用MATLAB语言绘制发动机万有特性的两种方法

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基于MATLAB语言的发动机特性研究

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发动机特性数学模型
对发动机特性及其与车辆动力传动系匹配进行
式中 %) 和 , 分别表示任意一条特性曲线的纵坐标与横坐标 /* 为多项式的阶次 /’+为多项式各项拟合系数 % 一般采用最小二乘法确定 *
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基于MATLAB语言的发动机万有特性曲线的绘制

ＭＡＴＬＡＢ是世界上最广泛的工程计算语言，利用其强
Plotting of Engine Univer sal Char acter istics Cur ve Based on MATLAB
HUANG Meimei, ZHAO Zhiwei，JIN Hualei, JIA Yantao,SUN Haipeng
低。其实质是以二维的图形方式表达三维的信息，不直观
并且难以保证对数据进行深刻分析。
随着ＭＡＴＬＡＢ语言的广泛应用，因为其强大的数据处
理和三维曲线绘图功能，可进行工程计算、建模仿真和数
据分析处理等。本文则利用ＭＡＴＬＡＢ强大的功能，提出了
[3] 易雪梅，吴伶 . 用 MATLAB 语言绘制发动机万有特性的两种方法 [J]. 北京汽车, 2005, 5: 33- 35
[4] 李金辉，徐立友 . 基于 MATLAB 语言的发动机特性研究 [J]. 汽车科技, 2005, 3: 40- 42
参考文献
[1] 杨丽娟，赵丹平 . 基于 MATLAB 基础上的发动机万有特性曲线的建立 [J]. 汽车节能, 2010, 1: 32- 33
[2] 薛定宇，陈阳泉 . 基于 MATLAB/Simulink 的系统仿真与应用 [M]. 北京: 清华大学出版社 .2002
Key words: straight welded pipe, burr, broach, hydraulic system
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

MATLAB和Origin绘制发动机万有特性曲线程序及方法

MATLAB及Origin绘制发动机万有特性曲线实例1.MATLAB绘制发动机万有特性实例（含程序代码）2.Origin绘制发动机万有特性曲线方法（操作步骤）一、MATLAB方法MTALB绘制发动机万有特性曲线需要建立M文件，并在M文件中将程序写入，运行即可，当然也可以通过调用excel数据来绘制万有特性曲线，下面是MATLAB绘制实例，可借鉴修改然后运行。

MATLAB程序如下：clcclear all%不同转速下的燃油消耗率与扭矩的曲线拟合be1=[222.8,220.4,232.4,228.5,227.8,232.6,248.5,245.9,272.4,329.7];Ttq1=[399.8,354.1,318.5,278.1,236.2,203.6,185.3,157.2,117.2,80.8];T1=80:320/9:400;%转换矩阵格式Be1=interp1(Ttq1,be1,T1,'spline');%n=1400r/min时燃油消耗率与扭矩的曲线拟合be2=[222.0,221.7,235.4,226.5,230.5,236.8,249.1,276.1,407.9,487.0];Ttq2=[409.1,365.7,328.3,284.1,243.7,203.2,164.3,123.9,83.5,39.7];T2=39:371/9:410;Be2=interp1(Ttq2,be2,T2,'spline');be3=[226.0,225.3,226.4,233.9,242.1,283.3,253.9,271.4,323.5,468.6];Ttq3=[408.3,368.3,328.3,289.0,244.4,208.8,167.7,132.1,89.5,46.1];T3=46:363/9:409;Be3=interp1(Ttq3,be3,T3,'spline');be4=[206.5,231.1,231.1,233.0,242.0,244.9,265.0,299.8,398.0,596.8];Ttq4=[425.6,380.3,332.7,290.9,244.4,205.1,160.2,114.5,68.8,30.7];T4=30:396/9:426;Be4=interp1(Ttq4,be4,T4,'spline');be5=[234.7,259.8,235.5,237.6,242.8,292.3,277.9,308.7,396.2,605.9];Ttq5=[420.7,379.6,334.6,291.6,244.4,202.8,157.5,116.0,74.1,37.8];T5=37:384/9:421;Be5=interp1(Ttq5,be5,T5,'spline');be6=[174.2,242.2,252.1,287.4,253.6,263.6,290.6,316.8,378.0,518.8];Ttq6=[404.6,360.5,322.7,283.0,243.3,205.5,162.1,124.7,86.8,52.4];T6=52:353/9:405;Be6=interp1(Ttq6,be6,T6,'spline');be7=[256.9,253.7,253.5,260.0,303.8,280.7,300.6,346.6,435.6,812.9];Ttq7=[378.0,344.7,310.3,264.3,226.1,186.8,154.2,115.3,76.3,34.1];T7=34:344/9:378;Be7=interp1(Ttq7,be7,T7,'spline');be8=[257.9,295.3,282.4,288.7,301.9,329.7,357.0,475.4,580.3,1080.1];Ttq8=[315.6,275.5,242.5,210.3,178.5,145.6,118.6,72.6,52.8,22.4];T8=22:294/9:316;Be8=interp1(Ttq8,be8,T8,'spline');B=[Be1';Be2';Be3';Be4';Be5';Be6';Be7';Be8'];N=[1400*ones(10,1);1600*ones(10,1);1800*ones(10,1);2000*ones(10,1);2200*ones(10,1);2400*ones (10,1);2600*ones(10,1);2800*ones(10,1)];Ttqn=[T1';T2';T3';T4';T5';T6';T7';T8'];G=[ones(80,1),N,Ttqn,N.^2,N.*Ttqn,Ttqn.^2];A=G\B;%A为6*1矩阵[n,Ttq]=meshgrid(1400:2800,100:600);%生成n-Ttq平面上的自变量“格点”矩阵be=A(1)+n.*A(2)++Ttq*A(3)+n.^2*A(4)+n.*Ttq*A(5)+Ttq.^2*A(6);Pe=Ttq.*n/9550;%外特性实验数据拟合Nw=[1403,1597,1797,1986,2102,2199,2303,2400,2507,2598,2700,2802]; Ttqw=[474,497,515,526,528.8,522.8,509.5,492.2,471.2,448.4,408.3,357.4]; n0=1400:2800;Ttqw_N=interp1(Nw,Ttqw,n0,'spline');h=repmat(Ttqw_N,501,1);ii=find(Ttq>h);%确定超出边界的“格点”下标be(ii)=NaN;%强制为非数Pe(ii)=NaN;%强制为非数%绘制等燃油消耗率曲线和等功率曲线三维拟合图subplot(1,2,1);mesh(n,Ttq,be);hold on;mesh(n,Ttq,Pe);axis([1000,3000,100,600,0,500]);hold on;xlabel('n(r/min)')ylabel('Ttq(N*m)')zlabel('Pe(KW) be(g/(KW*h))')title('等燃油消耗曲线和等功率曲线的三维拟合图')%绘制边界线(外特性曲线)subplot(1,2,2);plot(n0,Ttqw_N,'LineWidth',2);axis([1400,2800,100,550]);xlabel('n(r/min)');ylabel('Ttq(N*m)');title('万有特性曲线');hold on;%绘制等油耗率曲线的二维图B=contour(n,Ttq,be,11);%画等位线，并给出标识数据clabel(B);%把“等位值”沿等位线随机标识hold on;%绘制等功率曲线的二维图P=contour(n,Ttq,Pe,11);%画等位线，并给出标识数据clabel(P);%把“等位值”沿等位线随机标识legend('等油耗曲线','等功率曲线','外特性曲线')hold off二、Origin方法用origin软件绘制发动机万有特性曲线方法一、万有特性数据输入在excel中整理好发动机万有特性数据，主要包括发动机转速、扭矩、燃油消耗率及功率数据。

