基于遗传算法的氢发动机优化控制研究  

Study on Optimum Control of Hydrogen Fueled Engine Based on Genetic Algorithms

作　　者：杨振中[1] 王丽君[1] 李士雷[1] 裴普成[2] 

机构地区：[1]华北水利水电学院机械学院,河南郑州450011 [2]清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084

出　　处：《内燃机学报》2008年第1期62-68,共7页Transactions of Csice

基　　金：美国GM中国科学研究基金项目(50322262);清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金项目(KF2006-01);河南省科技计划项目(0524260028)

摘　　要：建立了氢发动机动力性、经济性及排放特性与发动机运转参数间的优化控制模型,并通过Pareto秩与决策偏好相结合的多目标优化算法,在寻优过程中使多个目标的优化过程并行进行,实现了解的Pareto最优性,并使解向决策偏好的方向收敛,提高了收敛速度;同时通过加权函数实现了决策偏好随氢发动机运转工况的动态调整,从而将分变量、分目标、分工况的控制统一为单目标的集成优化控制技术。为解决氢燃料发动机优化目标的多样化和复杂化控制问题,以及进一步提高控制精度开辟了新途径。An optimum model on the performance and emissions with operating parameters for hydrogen fueled engine is proposed. The multi-objective optimum algorithm which combines the Pareto order and the partial decision-making can make the parallel processing of the multi objectives and shorten the time in convergence. The partial decision-making was adjusted dynamically to match with the engine mode by the weight function, making an integrated multi-objective controlling in sub-variables, sub-objectives and submodes, and providing new approach for controlling the complex problem of multi-objectives and increasing controlling accuracy.

关 键 词：氢燃料发动机 Pareto秩 决策偏好 多目标优化 

分 类 号：TK421[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]