论文全文 - 内燃动力碳中和与排放控制学术年会(2023) 低碳/零碳燃料发动机燃烧与排放技术(一)(第一分会场)
为了解决多次喷射模式下喷油量的精确控制问题,进行了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)-径向基函数(radial basis function, RBF)的喷油量预测,实现了有效的喷油补偿。首先,基于AMESim仿真软件建立了共轨喷油器仿真模型并进行校核,确定了轨压、预喷脉宽、主预喷时间间隔等三个影响喷油量波动的关键因素;然后,建立基于PSO-RBF算法的喷油量预测模型并验证了模型的准确性;最后,基于喷油量的预测结果对喷油量波动值进行补偿。结果表明,基于喷油量的预测及补偿可以提高喷射精度,验证了所提策略的有效性。
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