基于MATLAB的发动机特性实时处理和计算系统

即:
K
∑( yt - y′t ) 2
C=
1-
t =1 K
×100 % (2)
∑( yt - y) 2
t =1
其中
,y
=
1 Kt
K
∑yt
=1
为原始试验数据的总体均值 ;
K 为特性曲线的试验数据点数。
MATLAB中的曲线拟合等相应的工具箱或
Polyfit,Polyval,Polytool,Polyconf等函数可以非常好地
MATLABReal-TimeWorkshop 和相关的工具箱为平台的开放软件包 ,各种新的测试和分析技术都能以功能模块的形式加入到软件包 ,这样可以很方便地进行软件的维护和二次开发以及应用的升级 ;整个系统与 Windows有一致的用户界面 ;采用了面向对象的程序设计方法 ,可以和其它 Windows环境下的软件交换数据。软件系统的功能框图见图 2 。
2
ingTherearemanyadvancedandscientificmethodsforprocessingtheengineperformancetestdataandengineperformancesimu
2
lationcomputing,anddatavisualizinginthissystem.ltprovidesareliableandefficienttooltoresearchintoengineperformanceand
式中 , ge 为 n = nj 时发动机万有特性函数 ,当 n 不等于 nj 时 ,利用插值计算。ge ( nj , TPe ) 是建立的发动机万有特性的神经网络模型 ,发动机的转速和

基于MATLAB基础上的发动机万有特性曲线的建立

基于MATLAB基础上的发动机万有特性曲线的建立杨丽娟;赵丹平【摘要】发动机性能的好坏直接影响着整车运行的平顺性、安全性、稳定性等,要全面评价发动机性能,万有特性曲线则是一个很好的工具.万有特性曲线是以发动机转速为横坐标,以扭矩或平均有效压力为纵坐标,在坐标系内画出等燃油消耗率曲线和等功率曲线[1].绘制万有特性曲线的方法有很多种,MATLAB语言是其中之一.本文利用强大的MATLAB绘图工具,绘制了发动机的万有特性曲线,经分析,该方法是一个有效的精确度较高的方法.【期刊名称】《交通节能与环保》【年(卷),期】2010(000)001【总页数】3页(P32-33,48)【关键词】MATLAB;发动机;万有特性【作者】杨丽娟;赵丹平【作者单位】内蒙古工业大学,内蒙古,赤峰,010051;内蒙古工业大学,内蒙古,赤峰,010051【正文语种】中文0 引言发动机是汽车的动力源，发动机性能的好坏直接影响着整车的动力性与经济性。

汽车的运行工况是个随机的过程，受到很多因素的影响，如道路条件、交通流量、气候条件以及汽车自身技术性能的变化等等。

在所有的运行工况下，发动机都应能够与传动系实现最佳匹配，以使整车动力性、经济性、排放性和噪声污染等方面均处于最佳状态。

然而，对发动机性能的分析与研究是保证整车性能达到最佳的重要前提。

MATLAB语言是一个功能强大的仿真软件，可以完成复杂的数学运算，实现对动态系统的建模仿真等，在工程计算中应用非常广泛。

本文利用MATLAB的强大的绘图功能，建立了发动机的输出转矩模型、油耗模型及万有特性曲线。

通过输出转矩模型，由当前发动机节气门开度及转速既可得到与之相对应的发动机的转出转矩，从而为分析发动机性能奠定基础；发动机油耗模型反应了其有效燃油消耗率与转速和转矩之间的关系，发动机在不同工况下运行时，由此模型既可得到不同工况下发动机的比油耗，从而为分析整车燃油经济性提供数据支持；万有特性曲线是在由发动机转速和转矩构成的坐标系内，绘制出等油耗曲线、等功率曲线、外特性曲线等，通过万有特性曲线既可较全面地了解发动机在不同工况下的性能指标。

