智能网联柴油车燃烧与后处理系统多目标协调优化

The smart and connected commercial vehicles have the advantages of energy saving and emission reduction. However, due to the insertion of connected systems and the Diesel engine aftertreatment systems, the vehicles become a kind of complex and duel-time scale nonlinear systems. Though it is a big challenge to optimize the combustion and emission simultaneously, it is an important opportunity to use advanced control theory to enhance the energy efficiency and reduce the emission. In order to solve the scientific problem, in this proposal, we establish the mechanism of reaction dynamics for Diesel engine and aftertreatment system; exploit the relationship between the driving style and Diesel-engine-powered vehicle’s fuel consumption and engine emissions; investigate the global optimization of aftertreatment system and theory of soft measurement; conduct the nonlinear optimization of combustion and emission by considering the connected system and the driver’s behavior. The outcomes of this proposal have important implications for the promotion of the Diesel-engine-powered vehicles in core technology and independent innovation capability, the development and application of connected technology will also have a profound impact.

采用智能网联技术的智能商用柴油车在节能和减排方向有突出的优势，但是智能网联系统和柴油机尾气后处理系统的介入，使得该系统成为一个复杂耦合多时间尺度的非线性系统。燃烧和排放协同优化也对多目标协调控制理论与方法上提出了巨大的挑战，同时也为采用控制理论提升智能商用柴油车的节能水平，改善柴油车的排放性能等方面提供了重要机遇。围绕以上科学问题，本项目拟建立柴油机和尾气后处理系统反应动力学的机理与建模理论；研究驾驶员驾驶风格与柴油车油耗和排放关系的表征；探索柴油机尾气后处理系统模块全局最优匹配和系统软测量理论；开展综合智能网联信息和驾驶员行为的燃烧与排放协调优化控制及硬件实现的研究，实现节能和减排的目标。这对于提升我国在智能网联商用柴油车领域的核心技术和自主创新能力具有重要意义，对智能网联技术的发展和推广应用也将产生深远的影响。

商用车作为商品运输的主要工具之一，对保障人们的生产、生活具有不可替代的作用，虽然商用车保有量在汽车保有量的比重较低，但是引起环境污染及能源消耗等社会问题尤为严重。本项目通过采用智能网联信息助力商用车燃烧与后处理系统协调控制，从而实现商用车的节能和减排目标。主要研究内容包括建立柴油机和尾气后处理系统反应动力学的机理与建模理论；研究驾驶员驾驶风格与柴油车油耗和排放关系的表征；开展柴油机尾气后处理系统模块全局最优匹配和系统软测量理论研究；开发综合智能网联信息和驾驶员行为的燃烧与排放协调优化控制算法及相关硬件。围绕研究内容，项目组建立了柴油发动机后处理系统化学反应动力学模型，提出了融合引力算法和禁忌算法的后处理系统参数辨识方法；同时探索了数据驱动技术对柴油机后处理系统进行建模的方法，提出了多个线性数据驱动模型来近似后处理系统的非线性特性。根据化学反应动力模型，对后处理系统软测量理论进行了深入研究，设计了基于双时间尺度卡尔曼滤波的观测器，精确估计系统催化剂的老化因子，提高了系统的可靠性。考虑驾驶员风格对油耗的影响，设计了考虑驾驶员风格的自适应巡航控制方法，满足驾驶员风格的同时，降低了油耗。提出了后处理系统分层优化控制方法，上层采用非线性梯度下降法实现了最佳氨覆盖率的实时优化，下层采用前馈+PID实现了氨覆盖率的精确跟踪，搭建了东风柴油发动机控制实验平台，通过台架实验验证了所提出方法的有效性。针对智能网联商用车，提出了柴油商用车油耗与排放分层控制方法，上层在考虑底层发动油耗和排放特性的基础上，通过优化得到了最佳的行驶速度；底层在考虑能耗和排放的同时，实现上层的速度需求。. 采用本项目开发的算法，当考虑驾驶员风格时，智能网联商用车在巡航场景下实现2%-14%的节油；在不同的循环工况下能够节省10%以上的尿素消耗量；同时实现了不依赖车载传感器的城市级平行排放监管，有望助力国家双碳目标的实现。