一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法，包括如下步骤：S101、建立发动机数字孪生模型，包括通过分析发动机的运行原理建立发动机气路系统的机理模型、以及动态的数据驱动模型；S201、利用数字孪生模型监测气路系统中风扇、压气机、燃烧室、机械轴、涡轮和排气管的输入输出气体状态参数；S301、通过输入控制变量求解发动机部件之间的气体状态参数；本发明专利技术通过部件级的发动机气路系统机理模型进行发动机部件和发动机整体的参数估计，并建立动态的数据驱动模型与机理模型融合的方法，以实现通过动态更新的数字孪生模型进行发动机运行条件改变情况下参数估计的功能。发动机运行条件改变情况下参数估计的功能。发动机运行条件改变情况下参数估计的功能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法


[0001]本专利技术涉及车发动机管控
，具体是一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法。

技术介绍

[0002]汽车发动机是汽车的“心脏”，其可靠、稳定及安全运行对于确保汽车安全尤为重要，因此，发动机全寿命周期的测试、试验、状态监测成为发动机安全可靠运行的重要基础，因其功能结构复杂、运行工况多变、连续运行时内部环境极端恶劣以及传感器布置的局限等，发动机测试与状态监测的数据分析和深度应用成为工业互联网背景下的热点与挑战问题，对发动机的试验测试、运行维护等均具有重要的价值和意义。数字孪生技术以其多尺度、高保真的模型，全生命周期内的数据管理等特性能够实现在虚拟空间内同步反映发动机状态，且数字孪生软件以三维模型、虚拟现实等手段能够形象直观的展示发动机的试验与运行状态。与此同时，考虑到发动机整个系统的复杂性与实现难度，而气路系统对发动机性能具有决定性的影响且呈现高度的机电力热耦合特性，因此，本专利技术开展发动机气路系统数字孪生技术的研究与开发，以期能够通过技术探索与尝试为未来国产汽车发动机试验智能运维提供助力。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法，包括如下步骤：
[0006]S101、建立发动机数字孪生模型，包括通过分析发动机的运行原理建立发动机气路系统的机理模型、以及动态的数据驱动模型；
[0007]S201、利用数字孪生模型监测气路系统中风扇、压气机、燃烧室、机械轴、涡轮和排气管的输入输出气体状态参数；
[0008]S301、通过输入控制变量求解发动机部件之间的气体状态参数；
[0009]S401、使用发动机运动过程的历史数据实时进行发动机参数的回归预测，同时使用融合滤波的方法对机理模型和数据驱动模型的输出数据进行融合；
[0010]S501、通过可视化软件进行数据和模型的管理以及三维发动机参数显示。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述机理模型包括车载发动机模型和部件级发动机模型；其中，
[0012]所述车载发动机模型是针对气路系统中的传感器进行建模，通过简化机理方程减少迭代次数，以满足车载计算资源有限的环境下实时计算传感器参数；
[0013]所述部件级发动机模型是针对发动机气路系统的主要部件进行详细建模，并通过发动机的动态与稳态方程连接各个部件之间的参数从而形成一个发动机气路系统整体的
机理模型。
[0014]作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤S401中的数据融合是使用数据驱动动态学习，动态参数估计的特性弥补机理模型的不足。
[0015]作为本专利技术再进一步的方案：所述数据驱动模型以历史数据与实时的传感数据为基础，动态的预测发动机的参数，数据驱动方法根据历史数据中建立模型，并根据实时的传感数据更新数据驱动模型。
[0016]作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤S301中的控制变量为以发动机控制变量与环境变量为输入信息，建立传感信息的动态更新数据驱动模型。
[0017]作为本专利技术再进一步的方案：参数预测模型以融合的传感数据和控制变量与环境变量作为输入，计算发动机部件和整体的性能参数。
[0018]作为本专利技术再进一步的方案：所述数字孪生模型的软件包括数据模型控制、通信接口及三维可视化；其中，
[0019]所述数据模型控制包括机理模型、数据驱动模型、模型融合、数据接口及性能参数预测；
[0020]所述三维可视化用于使得数字孪生模型中的数据显示出来，包括动态的3D模型、人机交互界面以及数据接口；
[0021]所述通信接口用于将数据模型控制的数据接口与三维可视化的数据接口进行连接，使得模型融合的传感数据与预测的性能参数通过数据通信协议传输到三维可视化。