MATLAB的发动机万有特性曲线绘制方法程序

%不同转速下的燃油消耗率与扭矩的曲线拟合clear allbe仁[222.8,220.4,232.4,228.5,227.8,232.6,248.5,245.9,272.4,329.7];Ttq仁[399.8,354.1,318.5,278.1,236.2,203.6,185.3,157.2,117.2,80.8];T1=80:320/9:400;%转换矩阵格式Be仁in terp1(Ttq1,be1,T1,'spli ne');% n=1400r/mi n 时燃油消耗率与扭矩的曲线拟合be2=[222.0,221.7,235.4,226.5,230.5,236.8,249.1,276.1,407.9,487.0];Ttq2=[409.1,365.7,328.3,284.1,243.7,203.2,164.3,123.9,83.5,39.7];T2=39:371/9:410;Be2=i nterp1(Ttq2,be2,T2,'spl in e');be3=[226.0,225.3,226.4,233.9,242.1,283.3,253.9,271.4,323.5,468.6];Ttq3=[408.3,368.3,328.3,289.0,244.4,208.8,167.7,132.1,89.5,46.1];T3=46:363/9:409;Be3=i nterp1(Ttq3,be3,T3,'spl in e');be4=[206.5,231.1,231.1,233.0,242.0,244.9,265.0,299.8,398.0,596.8];Ttq4=[425.6,380.3,332.7,290.9,244.4,205.1,160.2,114.5,68.8,30.7];T4=30:396/9:426;Be4=i nterp1(Ttq4,be4,T4,'spl in e');be5=[234.7,259.8,235.5,237.6,242.8,292.3,277.9,308.7,396.2,605.9];Ttq5=[420.7,379.6,334.6,291.6,244.4,202.8,157.5,116.0,74.1,37.8];T5=37:384/9:421;Be5=i nterp1(Ttq5,be5,T5,'spl in e');be6=[174.2,242.2,252.1,287.4,253.6,263.6,290.6,316.8,378.0,518.8];Ttq6=[404.6,360.5,322.7,283.0,243.3,205.5,162.1,124.7,86.8,52.4];T6=52:353/9:405;Be6=i nterp1(Ttq6,be6,T6,'spl in e');be7=[256.9,253.7,253.5,260.0,303.8,280.7,300.6,346.6,435.6,812.9];Ttq7=[378.0,344.7,310.3,264.3,226.1,186.8,154.2,115.3,76334.1];T7=34:344/9:378;Be7=i nterp1(Ttq7,be7,T7,'spl in e');be8=[257.9,295.3,282.4,288.7,301.9,329.7,357.0,475.4,580.3,1080.1];Ttq8=[315.6,275.5,242.5,210.3,178.5,145.6,118.6,72.6,52.8,22.4];T8=22:294/9:316;Be8=i nterp1(Ttq8,be8,T8,'spl in e');B=[Be1';Be2';Be3';Be4';Be5';Be6';Be7';Be8'];N=[1400*o nes(10,1);1600*o nes(10,1);1800*o nes(10,1);2000*o nes(10,1);2200* on es(10,1);2400*o nes(10,1);2600*o nes(10,1);2800*o nes(10,1)];Ttq n=[T1';T2';T3';T4';T5';T6';T7';T8'];G=[o nes(80,1),N,Ttq n,N.A2,N.*Tt qn ,Ttq n. A2];A=G\B;%A 为6*1 矩阵[n,Ttq]=meshgrid(1400:2800,100:600);% 生成n-Ttq 平面上的自变量“格点”矩阵be=A(1)+n. *A (2)++Ttq*A(3)+n.A2*A(4)+n.*Ttq*A(5)+Ttq.A2*A(6);Pe=Ttq.* n/9550;%外特性实验数据拟合Nw=[1403,1597,1797,1986,2102,2199,2303,2400,2507,2598,2700,2802];Ttqw=[474,497,515,526,528.8,522.8,509.5,492.2,471.2,448.4,408.3,357.4]; n0=1400:2800; Ttqw_N=i nterp1(Nw,Ttqw ,n 0,'spli ne');h=repmat(Ttqw_N,501,1);ii=find(Ttq>h);%确定超出边界的“格点”下标be(ii)=NaN;%强制为非数Pe(ii)=NaN;%强制为非数%绘制等燃油消耗率曲线和等功率曲线三维拟合图subplot(1,2,1);mesh( n, Ttq,be);hold on;mesh( n,Ttq,Pe);axis([1000,3000,100,600,0,500]);hold on;xlabel(' n(r/mi n)')ylabel('Ttq(N*m)')zlabel('Pe(KW) be(g/(KW*h))')title('等燃油消耗曲线和等功率曲线的三维拟合图')%绘制边界线(外特性曲线)subplot(1,2,2);plot( nO,Ttqw_N,'Li neWidth',2);axis([1400,2800,100,550]);xlabel(' n(r/mi n)');ylabel('Ttq(N*m)');title('万有特性曲线');hold on;%绘制等油耗率曲线的二维图B=contour(n,Ttq,be,11);%画等位线，并给出标识数据clabel(B);%把“等位值”沿等位线随机标识hold on;%绘制等功率曲线的二维图P=contour(n,Ttq,Pe,11);%画等位线，并给出标识数据clabel(P);%把“等位值”沿等位线随机标识lege nd('等油耗曲线','等功率曲线','外特性曲线')hold off。

基于MATLAB语言的发动机万有特性研究

发动机各个转速下的负荷特性拟合曲线见图 1 。使用 MATLAB 语言中的 MESH 语句 , 应用公式 (3) ,生成发动机万有特性的三维曲面 ,见图 2 。
第 25 卷第 3 期关志伟等 :基于 MATLAB 语言的发动机万有特性研究
341
图 1 发动机负荷特性曲线图 Fig111 Burden characteristic curve of engine
摘要 : 在建立了发动机万有特性曲面拟合数学模型的基础上 ,利用 MATLAB 语言的矩阵运算、三维曲线绘图、等值线法等方法 ,提出了一种计算并绘制发动机万有特性的新方法。运用该方法 ,绘制了某发动机万有特性的等油耗曲线 ,根据此曲线对某载货汽车等速行驶燃油经济性进行了模拟计算 ,并与试验结果进行对比。对比结果表明 ,该方法具有直观、简便、精度高、实用性强等优点。关键词 : MATLAB ; 发动机 ; 万有特性 ; 三维曲面中图分类号 : TP312 文献标识码 : A 文章编号 : 100025684 (2003) 0320339204
3 整车燃油经济性模拟计算及试验对比
利用上述发动机万有特性数学模型及基于 MATLAB 语言的算法 ,并参考汽车理论中汽车燃油经济性的计算方法 ,可对整车燃油经济性进行模拟计算。
已知某载货汽车整车有关参数 :汽车总质量 12 245 kg、汽车空气阻力系数 0164 、迎风面积 419 m2 、道路地面附着系数 0178 、最大爬坡度 26 %、最高车速 120 km/ h 。以等速行驶燃油消耗量为例 ,对该载货汽车燃油经济性进行模拟计算。
表 1 模拟计算与试验结果对比

