本發明屬于發動機性能標定，尤其涉及一種基于響應曲面設計的發動機瞬態性能優化標定方法。
背景技術：
1、車用發動機的瞬態工況日益被認為是理解發動機性能與排放的關鍵，在進行環保法規的測試與實際實車運行過程中，大部分工況為瞬態工況，即實時變化工況，例如在加速、減速或負載變化的情況下，由于進氣響應的延遲，會顯著影響發動機的性能響應以及煙塵和氮氧化物（nox）等排放物的形成。對于柴油機瞬態工況研究的一個主要關注領域是從穩態工況到瞬態工況性能的轉變，特別是在燃油經濟性和排放控制方面。同時各種測試結果表明瞬態工況的邊界參數，如噴油正時與噴油壓力等，通過影響燃燒參數，來使其與排放物濃度變化之間存在一定關系。發動機在實際運行過程中的各項參數都是根據已經標定好的map進行，因此發動機實際性能與標定map有著直接的關系。對于傳統發動機map標定都是在穩態工況下進行的，即所有輸入參數都是定參數，繼而尋找各項參數最優點，得出一組在穩態工況下的最優map。而實車運行往往是變參數變工況的，在劇烈工況下往往會導致油耗與排放的顯著劣化。而且這類傳統map的標定需要對全工況點進行測試，費時費力。
2、響應面方法是一組用于開發、改進和優化過程的統計和數學技術，能夠顯著減少評估變量組合所需的實驗數量，創建一個能夠有效捕捉變量間相互作用的預測模型。在柴油發動機的背景下，采用這種方法能夠探索輸入因素，如噴油正時和噴油壓力，與發動機性能指標之間的關系。因此結合所定義的瞬態工況標定參數，能夠制定一組基于瞬態工況標定的優化map，從而能夠更好的應用于發動機實際運行。
技術實現思路
1、本發明實施例的目的在于提供一種基于響應曲面設計的發動機瞬態性能優化標定方法，旨在解決上述背景技術中提出的問題。
2、本發明實施例是這樣實現的，一種基于響應曲面設計的發動機瞬態性能優化標定方法，包括以下步驟：
3、步驟1：設置決策變量與目標變量構造實驗矩陣；
4、步驟2：根據測試矩陣進行實驗測試；
5、步驟3：進行二次型模型的擬合與評估；
6、步驟4：對擬合模型進行簡化選取；
7、步驟5：進行預測優化計算與實驗驗證；
8、步驟6：以轉速范圍進行全工況map標定。
9、進一步的技術方案，所述步驟1包括以下具體步驟：
10、發動機開發用戶根據發動機所要研究的瞬態工況確定發動機的輸入參數與輸出參數，分別將其定義為決策變量與目標變量。
11、實驗矩陣設定采用正交設計進行，假定有a、b、c三個參數，實驗矩陣設計依據為：
12、；
13、；
14、；
15、；
16、其中，c為中心點，即所有參數水平為0的點，一般將中心點重復3-5次；對于 k個決策變量，實驗次數 n則為：
17、；
18、根據上述規則設計出實驗方案，將其測試順序隨機打亂，構建實驗矩陣。
19、進一步的技術方案，決策變量為3-6個參數，以box-behnken法根據研究范圍劃分成3個水平層級：-1、0和1；研究決策變量納入發動機轉速與加載率，為快速制定瞬態map提供基礎，發動機轉速以研究轉速范圍設定上下限，加載率以發動機在定轉速下將負荷從0%加載到100%的加載速率，以每秒加載扭矩、每秒負荷加載比或過程加載時間進行設定。
20、進一步的技術方案，對于目標變量，給出如下定義參數：
21、以瞬態過程中負荷到達50?%時的有效燃油消耗率和指示熱效率，與其相應穩態工況下的變量系數作為性能指標；以加載負荷到達99?%負荷處的時間作為穩定時間，并以達到穩定時間內的co、nox、soot的過程均值排放濃度為排放指標；
22、有效燃油消耗率變量系數的計算公式如下：
23、；
24、其中，為瞬態工況50%負荷下的有效燃油消耗率，單位：g/kwh；為相應穩態工況50%負荷下有效燃油消耗率，單位：g/kwh；
25、指示熱效率變量系數：
26、；
27、co過程均值排放濃度：
28、；
29、nox過程均值排放濃度：
30、；
31、soot過程均值排放濃度：
32、；
33、其中，為co、nox、soot的實時排放濃度值；為99?%負荷處的時間；為開始加載時間。
