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第1章 氢燃料内燃机的异常燃烧1

1.1 氢燃料内燃机异常燃烧的基本概念1

1.1.1 氢燃料内燃机异常燃烧的分类1

1.1.2 氢发动机异常燃烧的基本概念1

1.2 氢发动机的异常燃烧机理2

1.2.1 氢发动机早燃现象2

1.2.2 氢发动机的回火现象5

1.2.3 氢发动机的燃烧循环变动8

1.2.4 氢发动机燃烧初期的压力升高率太高现象分析14

1.2.5 早燃与燃烧反应速率的关系15

1.2.6 氢发动机状态参数对回火的影响18

1.2.7 早燃与回火的关系19

第2章 氢燃料内燃机电控系统与试验系统23

2.1 氢燃料内燃机试验系统23

2.1.1 氢燃料内燃机试验系统概况23

2.1.2 氢供应系统25

2.1.3 氢发动机测试系统27

2.2 氢燃料发动机电控系统硬件设计过程27

2.2.1 氢燃料发动机对电控系统的要求27

2.2.2 氢燃料发动机电控系统硬件设计过程27

2.3 氢燃料内燃机电控系统硬件设计28

2.3.1 氢燃料内燃机电控系统硬件的总体设计28

2.3.2 氢燃料内燃机异常燃烧的检测方法与硬件设计31

2.4 氢燃料内燃机优化控制策略34

2.4.1 优化控制思想34

2.4.2 优化控制策略34

2.5 氢燃料内燃机电控系统软件设计35

2.5.1 主程序设计36

2.5.2 软件架构与软件执行37

2.5.3 主要模块设计41

第3章 氢燃料内燃机异常燃烧的抑制方法47

3.1 进气道中引入部分气体形成预混合气或平行进气方案47

3.2 废气再循环方案49

3.3 进气歧管喷水方案50

3.4 液氢供氢系统53

3.5 采用缸内喷射方式供氢54

3.6 优化喷氢正时和点火正时54

3.7 多路并行喷氢方式与异常燃烧控制方法56

3.7.1 延时喷氢、并行多路喷氢系统及喷氢控制策略57

3.7.2 早燃发生后的抑制方案60

3.7.3 回火发生后的抑制方案62

第4章 氢燃料内燃机的异常燃烧诊断65

4.1 发动机诊断技术的研究现状65

4.2 基于提升小波的早燃信号分析68

4.2.1 提升小波基本理论68

4.2.2 仿真结果与分析69

4.3 利用提升小波包分析过量空气系数对异常燃烧的影响72

4.3.1 提升小波包原理72

4.3.2 过量空气系数对异常燃烧的影响72

4.4 氢发动机异常燃烧的经验模态分解77

4.4.1 EMD的基本理论77

4.4.2 氢发动机压力信号的EMD分解78

4.5 基于径向基函数网络的氢发动机异常燃烧诊断80

4.5.1 径向基函数网络诊断异常燃烧流程80

4.5.2 由异常燃烧提取RBF学习样本80

4.5.3 RBF网络的训练82

4.5.4 氢发动机异常燃烧故障诊断研究实例82

4.6 基于曲轴位置信号瞬时角加速度的异常燃烧诊断83

4.7 基于进气压力传感器的回火诊断84

4.8 基于贝叶斯网络的点火故障诊断85

4.9 基于CFD模拟的回火诊断86

第5章 氢燃料内燃机监测系统的构建88

5.1 虚拟仪器技术88

5.2 虚拟仪器系统的构成89

5.2.1 虚拟仪器的硬件装置90

5.2.2 虚拟仪器的软件系统91

5.3 图形化编程语言LabVIEW91

5.4 氢燃料发动机监测的设计92

5.4.1 氢发动机常用传感器92

5.4.2 发动机信号采样分析定理93

5.4.3 数据采集卡97

5.4.4 氢发动机监测系统的软件平台100

第6章 氢燃料内燃机的NOx排放特性及控制技术107

6.1 NOx产生的机理107

6.2 NOx排放特性107

6.2.1 K5A氢发动机的NOx排放特性107

6.2.2 氢发动机和汽油机NOx排放量的比较109

6.3 NOx排放量控制策略111

6.4 NOx排放量控制技术111

6.4.1 采用稀薄混合气快速燃烧技术111

6.4.2 优化供氢方式与喷氢正时、点火正时等参数113

6.4.3 应用废气再循环或进气管喷水115

第7章 氢燃料内燃机燃烧过程的优化控制技术118

7.1 氢燃料内燃机的最优控制模型118

7.2 分工况与多目标的氢内燃机的优化控制方法与技术120

7.2.1 建立分工况的目标函数与约束条件120

7.2.2 氢发动机双模式控制方法与技术122

7.2.3 双模式控制系统软件设计123

7.2.4 改进的模糊神经网络模型125

7.2.5 模糊神经网络求解最优控制模型127

7.2.6 计算结果和试验结果的对比及分析128

7.3 氢内燃机的多目标集成优化控制方法与技术133

7.3.1 基于遗传算法的多目标集成优化控制设计133

7.3.2 计算结果与试验结果的对比与分析137

7.4 基于非线性规划理论和遗传算法的优化控制方法与技术141

7.4.1 多约束转化为无约束141

7.4.2 多目标转化为单目标142

7.4.3 遗传算法求解u1,u2,u3143

7.4.4 计算结果与试验结果的对比与分析144