绘制发动机万有特性图程序

绘制发动机万有特性图的程序和方法：①采用MATLAB编M文件，绘制发动机万有特性图，可以参照这个版本基础修改程序自己用。

②采用Origin软件来绘制发动机万有特性图，有详细步骤clcclear all%不同转速下的燃油消耗率与扭矩的曲线拟合clear allbe1=[222.8,220.4,232.4,228.5,227.8,232.6,248.5,245.9,272.4,329.7];Ttq1=[399.8,354.1,318.5,278.1,236.2,203.6,185.3,157.2,117.2,80.8];T1=80:320/9:400;%转换矩阵格式Be1=interp1(Ttq1,be1,T1,'spline');%n=1400r/min时燃油消耗率与扭矩的曲线拟合be2=[222.0,221.7,235.4,226.5,230.5,236.8,249.1,276.1,407.9,487.0];Ttq2=[409.1,365.7,328.3,284.1,243.7,203.2,164.3,123.9,83.5,39.7];T2=39:371/9:410;Be2=interp1(Ttq2,be2,T2,'spline');be3=[226.0,225.3,226.4,233.9,242.1,283.3,253.9,271.4,323.5,468.6];Ttq3=[408.3,368.3,328.3,289.0,244.4,208.8,167.7,132.1,89.5,46.1];T3=46:363/9:409;Be3=interp1(Ttq3,be3,T3,'spline');be4=[206.5,231.1,231.1,233.0,242.0,244.9,265.0,299.8,398.0,596.8];Ttq4=[425.6,380.3,332.7,290.9,244.4,205.1,160.2,114.5,68.8,30.7];T4=30:396/9:426;Be4=interp1(Ttq4,be4,T4,'spline');be5=[234.7,259.8,235.5,237.6,242.8,292.3,277.9,308.7,396.2,605.9];Ttq5=[420.7,379.6,334.6,291.6,244.4,202.8,157.5,116.0,74.1,37.8];T5=37:384/9:421;Be5=interp1(Ttq5,be5,T5,'spline');be6=[174.2,242.2,252.1,287.4,253.6,263.6,290.6,316.8,378.0,518.8];Ttq6=[404.6,360.5,322.7,283.0,243.3,205.5,162.1,124.7,86.8,52.4];T6=52:353/9:405;Be6=interp1(Ttq6,be6,T6,'spline');be7=[256.9,253.7,253.5,260.0,303.8,280.7,300.6,346.6,435.6,812.9];Ttq7=[378.0,344.7,310.3,264.3,226.1,186.8,154.2,115.3,76.3,34.1];T7=34:344/9:378;Be7=interp1(Ttq7,be7,T7,'spline');be8=[257.9,295.3,282.4,288.7,301.9,329.7,357.0,475.4,580.3,1080.1];Ttq8=[315.6,275.5,242.5,210.3,178.5,145.6,118.6,72.6,52.8,22.4];T8=22:294/9:316;Be8=interp1(Ttq8,be8,T8,'spline');B=[Be1';Be2';Be3';Be4';Be5';Be6';Be7';Be8'];N=[1400*ones(10,1);1600*ones(10,1);1800*ones(10,1);2000*ones(10,1);2200*ones(10,1);2400*ones (10,1);2600*ones(10,1);2800*ones(10,1)];Ttqn=[T1';T2';T3';T4';T5';T6';T7';T8'];G=[ones(80,1),N,Ttqn,N.^2,N.*Ttqn,Ttqn.^2];A=G\B;%A为6*1矩阵[n,Ttq]=meshgrid(1400:2800,100:600);%生成n-Ttq平面上的自变量“格点”矩阵be=A(1)+n.*A(2)++Ttq*A(3)+n.^2*A(4)+n.*Ttq*A(5)+Ttq.^2*A(6);Pe=Ttq.*n/9550;%外特性实验数据拟合Nw=[1403,1597,1797,1986,2102,2199,2303,2400,2507,2598,2700,2802]; Ttqw=[474,497,515,526,528.8,522.8,509.5,492.2,471.2,448.4,408.3,357.4]; n0=1400:2800;Ttqw_N=interp1(Nw,Ttqw,n0,'spline');h=repmat(Ttqw_N,501,1);ii=find(Ttq>h);%确定超出边界的“格点”下标be(ii)=NaN;%强制为非数Pe(ii)=NaN;%强制为非数%绘制等燃油消耗率曲线和等功率曲线三维拟合图subplot(1,2,1);mesh(n,Ttq,be);hold on;mesh(n,Ttq,Pe);axis([1000,3000,100,600,0,500]);hold on;xlabel('n(r/min)')ylabel('Ttq(N*m)')zlabel('Pe(KW) be(g/(KW*h))')title('等燃油消耗曲线和等功率曲线的三维拟合图')%绘制边界线(外特性曲线)subplot(1,2,2);plot(n0,Ttqw_N,'LineWidth',2);axis([1400,2800,100,550]);xlabel('n(r/min)');ylabel('Ttq(N*m)');title('万有特性曲线');hold on;%绘制等油耗率曲线的二维图B=contour(n,Ttq,be,11);%画等位线，并给出标识数据clabel(B);%把“等位值”沿等位线随机标识hold on;%绘制等功率曲线的二维图P=contour(n,Ttq,Pe,11);%画等位线，并给出标识数据clabel(P);%把“等位值”沿等位线随机标识legend('等油耗曲线','等功率曲线','外特性曲线')hold off用origin软件绘制发动机万有特性曲线方法一、万有特性数据输入在excel中整理好发动机万有特性数据，主要包括发动机转速、扭矩、燃油消耗率及功率数据。

