BPNN prediction model is established using chassis test data to achieve reasonably accurate predictions of engine power and BSFC with errors of only 1.58%and 1.72%,respec-tively.Additionally,a CMPSO algorithm is applied to perform multi-objective optimization of power and BSFC.The optimal control parameters are then implemented in the chassis test,resulting in closely matching actual operational values with the optimized values.The research findings demonstrate the effectiveness of the proposed method.This approach,while ensuring a certain level of accuracy,significantly reduces time and economic costs,providing a new avenue for research in engine performance optimization.Keywords:engine power;brake specific fuel consumption;machine learning;back propagation neural networks;optimization;parti-cle swarm ptimizationDOI:10.20082/ki.nrj.2023.05.0050 前言由于近年来严峻的能源和环境形势,为了提高发动机的经济性、排放性和动力性等,废气再循环、可变正时、高压共轨、复合增压及排气后处理等新技术1-5不断被开发应用。这些新技术的协同应用使发动机性能的优化问题变得更加复杂,国内外学者对发动机性能的变化规律及优化第 5 期王 威,等:基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法研究29 问题展开了深入研究。例如,王惠林等6基于台架试验数据,通过三维燃烧仿真计算提出喷油器和燃烧室型线优化方案,实现了对某 20 缸大缸径高速船用柴油机经济性的优化。Javad Zareei 等7通过对发动机工况进行仿真,研究了不同氢燃料混合比例、转速、点火和喷射时机下的发动机性能优化方案。这些研究工作主要是建立在发动机试验、仿真或试验仿真相结合的方法之上。另一方面,随着人工智能技术的进步,机器学习被逐渐应用于发动机研究领域,研究人员基于机器学习预测模型,开展发动机性能研究工作。这种预测模型不同于物理仿真模型,它是基于已有数据建立的数学模型,计算速度较快,而且由于不需要太多的发动机相关的物理化学知识,建立过程较为方便。如杨东等8建立了发动机瞬时油耗的预测模型,并利用蚁群算法对水泵和风扇转速进行了寻优,在提升冷却系统性能的同时降低了发动机的油耗。Addo Kofi 等9开发了预测模型以预测在有无冷却液恒温器下的发动机油耗和热效率。面对发动机性能优化的复杂问题,基于机器学习的解决方法已逐渐显现出其优势。本文针对车用发动机性能优化问题,提出了一种通用的基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法并进行了案例研究,最终得到了较为准确的预测和优化结果,证明了此种方法的有效性。1 方法研究1.1 方法概述通过总结既有文献10-13中机器学习在发动机研究领域的应用案例,针对车用发动机,本文提出了一套将机器学习应用于解决车用发动机性能优化问题的通用方法,此方法适用于解决车用发动机各种控制参数及性能指标的优化问题,为研究人员将机器学习应用于发动机性能优化研究提供了基础有效的通用工作流程。上述基于机器学习的发动机性能预测及优化方法主要分为三个步骤,具体步骤如下。(1)通过发动机台架试验或仿真模型模拟发动机运行,得到所需数据样本。(2)选取合适的机器学习算法,利用所得数据样本对其进行训练,建立高效准确的性能预测模型。(3)以预测模型作为试验或仿真的代理模型,利用合适的优化算法对目标性能指标进行单/多目标优化。以上为基于机器学习的发动机性能预测及优化方法的通用过程描述,具体可根据实际应用场景选择不同方式实现,如数据样本的获取方式、不同算法的合理选取等。本文对后续案例研究所采取的具体方法流程如图 1 所示,下面将对其进行更为详细的描述。图 1 案例研究方案1.2 数据样本获取通过进行发动机台架试验并采集数据,得到后续工作所需的数据样本,即预测模型所需的输入参数和输出参数,输入参数如进气流量、冷却水温度、中冷后温度等控制参数,输出参数如动力、经济及排放等性能指标。1.3 预测模型建立根据已完成的前期工作14,本文将利用遗传算法-反向传播神经网络(GA-BPNN)算法建立预测模型,此算法的确定过程如下。