Luận án Tiến sĩ Cơ khí: Nghiên cứu xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU hệ thống nhiên liệu động cơ diesel

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là đề tài nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong các công trình nào khác!

TM TT HƯỚNG DẪN

Hà Nội, tháng 9 năm 2014 Nghiên cứu sinh

GS.TS Phạm Minh Tuấn

Hồ Văn Đàm

- i -

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Viện Sau đại học,

Viện Cơ khí Động lực và Bộ môn Động cơ đốt trong đã cho phép tôi thực hiện luận án tại

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Xin cảm ơn Viện Đào tạo Sau đại học và Viện Cơ khí

Động lực về sự hỗ trợ và giúp đỡ trong suốt quá trình tôi làm luận án.

Tôi xin chân thành cảm ơn GS.TS Phạm Minh Tuấn và PGS.TS Khổng Vũ Quảng đã

hướng dẫn tôi hết sức tận tình và chu đáo về mặt chuyên môn để tôi có thể thực hiện và

hoàn thành luận án.

Tôi xin chân thành biết ơn Quý thầy, cô Bộ môn và Phòng thí nghiệm Động cơ đốt

trong - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội luôn giúp đỡ và dành cho tôi những điều kiện

hết sức thuận lợi để hoàn thành luận án này.

Tôi xin cảm ơn Đảng ủy, Ban Giám hiệu cùng tập thể cán bộ giảng viên Trường Cao

đẳng nghề kỹ thuật công nghiệp Việt Nam – Hàn Quốc đã hậu thuẫn và động viên tôi trong

suốt quá trình nghiên cứu học tập.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các thầy phản biện, các thầy trong hội đồng

chấm luận án đã đọc duyệt và góp các ý kiến quý báu để tôi có thể hoàn chỉnh luận án này

và định hướng nghiên cứu trong tương lai.

Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình và bạn bè, những người đã

động viên khuyến khích tôi trong suốt thời gian tôi tham gia nghiên cứu và thực hiện công

trình này.

Nghiên cứu sinh

Hồ Văn Đàm

- ii -

MỤC LỤC

- iii -

LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................................i LỜI CẢM ƠN .................................................................................................................................... ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ...................................................................... v DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ................................................................................................... vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ ................................................................................. viii MỞ ĐẦU.............................................................................................................................................. 1 i. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài ............................................................... 2 ii. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................................................. 2 iii. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn ..................................................................................................... 3 iv. Các nội dung chính trong đề tài ................................................................................................... 3 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN CHO ECU TRÊN ĐỘNG CƠ ĐỐT TRONG........ .......................................................................................................... 4 1.1. Điều khiển điện tử trên các máy móc ......................................................................................... 4 1.1.1. Giới thiệu chung ................................................................................................................... 4 1.1.2. Hệ thống điều khiển điện tử động cơ xăng ............................................................................ 6 1.1.3. Hệ thống điều khiển điện tử động cơ diesel ......................................................................... 12 1.1.4. Vai trò của bộ dữ liệu chuẩn ECU ....................................................................................... 19 1.2. Giới thiệu về xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của động cơ đốt trong .............................. 21 1.3. Các công trình đã thực hiện trong và ngoài nước .................................................................... 22 1.3.1. Nghiên cứu ngoài nước ....................................................................................................... 22 1.3.2. Nghiên cứu trong nước ....................................................................................................... 27 1.4. Lựa chọn phương pháp, giới hạn và đối tượng nghiên cứu ..................................................... 27 1.5. Kết luận chương 1 ..................................................................................................................... 28 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN CHO ECU ĐỘNG CƠ ĐỐT TRONG ............................................................................................................................. 29 2.1. Bài toán tối ưu nhiều biến đa mục tiêu trong kỹ thuật ............................................................ 29 2.1.1. Bài toán tối ưu tổng quát ..................................................................................................... 29 2.1.2. Phân loại các bài toán tối ưu ................................................................................................ 30 2.1.3. Nội dung lấy bộ dữ liệu chuẩn ............................................................................................ 38 2.2. Mô hình hệ thống nhiên liệu động cơ đốt trong ....................................................................... 39 2.2.1. Miền làm việc của động cơ kéo máy công tác ..................................................................... 39 2.2.2. Mô hình tối ưu tổng quát của HTNL động cơ diesel sử dụng trên phương tiện cơ giới.......... 40 2.2.3. Các nội dung cần thực hiện khi xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho động cơ .............................. 43 2.3. Kết luận chương 2 ..................................................................................................................... 46 CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM ĐỂ TỐI ƯU CÁC THAM SỐ TRONG QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN...................................................... 48 3.1. Lý thuyết quy hoạch thực nghiệm ............................................................................................ 48 3.1.1. Vai trò của quy hoạch thực nghiệm trong nghiên cứu thử nghiệm ........................................ 48 3.1.2. Đối tượng của quy hoạch thực nghiệm trong các ngành công nghiệp ................................... 49 3.1.3. Các phương pháp quy hoạch thực nghiệm ........................................................................... 50 3.2. Phần mềm quy hoạch thực nghiệm DX6 .................................................................................. 61 3.2.1. Giới thiệu phần mềm DX6 .................................................................................................. 61