MTLAB绘制发动机万有特性MAP详细程序

MTLAB绘制发动机万有特性MAP详细程序采用MATLAB来绘制发动机MAP，通过附表1和2，将这两个表放在同一个根目录下，并编写M文件（见后面附录程序），将M文件跟附表1和2同时放在同一个不带中文的根目录下，点击运行即可。

详细绘图程序见附录。

附表1：转速扭矩燃油消耗率2500 613 221.662501 549.4 222.472500 484.3 221.462500 401.8 227.392499 300.3 242.942500 205.5 272.412498 99.1 375.582300 649.9 212.042300 578.8 212.76附表2：1168 408.821200 477.51337 5001485 514.481500 5731543 618.921401 749.821600 716.251656 749.71760 759.661885 759.952000 5001．将附表1粘贴到Excel中，并将Excel名称更改为12.xlsx文件，并将该12.xlsx 文件存放在E盘根目录下，即E:\12.xlsx2．将附表2粘贴到另外一个Excel中，并将Excel名称更改为hua.xlsx文件，并将hua.xlsx文件存放在E盘根目录下，即E:\hua.xlsx3．在MTLAB中点击File，New，Scrip新建一个M文件4. 将附录后的程序粘贴进去后点击运行，即可生成发动机MAP图。

附录程序：（注意：程序和两个Excel存放在同一个跟目录，因为程序会调用者两张表格）clearclcA=xlsread('E:\12.xlsx');%%%表示12.xlsx文件存放在E盘根目录下x=A(:,1);y=A(:,2);z=A(:,3);xi=(linspace(min(x),max(x),100));size(xi)%%%% linspace是Matlab中的一个指令，用于产生x1,x2之间的N点行矢量。

基于MATLAB的发动机万有特性曲线绘制方法_2_图文(精)

【设计研究】基于 M AT LAB 的发动机万有特性曲线绘制方法周广猛 1, 郝志刚 2, 刘瑞林 1, 陈东 3, 管金发 1, 张春海4(1. 军事交通学院汽车工程系 , 天津 300161;2. 军事交通学院训练部 , 天津300161; 3. 军事交通学院基础部 , 天津 300161;4. 兰州军区军械汽车技工训练大队 , 陕西 710111摘要 :利用 MAT LAB 数学运算能力 , , , 有曲线直观明了 , 把等燃油消耗率曲线、 , 拟合程度较高。

关键词 ; :A文章编号 :1673-6397(2009 02-0034-03U niversal Characteristics Curve Plotting Method based on MAT LABZ H O U G uang -m eng 1,H A O Z hi -gang 2, L I U Rui -lin 1,CHE N D ong 3,G U A N Jin -fa 1,Z H A NG Chun -hai 4(1. Autom obile Engineering Department , Academy of Military T ransportation , T ianjin 300161,China ;2. T raining Department ,Academy of Military T ransportation , T ianjin 300161,China ;3. G eneral C ourse Department , Academy of Military T ransportation , T ianjin 300161,China ;4. Ordnance Mechanic T raining Brigade , Lan Zhou Theater , X i ’ an 710111,China Abstract :Taking advantage of MAT LAB mathematic operation , data from engine characteristic test was processed , the method is sim ple and credible , The universal characteristics curve plotted is intuitionistic and perspicuous ,and was in g ood fit with data g ot in test.K ey Words :MATLAB ;Universal Characteristics Curve ;Plot作者简介 :周广猛 (1984- , 男 , 山东邹城人 , 在读硕士研究生 , 主要研究方向为动力机械特殊环境适应性。

基于Matlab的发动机特性研究

基于Matlab的发动机特性研究袁坚【摘要】本文使用Matlab绘制出发动机的外特征曲线,获取发动机不同转矩特性与比油耗特性,并进行四次多项式拟合,结果表明所选取的发动机整车匹配性能较好.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2019(000)008【总页数】2页(P51-52)【关键词】Matlab;发动机;特性研究;对比分析【作者】袁坚【作者单位】比亚迪汽车工业有限公司,广东深圳,518118【正文语种】中文0 引言利用MATLAB 能够对汽车发动机的实验数据进行整理与分析，获取相应的拟合曲线，实现动态系统的建模与仿真，因此MATLAB被广泛应用于汽车工程计算中[1]。

1 发动机特性的数学模型目前，使用实验数据对发动机性能进行描述的方法主要有两种：表格法与数学模型描述法。

其中，表格法的特点为计算简单、精度较高，但该法需要的实验数据测试量较大且测量精度要求较高；数学模型描述法是通过构建发动机转速、转矩以及油耗等参数间的数学模型对发动机的性能特性进行描述，该方法的特点在于其模拟精度高低取决于建模的方法，因此该方法的应用范围更广[2]。

1.1 发动机外特性的数学模型关于发动机的外特性可以借助曲线拟合的方法来构建相关性能参数之间的关系，拟合形式多使用多项式，其中拟合通式如下：式中：y——任意一条特征曲线的纵坐标；x——任意一条特征曲线的横坐标；P——多项式的阶次；Ai——多项式拟合系数，一般通过最下二乘法确定。

Matlab中曲线拟合等相应的工具箱或Polyfit、Polyval、Polytool、Polyconf等函数均可对上述曲线拟合。

1.2 万有特性的数学模型发动机的万有特性常使用多元回归方程拟合，将发动机的有效燃油消耗率ge看成转速ne与有效转矩Me的函数，回归模型如下：式中：{a0...ak-1}——模型中待定系数；{e1...aN-1}——随机误差；N——实验数据点数；K——多项式项数（k=（l+1）（l+2）/2，l 为多项式最高幂次）。

