基于实时优化控制的过驱动氢燃料火花点火发动机高效运行策略研究

　　本研究针对氢燃料火花点火(SI)发动机在减排与高效运行中的控制难题，创新性地结合实时燃烧建模与最优控制(OC)技术，开发了新型控制架构。通过1.5升三缸氢SI发动机的动态台架验证，相比传统控制方法，负载跟踪误差降低2.8倍，稀薄燃烧效率提升10%，同时显著减少标定工作量，为氢内燃机控制提供了突破性解决方案。

　　

随着全球气候变暖加剧，汽车制造商正积极探索降低动力系统温室气体排放的解决方案。氢燃料作为一种替代传统汽柴油的清洁能源，既能保持传统动力系统的优势，又具备显著的减排潜力。然而，氢燃料火花点火(SI)发动机在实际应用中面临两大核心挑战：一是高燃烧温度导致氮氧化物(NOx)排放难以控制；二是传统基于查表法和增益调度的控制算法需要耗费大量时间进行发动机标定，开发成本居高不下。

针对这些挑战，来自亚琛工业大学的研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表了一项创新研究。他们开发了一种基于最优控制(OC)的新型控制策略，专门用于解决过驱动氢燃料SI发动机的高效运行问题。这项研究通过结合实时燃烧建模和先进控制算法，成功实现了发动机性能的显著提升。

研究团队采用了多项关键技术方法：首先建立了数据增强的灰箱模型，结合局部线性神经模糊模型(LLNFM)提高预测精度；其次开发了基于序列二次规划(sQP)的实时优化算法；最后在1.5升三缸氢SI发动机测试平台上进行了动态验证，测试包括负载阶跃和全球统一轻型车测试循环(WLTC)等多种工况。

研究结果部分，"建模与控制"章节显示，优化后的控制模型将平均绝对误差(MAE)降至0.316 bar（IMEP）和0.161（λ），相比初始参数模型提升4.5倍和2.5倍。"实验设计与台架结果"章节证实，最优控制使负载跟踪误差降低2.8倍，在WLTC循环中燃料消耗减少5%，稀薄燃烧工况效率最高提升10%。

"讨论"部分深入分析了这些发现的意义。在控制精度方面，最优控制展现了显著优势，但也暴露出在动态工况下对进气歧管压力等扰动敏感的局限性。排放控制方面，两种控制策略都成功避免了NOx生成的高风险λ区间，但最优控制通过更精确的模式切换进一步降低了排放风险。特别值得注意的是，该研究将传统需要数月的标定工作缩短至仅需两天数据采集，大幅降低了开发成本。

这项研究的重要意义在于：首次将实时最优控制成功应用于过驱动氢燃料SI发动机，通过算法创新而非硬件改造实现了性能突破；建立的混合建模方法为复杂发动机控制提供了新思路；开发的高效实现方案证明了该技术在量产应用中的可行性。这些成果不仅推动了氢燃料发动机技术的发展，也为其他类型发动机的智能控制提供了重要参考。

未来研究方向包括开发更快速的经验模型以提高响应速度，以及将最优控制与传统NOx减排功能相结合。研究团队计划通过动态车辆测试进一步验证该技术的实际应用价值。这项工作的持续发展将为清洁能源汽车的商业化应用奠定重要基础。