34、進一步的技術方案，在所述步驟2中，根據實驗矩陣進行測試，將記錄所得目標變量與測試矩陣中的決策變量對應；按照決策變量變化順序重新排列做擬合準備。
35、進一步的技術方案，所述步驟3包括以下具體步驟：
36、二次型模型的一般形式為：
37、；
38、其中，和為待估計參數，和為第 i和 j個決策變量，為隨機誤差；寫作矩陣形式：
39、；
40、其中， y為的目標向量，x為的設計矩陣，，為的參數向量，為的誤差向量，滿足；
41、以最小二乘估計最小化殘差平方和：
42、；
43、求解參數估計：
44、對求導并令導數為0，得到正規方程：
45、；
46、；
47、若可逆，則參數估計值為：
48、；
49、則對于每個目標變量其二次型模型為：
50、；
51、模型評估指標計算：
52、對數據的平方和進行分解計算：
53、；
54、其中，為總平方和，為響應值圍繞均值的波動；為回歸平方和，為擬合值與均值的差異；為殘差平方和，預測值與實際值的偏離；殘差標準差則為：
55、；
56、那么判定系數：
57、；
58、為了避免過擬合，對模型中不顯著變量進行懲罰，引入調整系數值：
59、；
60、那么預測系數值為：
61、；
62、；
63、其中，為預測殘差平方和，為剔除第 i個樣本后重新擬合的預測值；
64、對以下假設進行檢驗：
65、零假設：模型參數不具有顯著性；
66、備擇假設：模型參數具有顯著性；
67、計算值：
68、；
69、對計算所得值查表取得相應p值，若p值小于顯著性水平，則可以拒絕零假設；
70、引入變異系數值，量化預測誤差大小：
71、；
72、引入適配精度，衡量模型的預測能力與復雜度之間的平衡：
73、；
74、對每一個目標變量的擬合進行參數評估匯總，若評估參數顯示良好，則進行下一步計算，否則需檢查數據是否有誤，若數據有誤則進行修正測試，若數據無誤且性能評估較差，則說明決策變量與該目標變量無相關性。
75、進一步的技術方案，在0.8以上則表示擬合模型良好，值不超過10%即認為模型離散度在接受范圍內；值大于4則認為模型是理想的。
76、進一步的技術方案，所述步驟4包括以下步驟：
77、遵循奧卡姆剃刀原則，即非必要不增加項目，來對模型進行簡化以避免過擬合；將模型不顯著項剔除得到簡化模型，通過對比上述評估參數，在性能不劣變的前提下優先選取簡化模型，否則維持原模型不變。
78、進一步的技術方案，所述步驟5包括以下步驟：
79、對于需要優化的目標變量，將其擬合模型轉化為期望度進行多目標優化；對于單目標期望函數定義優化目標與約束，最大化目標時：
80、；
81、最小化目標時：
82、；
83、其中 s為形狀參數，當 s=1時，期望函數為線性變化；當 s>1時，期望函數為凸函數；當 s<1時，期望函數為凹函數。總體期望函數為：
84、；
85、其中，為重要度，根據需求對目標變量的重要度進行設置；
86、使用梯度下降法最大化：
87、設置一個初始點，為開始迭代時決策變量值，迭代過程中記為，隨機選取或指定任一點，設置學習率，最大迭代次數，設置收斂閾值，當參數變化小于閾值時，認為已收斂，停止迭代；
88、在迭代過程中，對每個迭代點計算目標變量的總體期望函數并計算出梯度，對于每個決策變量，計算其偏導數：
89、；
90、更新變量：
91、；
92、當時，停止迭代；
93、將最大總體期望函數下的工況點列出，即模型預測下的最優工況點；按照最優工況點或其他預測工況點的決策變量進行。
94、進一步的技術方案，在所述步驟6中，對于瞬態工況優化map的制定，在定轉速與定加載率下進行全工況優化；在進行優化時，根據所需目標性能設置重要度，同時將發動機轉速從研究范圍下限開始設置為固定轉速，變加載率開始優化預測；而后間隔100?r/min逐步提升轉速，發動機加載率逐步按照需求變化，進行優化預測建立瞬態工況優化map。
95、本發明實施例提供的一種基于響應曲面設計的發動機瞬態性能優化標定方法，該方法能夠實際應用于發動機研發測試過程中的性能標定，可以優化發動機在實車運行過程中的性能，且以數學模型直觀的顯現測試數據的有效性，無需過多的測試資源。