基于MATLAB的发动机万有特性曲线绘制方法_2

插值方法绘制边界线 ,最终得到图 2 所示的万有特性曲线。
表 3 负荷特性试验数据
nΠr·min - 1
1400
TtqΠN·m
beΠ g·(kW·h) - 1
399. 8
222. 8
1600
TtpΠN·m
beΠ g·(kW·h) - 1
409. 1
222. 0
1800
TtqΠN·m
beΠ g·(kW·h) - 1
2) Π2 , (1 ,2 …, N ) ,为不同的试验点 , A = ( a0 , a1 …,
ak - 1 ) 为模型中的待定系数 , E = ( e0 , e1 …,型的建立
MATLAB 中一维插值函数 interp1 ( ) ,提供了三
·36 ·
内燃机与动力装置
2009 年 4 月
函数可能出现病态 ,文章折衷选取了二次函数进行图 1 所示 ,利用 contour 命令绘制等油耗率曲线和等
最小二乘拟合 , 此时拟合效果较好 , 得到 be = 功率曲线的二维图 ,并利用外特性数据采用样条型
f ( Ttq , n) 的函数 ,而由公式 Pe = Ttq ·nΠ9550 得到 Pe = f ( Ttq , n) ,绘制燃油消耗率和功率的三维模型如
采用 (建立) 的模型 be = f ( Ttq ,n) Ttq = f ( n) Ttq = f ( n)
拟合方式
MATLAB 命令 (参数)
最小二乘法原理 ,多 meshgrid mesh
元线性回归
contour NaN
样条插值拟合
interp1 plot
样条插值拟合
interp1 NaN

MATLAB曲线拟合在发动机特性拟合中的应用

MATLAB曲线拟合工具箱在发动机特性拟合中的应用摘要：详细介绍了MA TLAB的曲线拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）的GUI交互式图形界面和函数调用两种方式的使用方法，并以某柴油发动机稳态工况下的试验数据绘制万有特性图为例，介绍了利用曲线拟合工具箱进行曲面拟合的步骤和方法，并给出了关键代码。

对拟合结果的数理统计校验表明，拟合结果完全符合要求。

结果表明，MA TLAB的曲线拟合工具箱为发动机特性的曲面拟合提供了极大的便利。

主题词：发动机特性，曲面拟合，多元回归，曲线拟合工具箱中图分类号: TK421 文献标识码：AApplication of MATLAB Curve Fitting Toolbox on Engine Characteristic Maps FittingAbstract：The usage of MATLAB Curve Fitting Toolbox GUI mode and function mode is detailed introduced. The procedures and method of surface fitting employ Curve Fitting Toolbox are demonstrated with the universal characteristic map plotting of a diesel engine steady state test data. Key codes are provided also. The statistics results show that the fitting accuracy is very high. The results prove that MATLAB Curve Fitting Toolbox can provide much convenience to the surface fitting of engine characteristics.Key Words：Engine Characteristic Map, Surface Fitting, Multiple Regression, Curve Fitting Toolbox引言根据发动机稳态工况下的性能试验数据绘制转速特性、负荷特性和万有特性曲线的过程较为繁琐，工作量较大，目前一般应用计算机编制程序对大量的试验数据进行处理，从而得到万有特性曲线[1] ;尤其是MA TLAB 软件，因其强大的数值计算和绘图功能，越来越广泛的被应用于发动机万有特性的研究[2,3,4]。

基于MATLAB的发动机万有特性曲面拟合

２０１４年第３期第２０卷（总第１４８期）
基于ＭＡＴＬＡＢ的发动机万有特性曲面拟合
黄风清
（同济大学汽车学院，上海２０００９２）摘要基于软件建模的理论研究方法在整车开发中占据了越来越重要的地位。发动机作为整车中最为重要的一个零部件，发动机的万有特性如何通过数学模型更准确地表达出来，对整车模
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎｌａｓｏｆｔｗａｒｅｉｓ
柴油机设计与制造
Ｄｅｓｉｇｎ＆ＭａｎｕｆａｃｔｕｒｅｏｆＤｉｅｓｅｌＥｎｇｉｎｅ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－０６１４．２０１４．０３．００３
ｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｃｅｔｏｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｖｅｈｉｃｌｅｃｌａｃｕｌａｔｉｏｎ．Ａｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｉｆｔｔｉｎｇｅｑｕａｔｉｏｎｆｏｒｅｎｉｇｎｅ
ｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｍａｐｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙｂｕｉｌｄｉｎｇｓｅｖｅｒｌａｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｄｅｌｓａｎｄａｄｏｐｔｉｎｇｔｈｅＭＡＴＬＡＢｉｆｔｔｉｎｇｃｌｃａｕｌａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ．

