本技术旨在开发一种在线预测双燃料发动机两次微喷引燃油量的优化方法,特别考虑了热效应的影响。该方法首先在高压共轨燃油喷射系统实验台上,通过不同轨压、微喷脉宽和喷射间隔等参数,收集喷油器入口压力波动、驱动电流和喷油速率数据,形成数据集。随后,利用DeepAR模型,以入口压力波动和驱动电流曲线为输入,喷油速率为输出,构建预测模型。进一步,建立喷孔出口燃油温度预测模型,最终修正并获取考虑燃油压降生热和缸内热环境耦合热效应的两次微喷喷油量。该技术能够提高瞬态工况下各缸喷油量的一致性,增强发动机的燃烧效率和运行稳定性。
背景技术
随着全球能源短缺和环境保护要求的不断提高,发动机燃烧技术逐渐向高效、低排放方向发展,双燃料发动机成为近年来研究的热点。双燃料发动机结合了柴油和低碳燃料的优点,能够显著降低碳排放和燃料成本。然而,双燃料发动机的燃烧控制更加复杂,特别是在多次引燃油喷射过程中,喷油量的精确控制变得尤为重要。
在双燃料发动机的引燃油喷射过程中,两次微喷的喷油量不仅受供油系统压力波动的影响,还会受到燃油自身生热效应和缸内复杂热环境的综合作用。具体来说,喷油器处于高温缸盖中,缸内的高温环境通过传热效应影响了整个缸盖的温度,从而影响喷油器喷嘴内待喷射的燃油温度,同时,在燃油高压喷射过程中,由于焦耳-汤姆逊效应,燃油会在喷孔内加速和膨胀,使得喷孔出口的燃油温度发生显著变化,最终影响喷射出的燃油密度,直接导致每次喷射的实际喷油量与目标喷油量发生偏差,无法准确在线获得喷油量信息。
实现思路