一种基于高斯过程的柴油机多目标性能优化方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115062433A(43)申请公布日2022.09.16(21)申请号202210760176.1(22)申请日2022.06.30(71)申请人东北大学地址110819辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号(72)发明人李渝哲于靖江康铭鑫(74)专利代理机构沈阳东大知识产权代理有限公司21109专利代理师李在川(51)Int.Cl.G06F30/17(2020.01)G06F30/27(2020.01)G06N3/12(2006.01)G06F111/06(2020.01)G06F113/08(2020.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于高斯过程的柴油机多目标性能优化方法(57)摘要本发明提供一种基于高斯过程的柴油机多目标性能优化方法，涉及柴油机性能优化领域。首先通过采集柴油机气路系统的输入输出数据，利用高斯过程建模方法对废气再循环率和泵气损失两个性能指标进行建模，并将获得的两个指标的高斯过程模型作为多目标优化问题求解的目标函数；采用NSGA‑II得到当前的非支配解，利用贝叶斯优化思想中的采集函数，选取下一个要观测的点，加入到当前的训练集中，重复训练高斯过程，以此迭代求解，最终逼近全局最优解；最终得到柴油机气路系统的最优性能及所对应的执行器最优控制值，达到性能提升的效果，减少有害废气的产生，并提高燃油经济性能。CN115062433ACN115062433A权利要求书1/3页1.一种基于高斯过程的柴油机多目标性能优化方法，其特征在于，包括：步骤1：建立柴油机气路系统机理模型；步骤2：基于柴油机气路系统机理模型，构建柴油机气路系统多目标性能优化问题；步骤3：构建优化目标函数的高斯过程；步骤4：利用非支配排序遗传算法NSGA‑II得出当前的非支配解，利用EHVI采集函数选取要观测的数据点，更新数据集重新对高斯过程进行建模；步骤5：根据EGR率的设定值，从得出的帕累托前沿中得出满足当前工况的EGR阀和VGT阀的执行值；将得到的EGR阀和VGT阀的执行值作为系统的控制输入，得到当前工况下的最优性能。2.根据权利要求1所述的一种基于高斯过程的柴油机多目标性能优化方法，其特征在于，所述步骤1包括：针对柴油机气路系统中的气缸、排气歧管、废气再循环率，根据理想气体方程和能量守恒定律分别得到三个动态方程：式中，分别为进气歧管压强、排气歧管压强的变化率,Pt、Pc为涡轮、压缩机的功率；Tim、Tem、Vim、Vem、R分别为进气温度、排气温度、进气歧管体积、排气歧管体积和理想气体常数，Wc、Wegr、Wei、Weo、Wt分别为流过压缩机的空气质量流量、EGR废气再循环的气体流量、进入气缸的空气质量流量、流出气缸的空气质量流量和流过涡轮废气质量流量；τ为涡轮转动惯量系数；ηm为涡轮效率系数；将柴油机气路系统机理模型简化为：xs＝[pem,pim,Pc]，u＝[uegr,uwg](5)式中，Xegr代表废气再循环率，Ploss＝pem‑pim代表泵气损失；uegr和uwg代表废气再循环阀和排气旁通阀的开度，u＝0是全闭，u＝1是全开。3.根据权利要求1所述的一种基于高斯过程的柴油机多目标性能优化方法，其特征在于，所述步骤2中柴油机气路系统的多目标性能优化问题表示为：min{Xegr(u),Ploss(u)}(5)s.t.u∈Ω(6)其中，u＝[uegr,uwg]，uegr和uwg作为决策变量，Ω为决策变量的可行域，Xegr和Ploss代表废气再循环率和泵气损失。4.根据权利要求1所述的一种基于高斯过程的柴油机多目标性能优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：2CN115062433A权利要求书2/3页给定训练样本集(X,Y),X＝[x1,…,xt,…,xK],Y＝[y1,…,yt,…,yK]，其中xt＝[uegr,uwg]表示训练样本集中第t个采样点废气再循环阀和排气旁通阀的开度，yt＝[Xegr,Ploss]表示训练样本集中第t个采样点废气再循环率和泵气损失值；利用收集到的(X,Y)作为高斯过程的训练集，高斯过程表示为：y＝f(x)+ε(7)2其中，f是未知函数的形式，ε是均值为0，方差为σ的高斯噪声；对于一个新的输入X*，相应的概率预测输出y*也服从高斯分布，其均值和方差如式(8)和(9)所示：2‑1f*＝c(X*,X)[c(X,X)+σI]Y(8)2cov(f*)＝c(X*,X*)‑c(X*,X)[c(X,X)+σI]c(X,X*)(9)式中，c(X*,X)是训练数据和测试数据之间的协方差矩阵，c(X,X)是训练数据之间的协方差矩阵，I是K×K维的单位矩阵，c(X*,X*)是测试数据的自协方差；协方差矩阵由协方差函数c(xi,xj)产生，采用的核函数形式