MATLAB万有特性曲线

%不同转速下的燃油消耗率与扭矩的曲线拟合clear allbe1=[222.8,220.4,232.4,228.5,227.8,232.6,248.5,245.9,272.4,329.7];Ttq1=[399.8,354.1,318.5,278.1,236.2,203.6,185.3,157.2,117.2,80.8];T1=80:320/9:400; %转换矩阵格式Be1=interp1(Ttq1,be1,T1,'spline'); %n=1400r/min时燃油消耗率与扭矩的曲线拟合be2=[222.0,221.7,235.4,226.5,230.5,236.8,249.1,276.1,407.9,487.0];Ttq2=[409.1,365.7,328.3,284.1,243.7,203.2,164.3,123.9,83.5,39.7];T2=39:371/9:410;Be2=interp1(Ttq2,be2,T2,'spline');be3=[226.0,225.3,226.4,233.9,242.1,283.3,253.9,271.4,323.5,468.6];Ttq3=[408.3,368.3,328.3,289.0,244.4,208.8,167.7,132.1,89.5,46.1];T3=46:363/9:409;Be3=interp1(Ttq3,be3,T3,'spline');be4=[206.5,231.1,231.1,233.0,242.0,244.9,265.0,299.8,398.0,596.8];Ttq4=[425.6,380.3,332.7,290.9,244.4,205.1,160.2,114.5,68.8,30.7];T4=30:396/9:426;Be4=interp1(Ttq4,be4,T4,'spline');be5=[234.7,259.8,235.5,237.6,242.8,292.3,277.9,308.7,396.2,605.9];Ttq5=[420.7,379.6,334.6,291.6,244.4,202.8,157.5,116.0,74.1,37.8];T5=37:384/9:421;Be5=interp1(Ttq5,be5,T5,'spline');be6=[174.2,242.2,252.1,287.4,253.6,263.6,290.6,316.8,378.0,518.8];Ttq6=[404.6,360.5,322.7,283.0,243.3,205.5,162.1,124.7,86.8,52.4];T6=52:353/9:405;Be6=interp1(Ttq6,be6,T6,'spline');be7=[256.9,253.7,253.5,260.0,303.8,280.7,300.6,346.6,435.6,812.9];Ttq7=[378.0,344.7,310.3,264.3,226.1,186.8,154.2,115.3,76.3,34.1];T7=34:344/9:378;Be7=interp1(Ttq7,be7,T7,'spline');be8=[257.9,295.3,282.4,288.7,301.9,329.7,357.0,475.4,580.3,1080.1];Ttq8=[315.6,275.5,242.5,210.3,178.5,145.6,118.6,72.6,52.8,22.4];T8=22:294/9:316;Be8=interp1(Ttq8,be8,T8,'spline');B=[Be1';Be2';Be3';Be4';Be5';Be6';Be7';Be8'];N=[1400*ones(10,1);1600*ones(10,1);1800*ones(10,1);2000*ones(10,1);2200*ones(10,1);2400*ones (10,1);2600*ones(10,1);2800*ones(10,1)];Ttqn=[T1';T2';T3';T4';T5';T6';T7';T8'];G=[ones(80,1),N,Ttqn,N.^2,N.*Ttqn,Ttqn.^2];A=G\B; %A为6*1矩阵[n,Ttq]=meshgrid(1400:2800,100:600); %生成n-Ttq平面上的自变量“格点”矩阵be=A(1)+n.*A(2)++Ttq*A(3)+n.^2*A(4)+n.*Ttq*A(5)+Ttq.^2*A(6); %501×1401Pe=Ttq.*n/9550; %501×1401%外特性实验数据拟合Nw=[1403,1597,1797,1986,2102,2199,2303,2400,2507,2598,2700,2802]; Ttqw=[474,497,515,526,528.8,522.8,509.5,492.2,471.2,448.4,408.3,357.4]; n0=1400:2800;Ttqw_N=interp1(Nw,Ttqw,n0,'spline');h=repmat(Ttqw_N,501,1); % 501×1401矩阵ii=find(Ttq>h); %确定超出边界的“格点”下标 %155109×1be(ii)=NaN; %强制为非数Pe(ii)=NaN; %强制为非数%绘制等燃油消耗率曲线和等功率曲线三维拟合图subplot(1,2,1);mesh(n,Ttq,be);hold on;mesh(n,Ttq,Pe);axis([1000,3000,100,600,0,500]);hold on;xlabel('n(r/min)')ylabel('Ttq(N*m)')zlabel('Pe(KW) be(g/(KW*h))')title('等燃油消耗曲线和等功率曲线的三维拟合图')%绘制边界线(外特性曲线)subplot(1,2,2);plot(n0,Ttqw_N,'LineWidth',2);axis([1400,2800,100,550]);xlabel('n(r/min)');ylabel('Ttq(N*m)');title('万有特性曲线');hold on;%绘制等油耗率曲线的二维图B=contour(n,Ttq,be,11); %画等位线，并给出标识数据clabel(B); %把“等位值”沿等位线随机标识hold on;%绘制等功率曲线的二维图P=contour(n,Ttq,Pe,11); %画等位线，并给出标识数据clabel(P); %把“等位值”沿等位线随机标识legend('等油耗曲线','等功率曲线','外特性曲线')hold off%利用mesh作原始曲面N=3500:500:8000;T=1.3:-1.2/6:0.1;B=xlsread('F:\Matlab\RanJia.xls','revise5');%mesh(N,T,B)%colormap;%colorbar;%xlabel('转速n/ r*min^-^1'), ylabel('p平均有效压力/ Mpa'), zlabel('燃油消耗率z/ kg/(kw*h)')%hidden off 透明网孔%colormap; 表面小块着色%colorbar;%surf(,,,'FaceColor','red','EdgeColor','none');%camlight left; 增加光源%lighting phone 照明方式%view(-15,65) 改变视角（方位角，仰角）%利用interrp2矩阵插值函数作优化曲面N1=3500:50:8000;T1=1.3:-0.005:0.1;[N2,T2]=meshgrid(N1,T1);B1=interp2(N,T,B,N2,T2,'cubic');P1=T2.*N2/9.55;%figure;%surf(N1,T1,B1)%colormap;%colorbar;%xlabel('转速n/ r*min^-^1'), ylabel('p平均有效压力/ Mpa'), zlabel('燃油消耗率z/ kg/(kw*h)')%外特性实验数据拟合T3=[0.90,0.95,0.99,1.06,1.12,1.18,1.24,1.30,1.22,1.11];T4=interp1(N,T3,N1,'spline');W=repmat(T4,241,1); %平铺成381×91矩阵jj=find(T2>W); %确定超出边界的“格点”下标B1(jj)=NaN;%画外特性曲线plot(N1,T4,'LineWidth',2);axis([3500,8000,0.1,1.3]);hold on%画等油耗线v=[450,460,470,480,490,500,510,525,540,560];[A1,h]=contour(N2,T2,B1,v,'b:'); %N2,T2限制在X,Y轴上的范围，10为等高线条数clabel(A1,h,'manual');hold on%画等功率线[A2,h]=contour(N2,T2,P1,500:100:900,'k:'); %N2,T2限制在X,Y轴上的范围，10为等高线条数clabel(A2,h,'manual');plot(6000,1.114,'.','color','r');xlabel('转速—r/min');ylabel('扭矩—N ·m');legend('外特性曲线','等油耗线-g/(kW ·h)','等功率线-W') hold off% title('等油耗线');%xlabel('转速n/ r*min^-^1'), ylabel('p 平均有效压力/ Mpa')转速（r/min ）扭矩（N ·m ）。