(1)选取 SVR15、决策树16、随机森林17及 BPNN18四种较常用且典型的机器学习算法进30 内燃机2023 年 10 月行训练及测试。(2)在确定各算法主要参数的最佳值后,通过对比得知,BPNN 预测模型的预测结果最优。(3)为进一步提高 BPNN 预测模型的准确性和稳定性,利用遗传算法对其进行优化最终得到GA-BPNN 预测模型,其运行流程如图 2 所示。图 2 GA-BPNN 运行流程图1.4 性能优化优化问题通常包括三个要素,即目标函数、决策变量和约束条件。目标函数代表了需要优化的结果,例如发动机的各项性能指标。决策变量代表了可以调整的参数,通过控制这些变量来实现结果的优化,例如发动机运行的控制参数。约束条件则具体规定了决策变量的可变范围,例如某个控制参数的取值范围。根据目标函数的数量,优化问题可以分为单目标优化和多目标优化。1.4.1 单目标优化一般单目标优化问题可表示为:min(max)x F(x)(1)s.t.gj(x)0,j=1,2,.,J(2)hi(x)=0,i=1,2,.,L(3)其中,F(x)为优化目标,可能为求解其最小或最大值,x 为决策变量,g(x)表示对 x 的不等式约束,数量为 J,h(x)表示对 x 的等式约束,数量为 L,最终可得到 x 的定义域为 x X。因此,求解单目标优化问题就是在满足约束条件的情况下找到 x 的最优解以实现最优化目标函数,可表示为:F(x)F(x),xX(4)1.4.2 多目标优化单目标优化问题一般较为简单,本文将更加关注解决多目标优化问题,实际上其也更加贴近工程实际,并已广泛应用于许多工程场景中。一般的多目标优化问题可表示为:min(max)F1(x1,x2,.,xn)F2(x1,x2,.,xn).Fk(x1,x2,.,xn)(5)s.t.gj(x1,x2,.,xn)0,j=1,2,.,J(6)hi(x1,x2,.,xn)=0,i=1,2,.,L(7)其中,k 为目标函数的数量,n 为决策变量的数量,经约束条件得到 x1X1,x2X2,.,xnXn。在多目标优化问题中,各个目标的变化规律通常不同步,因此不可能同时使多个目标都达到最优状态。相反,需要在这些目标之间进行权衡,以使每个目标都尽可能优化。与单目标优化问题不同,多目标优化问题没有唯一的全局最优解,而是存在一组由众多帕累托最优解组成的集合,称为帕累托边界。在没有额外偏好的情况下,所有帕累托最优解都被认为同样优秀。然而,如果对各个目标函数有主观偏好,即赋予不同的权重,那么可以从最优解集合中求解出唯一的全局最优解。1.4.3 粒子群算法改进对于多目标优化问题的求解,一般主要采用进化算法、粒子群算法、蚁群算法及模拟退火算法等方法。其中,粒子群优化算法在近年来被提出后不断发展,因其具有结构简单、搜索速度快、调参数量少易操作等优点,已被广泛应用于各种优化问题中,其算法流程如图 3 所示。图 3 粒子群算法流程图第 5 期王 威,等:基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法研究31 但是,粒子群算法19存在的最主要问题就是当面对比较复杂的多极值问题时,容易发生早熟现象,即过早收敛陷入局部最优。面对存在局部最优问题的复杂发动机优化工作,有必要对粒子群算法进行进一步改进,以提高其处理复杂多峰问题时的算法性能,尽量避免粒子群算法陷入局部最优。遗传算法作为一种应用广泛的优化算法,由于其具有包括交叉、变异等操作的遗传算子,所以其具有较好的跳出局部最优的能力。因此本文结合遗传算法的特点,对粒子群算法进行改进,在粒子群算法的基础上加入遗传算子操作,从而尽可能得到真正的全局最优帕累托边界,并将这种改进后的粒子群算法命名为交叉遗传-粒子群(CMPSO)算法,算法流程如图 4 所示。图 4 CMPSO 算法流程图综上所述,本文将通过以上三步过程对发动机性能进行预测及优化工作,以下将利用上述解决方法进行案例研究。2 案例研究2.1 数据样本获取本文采用发动机实际台架试验数据作为后续工作的数据样本来源,试验台架如图 5 所示。试验选用某型满足国六排放标准的直列四缸增压中冷式重型柴油机,其主要参数如表 1 所示。由于涉及试验数据的前期工作14已完成,故台架试验系统及试验运行工况信息不再赘述,具体可参考相关文献。表 1 发动机基本参数项目参数缸数4缸径行程/(mmmm)102115发动机点火方式压燃进气方式增压中冷排量/L3.8额定功率/kW&转速/(rmin-1)115&2600最大扭矩/(Nm)&转速/(rmin-1)542&11001900供油系统形式高压共轨排放控制技术路线DOC+DPF+SCR+ASC图 5 试验台架实物图2.2 GA-BPNN 预测模型建立2.2.1 算法参数的确定本文将表示发动机动力性和经济性指标的发动机功率和有效燃油消耗率(BSFC)作为输出参数,根据发动机运行机理与试验经验,结合台架所能采集的数据,选取转速、油门开度、冷却水温度、进气压力、进气温度、中冷后温度、中冷前后压差、排气背压、燃油温度作为输入参数。随机选取 2.1 章节中得到的部分发动机台架试验数据,对 GA-BPNN 算法进行训练和测试,前期工作14确定了算法主要参数较为合适的取值,如表2 所示。