增压柴油机瞬变工况egr控制策略研究

增压柴油机瞬变工况EGR控制策略研究

引言

研究背景

柴油机作为一种高效、稳定的内燃机，被广泛应用于汽车、发电和工程机械等领域。然而，柴油机在瞬变工况下的排放控制仍然是一个挑战。尤其是在增压柴油机中，EGR（废气再循环）控制策略的研究变得尤为重要。

研究目的

本文旨在探讨增压柴油机瞬变工况下的EGR控制策略，以提高柴油机在瞬变工况下的排放性能和燃烧效率。

EGR控制策略概述

什么是EGR控制策略

EGR控制策略是指通过调节废气再循环率来控制柴油机排放和燃烧过程的一种方法。废气再循环可以降低燃烧温度，减少氮氧化物（NOx）的生成，同时也可以改善燃

烧过程中的可燃混合气质量，提高燃烧效率。

常用的EGR控制策略

1.固定EGR控制策略：固定设定废气再循环率，适用于稳定工况下的柴油机控

制。

2.动态EGR控制策略：根据当前工况的要求，动态调整废气再循环率，适用于

瞬变工况下的柴油机控制。

3.混合EGR控制策略：将固定EGR和动态EGR相结合，根据工况要求进行灵活

调整。

瞬变工况下EGR控制策略的研究

瞬变工况对EGR控制的挑战

瞬变工况下，柴油机的负荷和转速变化较快，燃烧过程不稳定，这给EGR控制带来了一定的挑战。传统的控制策略往往不能满足瞬变工况下的要求，因此需要研究新的控制策略。

基于模型的控制策略

基于模型的控制策略是利用数学模型对柴油机进行建模，并通过优化算法来实现对EGR控制的精确调节。这种方法可以提高柴油机在瞬变工况下的控制性能，但需要

大量的计算资源和模型参数的准确性。

基于神经网络的控制策略

基于神经网络的控制策略是利用神经网络对柴油机进行建模，并通过训练网络来实现对EGR控制的精确调节。这种方法可以适应不同工况下的控制需求，并具有较强的自适应性。

基于模糊控制的策略

基于模糊控制的策略是利用模糊逻辑对柴油机进行建模，并通过模糊规则来实现对EGR控制的调节。这种方法简单直观，但需要准确的规则库和较强的专家知识。

基于优化算法的控制策略

基于优化算法的控制策略是通过优化算法来搜索最优的控制参数，以实现对EGR控制的精确调节。这种方法可以适应不同工况下的控制需求，但需要较长的计算时间。

结论

本文对增压柴油机瞬变工况下的EGR控制策略进行了全面、详细、完整和深入的探讨。瞬变工况下的EGR控制是提高柴油机排放性能和燃烧效率的关键。在研究中，我们介绍了常用的EGR控制策略，并详细讨论了基于模型、神经网络、模糊控制和优化算法的控制策略。不同的控制策略具有各自的优势和适用范围，可以根据具体工况选择合适的控制策略。未来的研究可以进一步探索新的控制策略，并结合实际

应用进行验证。通过不断的研究和创新，我们相信增压柴油机瞬变工况下的EGR控制策略会不断得到改进和优化，为柴油机的性能提升做出更大的贡献。