3.2.2. Các bước thực hiện cơ bản trên phần mềm DX6 .................................................................. 62 3.2.3. Phân tích kết quả ................................................................................................................ 63 3.2.4. Giải bài toán tối ưu hoá trên phần mềm DX6 ...................................................................... 64 3.3. Thực hiện tối ưu tham số điều chỉnh động cơ .......................................................................... 65

3.3.1. Ảnh hưởng của các tham số điều chỉnh tới các tính năng kinh tế kỹ thuật của động cơ sử dụng hệ thống CR ......................................................................................................................................... 65 3.3.2. Quy trình tối ưu các tham số điều chỉnh .............................................................................. 68 3.3.3. Tiến hành bài toán quy hoạch trực giao cấp II ..................................................................... 69 3.4. Kết luận chương 3 ..................................................................................................................... 70 CHƯƠNG 4. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN TRÊN ĐỘNG CƠ DIESEL AVL 5402 ....................................................................................................... 71 4.1. Mục đích ................................................................................................................................... 71 4.2. Nội dung thử nghiệm ................................................................................................................ 71 4.3. Thiết bị thử nghiệm .................................................................................................................. 71 4.3.1. Giới thiệu chung ................................................................................................................. 71 4.3.2. Động cơ thử nghiệm ........................................................................................................... 72 4.3.3. Băng thử động cơ ............................................................................................................... 74 4.3.4. Hệ thống điều khiển băng thử ............................................................................................. 75 4.4. Quy trình và điều kiện thử nghiệm .......................................................................................... 77 4.4.1. Quy trình thử nghiệm ......................................................................................................... 77 4.4.2. Điều kiện thử nghiệm ......................................................................................................... 78 4.5. Tiến hành thử nghiệm và kết quả ............................................................................................. 78 4.5.1. Xây dựng đường đặc tính ngoài .......................................................................................... 78 4.5.2. Xây dựng đường đặc tính không tải .................................................................................... 86 4.5.3. Xây dựng các đường đặc tính tải ......................................................................................... 92 4.5.4. Đánh giá độ tin cậy của kết quả .......................................................................................... 98 4.6. Kết luận chương 4 ................................................................................................................... 100 KẾT LUẬN CHUNG VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................................. 101 Kết luận chung .............................................................................................................................. 101 Phương hướng phát triển .............................................................................................................. 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................................. 102 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN ....................................... 106 PHỤ LỤC ........................................................................................................................................ 107

- iv -

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

Ký hiệu Diễn giải Đơn vị

EFI Phun xăng điện tử (Electronic Fuel Injection) -

ECU Bộ điều khiển điện tử (Electronic Control Unit) -

SPI Phun xăng đơn điểm (Single-Point Injection) -

MAP Áp suất nạp tuyệt đối (Manifold Absolute Pressure) -

EDC Điều khiển điện tử động cơ diesel (Electronic Diesel Control) -

PE Bơm dãy -

VE, VR Bơm phân phối -

CR Hệ thống nhiên liệu tích áp (Common Rail) -

ECM - Mô đun điều khiển động cơ (Engine Control Module)

Hệ thống phun nhiên liệu điện tử thủy lực (Hydraulic Electronic HEUI - Unit Injector)

ANN Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network) -

AFR - Tỷ lệ không khí/nhiên liệu (Air Fuel Ratio)

Điều khiển theo mô hình dự báo phi tuyến (Model Predictive MPC - Control)

RBF - Hàm cơ sở bán kính (Radial Basis Function)