32 内燃机2023 年 10 月表 2 GA-BPNN 算法参数参数参数值隐藏层数1epochs100bacth_ size20学习速率0.003隐藏层神经元数122.2.2 预测结果分析根据 2.2.1 章节中确定的算法参数,建立了对发动机功率和 BSFC 的 GA-BPNN 预测模型,为了评价模型的预测结果,此处采用以下两种评价指标:MRE=1mmi=1yi-yi()yi100%(8)R2=1-iyi-yi()2iyi-yi()2(9)MRE 是平均相对误差,MRE 越小,模型的平均预测误差越小。决定系数 R2的取值范围为 0 到1,越接近 1,代表模型对数据的拟合程度越好。随机选取数据样本中的 50 组数据,对功率和BSFC 进行预测,得到预测结果如图 6 所示,具体的误差率如表 3 所示,分别为 1.58%和 1.72%,R2分别为 0.9752 和 0.9701。可以看出,此模型预测效果较好,具有较高的预测精度和泛用性。图 6 GA-BPNN 对功率和 BSFC 的预测结果图表 3 GA-BPNN 对功率和 BSFC 的预测误差模型预测对象MRE/%R2GA-BPNN功率1.58440.9752BSFC1.71830.97012.3 基于 GA-BPNN 模型的多目标优化通过 1.4.3 章节中的 CMPSO 算法对功率和BSFC 进行多目标优化,优化过程基于 1.3 章节中的 GA-BPNN 预测模型,以转速、油门开度、进气压力、中冷后温度、排气背压作为决策变量,以最大功率和最小 BSFC 作为目标函数,则优化后的目标函数可表示为:max P()=f speed,PIntake,TArc-O,PExh()min BSFC()=f speed,PIntake,TArc-O,PExh()(10)决策变量约束如下:1000speed2600 r/min1100%-5PIntake1 kPa15TArc-O60 1PExh50 kPa(11)其中,P 为功率,kW;speed 为转速,r/min;为油门开度,%;PIntake为进气压力,kPa;TArc-O为中冷后温度,;PExh为排气背压 kPa。基于上述公式进行多目标优化,得到目标函数的帕累托边界如图 7 所示。由图可以看出,想要得到更高的动力性,必须消耗更多的燃油,所以想同时得到最大的功率和最小的 BSFC 是不可能的,因此帕累托边界上的最优解集代表的是两个目标函数之间的权衡解,也就是边界上的每一点都是当下运行条件下功率和 BSFC 的最优组合,其每一点对应的决策变量值均为最优控制参数值。图 7 功率和 BSFC 优化的帕累托边界图在得到帕累托边界后,可以选择做出决策以获得唯一的全局最优解。一般地,工程决策人员第 5 期王 威,等:基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法研究33 可以基于自己的工程经验以不同的决策方式得到自己所需要的全局最优解。为直观说明,此处对两个目标函数采取相同的权重,则将多目标优化问题转化为单目标优化问题,表示为:F speed,PIntake,TArc-O,PExh()=0.5max P()+0.5min BSFC()(12)基于上述目标函数,最终的全局最优解如表 4所示,其中 功 率 为 106.8kW,BSFC 为 105.9g/(kWh),将得到的最优控制参数输入到发动机台架,得到功率和 BSFC 的实际值为 105.2kW,104.4g/(kWh)。经计算,功率和 BSFC 优化值与实际值的相对误差分别为 1.52%和 1.44%,说明优化结果与实际结果基本一致。因此,本文提出的基于机器学习的发动机性能预测及优化方法,实现了对发动机性能指标的快速准确多目标优化。表 4 优化结果及验证控制参数/性能指标优化值实际值speed/(rmin-1)1453.5/%86.3PIntake/kPa-1.8TArc-O/42.7PExh/kPa34.7功率/kW106.8105.2BSFC/(gkW-1h-1)105.9104.43 结论本文提出了一种基于机器学习的发动机性能预测及优化方法并进行了案例研究。(1)基于台架试验数据建立了 GA-BPNN 预测模型,对发动机功率和 BSFC 实现了较为准确的预测,误差分别为 1.58%和 1.72%。(2)基于所得预测模型,采用 CMPSO 算法对功率和 BSFC 进行了多目标优化,将所得最优控制参数输入台架,最终得到的实际结果与优化结果基本一致,误差分别为 1.52%和 1.44%。综上所述,该案例研究结果证明了本文提出的基于机器学习的发动机性能预测及优化方法的有效性。这种方法是一种将机器学习应用于发动机性能优化问题的通用解决流程。与台架试验或仿真模拟相比,它可以在保证一定精度的同时节省大量时间和经济成本。随着数据量的增加,这一优势将会更加显著。在这一流程框架下,后续可以对其中需要选用的机器学习算法和优化算法进行更深入的研究和应用。参考文献1 周皞,苏亚欣,邓文义,钟方川.金属氧化物类催化剂上 HC-SCR 研究进展 J.环境科学与技术,2016,39(01):93-100.2 周大权,李吉爽,林树军,何烈永,龚建平,张刚健,胡景彦.柴油机国六排放控制技术 J.