MATLAB曲线拟合工具箱在发动机特性拟合中的应用

ａ０，口２， …，Ｏｋ一１）为模型中的待定系数；ｂｅ＝［１，ｎｅ，Ｍｅ，２，，， … ，１－１，］ × ● ：十 ● ：式中，（
ａｋ
一
１Ｉｌｅｋ一１
（，ｅ２， …，一。）为随机误差； Ⅳ 为试验数据点数；，为多项式的最高幂次；七为多项式的项数，（ｆ＋１）（１＋２）／２．
黄兵锋，等：ＭＡＴＬＡＢ曲线拟合工具箱在发动机特性拟合中的应用
采用拟合算法时应选择合适的最高幂次．虽然采用较高的多项式最高幂次将使得拟合曲线与试验点数值更逼近，但次数过高，容易出现龙格（Ｒｕｎｇｅ）现象，在试验点以外的数据上偏差可能很大；同时考虑到试验点数据受偶然误差等随机因素的影响，曲线拟合最高幂次一般为２～５，最大不超过７［８】．曲线拟合时，ＭＡＴＬＡＢ的曲线拟合工具箱允许最高幂次为９，曲面拟合时最高幂次为双５次（即ｎ，＾的最高幂次均为５）．
２．吉林大学汽车工程学院汽车仿真与控制国家重点实验室，吉林长春１３００２２；３．武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉４３００８１）摘要：文章阐述ＭＡＴＬＡＢ的曲线拟合工具箱（ＣｕｒｖｅＦｉｔｔｉｎｇＴｏｏｌｂｏｘ）的交互式图形界面和程序调用两种方式的使用方法，并以某柴油发动机稳态工况下的试验数据绘制万有特性图为例，介绍利用曲线拟合工具箱进行曲面拟合的步骤和方法，并给出关键代码，探讨利用该工具箱改进拟合效果和绘图质量．对拟合结果的数理统计校验表明拟合结果完全符合要求，ＭＡＴＬＡＢ的曲线拟合

基于MATLAB基础上的发动机万有特性曲线的建立

基于MATLAB基础上的发动机万有特性曲线的建立
杨丽娟;赵丹平
【期刊名称】《交通节能与环保》
【年(卷),期】2010(000)001
【摘要】发动机性能的好坏直接影响着整车运行的平顺性、安全性、稳定性等,要全面评价发动机性能,万有特性曲线则是一个很好的工具.万有特性曲线是以发动机转速为横坐标,以扭矩或平均有效压力为纵坐标,在坐标系内画出等燃油消耗率曲线和等功率曲线[1].绘制万有特性曲线的方法有很多种,MATLAB语言是其中之一.本文利用强大的MATLAB绘图工具,绘制了发动机的万有特性曲线,经分析,该方法是一个有效的精确度较高的方法.
【总页数】3页(P32-33,48)
【作者】杨丽娟;赵丹平
【作者单位】内蒙古工业大学,内蒙古,赤峰,010051;内蒙古工业大学,内蒙古,赤峰,010051
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于MATLAB的气动马达万有特性曲线绘制方法研究 [J], 曾鸣;王葆葆;张仕民;王文明
2.基于MATLAB语言的发动机万有特性曲线的绘制 [J], 黄美美;赵志伟;靳华磊;贾延涛;孙海鹏
3.基于MATLAB的发动机万有特性曲面拟合 [J], 黄风清
4.基于MATLAB的发动机万有特性曲线绘制方法 [J], 周广猛;郝志刚;刘瑞林;陈东;管金发;张春海
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基于MATLAB的发动机万有特性曲面拟合

基于MATLAB的发动机万有特性曲面拟合黄风清【摘要】基于软件建模的理论研究方法在整车开发中占据了越来越重要的地位.发动机作为整车中最为重要的一个零部件,发动机的万有特性如何通过数学模型更准确地表达出来,对整车模型的计算精度有非常重要的意义.通过建立不同的数学模型,依靠MATLAB的曲面拟合计算功能,找到更为精确的发动机万有特性曲面拟合方程.【期刊名称】《柴油机设计与制造》【年(卷),期】2014(020)003【总页数】4页(P14-16,56)【关键词】发动机;数学模型;MATLAB【作者】黄风清【作者单位】同济大学汽车学院,上海200092【正文语种】中文基于软件建模的理论研究方法在整车设计开发中发挥了越来越重要的作用。

通过建立整车的模型，形成虚拟样机，可以更好地辅助设计师选择更优的设计参数、较准确地评估整车性能以及预测整车的各项参数。

整车油耗的模拟计算往往是整个模型中的重点与难点，因为影响整车油耗因素有：发动机本体的性能、传动效率、外部阻力、使用工况、人为操作习惯等。

针对如何提升模型对整车油耗计算的准确性，本文主要研究如何提高对发动机万有特性拟合的精度，以达到提高模拟计算精度的目的。

本文的研究对象为上柴动力SC9DK220G3型发动机。

该款发动机的供油系统为高压共轨，排放限值达到非道路用第Ⅲ阶段的要求，是上柴公司为非道路用第Ⅲ阶段排放打造的升级动力，具有油耗低、加速性好等优点。

其主要参数如表1所示。

发动机的万有特性曲线可以较全面地表示发动机的性能。

通常以发动机的转速为横坐标，发动机的扭矩为纵坐标，在图上可以表示出等油耗率曲线、等小时耗油量曲线、等功率曲线、等过量空气系数曲线、冒烟极限等。

3.1 基于多项式的数学模型根据发动机负荷特性定义，固定发动机转速，对表达式进行降维处理[1]，对其进行一元曲线拟合，其燃油消耗率be的表达式为：式（1）表示为发动机在转速ni下的负荷特性，若固定j，则式（1）中的Aij均为转速n的函数，其表达式可写为：将式（2）代入式（1），可以得到通用的计算公式其中i=(1,2,3…K)，j=(1,2,3…S)根据式（3）及图1燃油消耗率be与转速n和功率P的曲线关系，结合计算复杂程度，分别选取K=S=3进行拟合计算。