HTNL Hệ thống nhiên liệu -

ĐKĐT Điều khiển điện tử -

ĐCĐT Động cơ đốt trong -

QHTT Quy hoạch tuyến tính -

QHPT Quy hoạch phi tuyến -

QHTN Quy hoạch thực nghiệm -

PTHQ Phương trình hồi quy -

QHTG Quy hoạch trực giao -

PUMA Phần mềm điều khiển băng thử động cơ -

INCA Phần mềm liên kết với ECU mở -

AMK Cụm phanh điện -

- v -

THA 100 Thiết bị điều khiển tải -

FEM Chuyển đổi tín hiệu số và tín hiệu tương tự -

DX6 Phần mềm quy hoạch thực nghiệm -

Góc phun sớm độ φs

Áp suất phun pf bar

Lượng tiêu thụ nhiên liệu Gnl g/h

Mô men động cơ Me Nm

- vi -

Công suất động cơ Hp Ne

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

- vii -

Bảng 1.1. Độ rộng xung phun cơ bản (mili giây) theo tốc độ động cơ và tải -------------------------- 20 Bảng 1.2. Các hệ số xác định từ thông số đo từ cảm biến------------------------------------------------- 21 Bảng 4.1. Bảng thông số kỹ thuật của băng thử ------------------------------------------------------------ 71 Bảng 4.2. Thông số kỹ thuật của động cơ AVL 5402 ----------------------------------------------------- 73 Bảng 4.3. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 3000 v/ph ----------------------------------------------------- 80 Bảng 4.4. Các giá trị bj tại tốc độ 3000 v/ph ---------------------------------------------------------------- 81 Bảng 4.5. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 2800 v/ph ----------------------------------------------------- 83 Bảng 4.6. Các giá trị bj tại tốc độ 2800 v/ph ---------------------------------------------------------------- 83 Bảng 4.7. Giá trị bj ở các tốc độ khác nhau trên đường đặc tính ngoài --------------------------------- 84 Bảng 4.8. Giá trị mô men lớn nhất ở đường đặc tính ngoài ----------------------------------------------- 85 Bảng 4.9. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 1000 v/ph ----------------------------------------------------- 87 Bảng 4.10. Các giá trị bj tại tốc độ 1000 v/ph --------------------------------------------------------------- 87 Bảng 4.11. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 1200 v/ph ---------------------------------------------------- 89 Bảng 4.12. Các giá trị bj ở các tốc độ khác nhau trên đường đặc tính không tải ---------------------- 91 Bảng 4.13. Các giá trị Gnlmin , φs và pf ở các tốc độ khác nhau trên đường đặc tính không tải ------ 91 Bảng 4.14. Bộ thông số φs tối ưu tại các điểm cơ sở ------------------------------------------------------- 94 Bảng 4.15. Bộ thông số pf tối ưu tại các điểm cơ sở ------------------------------------------------------- 94 Bảng 4.16. Me tối ưu tại các điểm cơ sở --------------------------------------------------------------------- 95 Bảng 4.17. Bộ thông số φs tối ưu sau khi nội suy ----------------------------------------------------------- 95 Bảng 4.18. Bộ thông số pf tối ưu sau khi nội suy ----------------------------------------------------------- 96 Bảng 4.19. Me tối ưu sau khi nội suy ------------------------------------------------------------------------- 97 Bảng 4.20. So sánh Me giữa tính toán và thực nghiệm ---------------------------------------------------- 99