汽车零部件,2020,(06):106-109.3 G Balaji,U tkarshArora,Saurav Dasgupta,Siddhant Mund.Individual effects of antioxidant additive and SCR system on the NOx reduction of a CI engine powered by cottonseed oil blend J.Materials Research Express,2019,6(8).4 Silvagni Giacomo,Ravaglioli Vittorio,Ponti Fabrizio,Corti Enrico,Raggini Lorenzo,Scocozza Guido,Stola Federico,De Cesare Matteo.Development of a Predic-tive Pressure Waves Model for High-Pressure Common Rail Injection Systems J.SAE International Journal of Engines,2021,15(5).5 Long Yanxiang,Li Gesheng,Zhang Zunhua,Liang Junjie.Application of reformed exhaust gas recirculation on marine LNG engines for NOx emission control J.Fuel,2021,291(291).6 王惠林,颜鲁,王峰,许晓颖,张洋洋.某大缸径高速船用柴油机性能优化 J.内燃机与动力装置,2023,40(04):13-19.7 Javad Zareei,Abbas Rohani.Optimization and study of performance parameters in an engine fueled with hydro-gen J.International Journal of Hydrogen Energy,2020,45(1).8 杨东.基于机器学习的发动机冷却系统性能预测及优化 D.导 师:付 建 勤;沈 大 兹.湖 南 大学,2022.9 Addo Kofi Danso,Davis Francis,Fiagbe Yesuenyeagbe A.K.,Andrews Anthony.Machine learning for pre-dictive modelling of the performance of automobile en-gine operating without coolant thermostat J.Scientif-ic African,2023,21(21).10 童济.基于机器学习的 NSGA 算法对阿特金森循环发动机性能的优化 D.导师:刘敬平.湖南大学,2022.11 Wang Huaiyu,Ji Changwei,Shi Cheng,Yang Jinx-in,Wang Shuofeng,Ge Yunshan,Chang Ke,Meng 34 内燃机2023 年 10 月Hao,Wang Xin.Multi-objective optimization of a hy-drogen-fueled Wankel rotary engine based on machine learning and genetic algorithm J.Energy,2023,263(PD).12 Karunamurthy Krishnasamy,Feroskhan Mohammed Musthafa,Suganya Ganesan,Saleel Ismail.Predic-tion and optimization of performance and emission char-acteristics of a dual fuel engine using machine learningJ.International Journal for Simulation and Multidis-ciplinary Design Optimization,2022,13(13).13 张珺豪.基于数值模拟、机器学习和遗传算法融合的发动机燃烧系统优化研究 D.导师:杨灿.华中科技大学,2021.14 王威,吴春玲,韩松,许博雅.基于机器学习的柴油机性能预测 J.汽车实用技术,2022,47(19):123-129.邵旻晖.15 CHERKASSKY V,MA Y Q.Practical Selection of SVMParameters and Noise Estimation for SVM Regres-sion J.Neural Networks,2004,17(1):131-126.16 邵旻晖.决策树典型算法研究综述 J.电脑知识与技 术,2018,14(8):175-177.17 吴钰,杜庆东.基于大数据技术的随机森林算法研究 J.现代工业经济和信息化,2020,10(9):24-25.18 SCHMIDHUBER J.Deep Learning in Neural Net-works:An Overview J.Neural Networks,2015:61.19 李树松.粒子群算法在优化问题中的应用研究J.科学技术创新,2020(32):103-104.