[0022]作为本专利技术再进一步的方案：所述数据通信协议为TCP/IP协议。
[0023]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0024]1、本专利技术通过部件级的发动机气路系统机理模型进行发动机部件和发动机整体的参数估计，并建立动态的数据驱动模型与机理模型融合的方法，以实现通过动态更新的数字孪生模型进行发动机运行条件改变情况下参数估计的功能。
[0025]2、通过对发动机运行状态的表征参数进行趋势预测，有利于优化发动机的控制从而更好的掌握和预知发动机的运行状态，通过选择发动机部件和整体的部分性能参数进行预测，由于性能参数能够直接的反映发动机的运行状态，通过使用前一段时间的历史数据与当前数据对下一时刻的性能参数进行预测，而使发动机的数字孪生更好的掌握其运行状态，同时使用融合滤波的方法对机理模型和数据驱动模型的输出数据进行融合，以实现通过动态更新的数字孪生模型进行发动机运行条件改变情况下参数估计的功能，发动机数字孪生模型还包括故障检测与定位、性能退化估计与预测、剩余寿命预测、运行风险分析，该部分功能能够深入的对发动机进行状态监测与数据分析，限于研究条件与时间该部分研究在实验室后续的工作中完成。
[0026]3、本专利技术以发动机控制变量与环境变量为输入信息，建立传感信息的动态更新数据驱动模型，该模型能够根据实时的传感器数据训练模型，从而实现模型的动态更新，因此数据驱动模型具有的优点有：能够动态的反映发动机的运行情况；使用数据驱动模型动态地修正机理模型的参数或者输出数据，能够实现数字孪生模型的动态更新；根据选择的数据驱动方法不同，合理的挑选数据驱动算法能够将计算量控制在合理的范围之内。
附图说明
[0027]图1为一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法的结构示意图。
[0028]图2为一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法中数字孪生软件的结构示意图。
具体实施方式
[0029]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]请参阅图1～2，本专利技术实施例中，一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法，包括如下步骤：
[0031]S101、建立发动机数字孪生模型，包括通过分析发动机的运行原理建立发动机气路系统的机理模型、以及动态的数据驱动模型；
[0032]S201、利用数字孪生模型监测气路系统中风扇、压气机、燃烧室、机械轴、涡轮和排气管的输入输出气体状态参数；
[0033]S301、通过输入控制变量求解发动机部件之间的气体状态参数；
[0034]S401、使用发动机运动过程的历史数据实时进行发动机参数的回归预测，对发动机运行状态的表征参数进行趋势预测，有利于优化发动机的控制从而更好的掌握本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法，其特征在于，包括如下步骤：S101、建立发动机数字孪生模型，包括通过分析发动机的运行原理建立发动机气路系统的机理模型、以及动态的数据驱动模型；S201、利用数字孪生模型监测气路系统中风扇、压气机、燃烧室、机械轴、涡轮和排气管的输入输出气体状态参数；S301、通过输入控制变量求解发动机部件之间的气体状态参数；S401、使用发动机运动过程的历史数据实时进行发动机参数的回归预测，同时使用融合滤波的方法对机理模型和数据驱动模型的输出数据进行融合；S501、通过可视化软件进行数据和模型的管理以及三维发动机参数显示。2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法，其特征在于，所述机理模型包括车载发动机模型和部件级发动机模型；其中，所述车载发动机模型是针对气路系统中的传感器进行建模，通过简化机理方程减少迭代次数，以满足车载计算资源有限的环境下实时计算传感器参数；所述部件级发动机模型是针对发动机气路系统的主要部件进行详细建模，并通过发动机的动态与稳态方程连接各个部件之间的参数从而形成一个发动机气路系统整体的机理模型。3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的汽车发动机管控方法，其特征在于，所述步骤S401中的数据融合是使用数据驱动动态学习，动态参数估计的特性弥补机理模型的不足。4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：王峰，张海涛，王琛驹，孙铭蔚，
申请(专利权)人：长沙汽车创新研究院，
类型：发明
国别省市：