【作者】

孙希雷; 杨东; 刘敬平; 刘琦; 付建勤

【单位】

湖南大学

【摘要】

为降低内燃机冷却系统传热损失，提出了一种耦合先进智能控制策略、可同时降低油耗和部件能耗的新型冷却系统。为实现最优的冷却及节能效果，首先基于MATLAB搭建了水泵转速、风扇转速和瞬时油耗的BP(Back Propagation)神经网络预测模型，其次结合预测模型、GT-Suite和Simulink搭建联合仿真平台，最后结合遗传算法对冷却系统性能进行优化。结果表明，三个预测模型的R2值分别为0.95495，0.98661和0.96233，模型具有良好的预测效果。优化后的智能冷却系统在保证汽车动力性的同时大大缩短了汽车冷启动时间，车辆稳定运行后缸盖冷却液温度波动不超过1℃，NEDC(New European Driving Cycle)下整车油耗提高了4.96%。

【关键词】

冷却系统;控制策略;BP神经网络;遗传算法

【论文集名称】

测试技术与控制

【会议名称】

内燃机“高效、低碳、清洁燃烧”国际学术研讨会

【会议时间】

2022-8-11至2022-8-14

【会议地点】

昆明

【下载次数】

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