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

- viii -

Hình 1.1. Sơ đồ chung một hệ thống điều khiển -------------------------------------------------------------4 Hình 1.2. Sơ đồ bố trí cảm biến lưu lượng khí nạp trong hệ thống EFI [11]-----------------------------7 Hình 1.3. Sơ đồ nguyên lý chung của một hệ thống phun xăng điện tử [11] ----------------------------7 Hình 1.4. Thuật toán điều khiển thời gian phun nhiên liệu [10] -------------------------------------------8 Hình 1.5. Hiệu chỉnh thời gian phun trong quá trình khởi động -------------------------------------------8 Hình 1.6. Đặc tính hiệu chỉnh khi chạy ấm máy -------------------------------------------------------------9 Hình 1.7. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun theo nhiệt độ khí nạp -----------------------------9 Hình 1.8. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun khi tăng tốc -------------------------------------- 10 Hình 1.9. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun khi giảm tốc ------------------------------------- 10 Hình 1.10. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun theo điện áp ac-qui ---------------------------- 11 Hình 1.11. Tỷ lệ hòa khí và đặc tính hiệu chỉnh phản hồi ------------------------------------------------ 11 Hình 1.12. Sơ đồ hệ thống điều khiển điện tử trên động cơ Mitsubishi 6D1 -------------------------- 12 Hình 1.13. Cơ cấu điều khiển xoay bạc xả ------------------------------------------------------------------ 13 Hình 1.14. Cấu tạo bơm cao áp Mitsubishi 6D1 ----------------------------------------------------------- 13 Hình 1.15. Hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử 3406E trên xe Caterpillar ------------------------- 14 Hình 1.16. Sơ đồ hệ thống phun nhiên liệu thủy lực điện tử HEUI ------------------------------------- 15 Hình 1.17. Sơ đồ hệ thống điều khiển điện tử HEUI [14] ------------------------------------------------ 16 Hình 1.18. Sơ đồ hệ thống nhiên liệu tích áp --------------------------------------------------------------- 16 Hình 1.19. Cấu tạo bơm cao áp của hệ thống nhiên liệu CR --------------------------------------------- 17 Hình 1.20. Cấu tạo vòi phun điện từ ------------------------------------------------------------------------- 18 Hình 1.21. Vòi phun thạch anh (piezo injector) của Denso [40] ----------------------------------------- 18 Hình 1.22. Qui luật phun nhiên liệu -------------------------------------------------------------------------- 19 Hình 1.23. Sơ đồ điều khiển thời điểm phun của ECU ---------------------------------------------------- 19 Hình 1.24. Mô hình mô phỏng một nơ-ron nhân tạo ------------------------------------------------------ 22 Hình 1.25. Sơ đồ các điểm trong vùng huấn luyện và vùng tính toán [52]----------------------------- 23 Hình 1.26. Sai lệch giữa kết quả tính của mô hình và kết quả đo [52] ---------------------------------- 23 Hình 1.27. Sai số điều khiển AFR và lượng nhiên liệu phun [53] --------------------------------------- 24 Hình 1.28. Cấu trúc hệ FES với các bộ mờ hóa (fuzzification) và giải mờ (defuzzification) [55].- 24 Hình 1.29. Hàm với 2 thông số đầu vào và 4 thông số đầu ra [55] -------------------------------------- 25 Hình 1.30. So sánh kết quả dự báo của mô hình FES với kết quả thực nghiệm [55] ---------------- 26 Hình 2.1. Miền làm việc của động cơ kéo máy phát điện ------------------------------------------------- 39 Hình 2.2. Miền làm việc của động cơ dẫn động trực tiếp chân vịt -------------------------------------- 40 Hình 2.3. Miền làm việc của động cơ trên các phương tiện cơ giới [3] -------------------------------- 40 Hình 2.4. Sơ đồ chia lưới-phân vùng làm việc của động cơ ---------------------------------------------- 44 Hình 2.5. Sơ đồ xác định các điểm khảo sát ---------------------------------------------------------------- 45 Hình 2.6. Mô hình nội suy tuyến tính ------------------------------------------------------------------------ 46 Hình 3.1. Sơ đồ đối tượng nghiên cứu có và không có nhiễu [24, 26] ---------------------------------- 49 Hình 3.2. Mô hình đối tượng công nghệ MIMO (nhiều vào, nhiều ra) [24] --------------------------- 50 Hình 3.3. Màn hình giao diện chính của phần mềm DX6------------------------------------------------- 62 Hình 3.4. Màn hình lựa chọn số yếu tố đầu vào và phương pháp quy hoạch thực nghiệm ---------- 62 Hình 3.5. Các bước thực hiện cơ bản trên phần mềm DX6 ----------------------------------------------- 63 Hình 3.6. Lựa chọn hiển thị dạng điểm ---------------------------------------------------------------------- 63

- ix -

Hình 3.7. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình theo chuẩn Fisher ------------------------------------------ 63 Hình 3.8. Dạng phương trình hồi quy tìm được ------------------------------------------------------------ 64 Hình 3.9. Khảo sát giá trị của yếu tố đầu ra phụ thuộc các yếu tố đầu vào ---------------------------- 64 Hình 3.10. Kết quả giải bài toán tối ưu ---------------------------------------------------------------------- 65 Hình 3.11. Ảnh hưởng của nhiệt độ khí nạp lớn tới suất tiêu thụ nhiên liệu của động cơ [64] ----- 66 Hình 3.12. Ảnh hưởng của các tham số điều chỉnh tới các tính năng kinh tế kỹ thuật của động cơ [65]--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 67 Hình 3.13. Ảnh hưởng của áp suất phun tới chiều dài tia phun và kích thước hạt nhiên liệu [65] - 68 Hình 3.14. Lưu đồ thuật toán các bước thực hiện bài toán QHTN TG cấp II ------------------------- 69 Hình 4.1. Sơ đồ bố trí thiết bị thử nghiệm ------------------------------------------------------------------- 72 Hình 4.2. Mặt cắt dọc động cơdiesel 1 xy lanh AVL 5402--- -------------------------------------------- 73 Hình 4.3. Mặt cắt ngang động cơ diesel 1 xy lanh AVL 5402 ------------------------------------------- 73 Hình 4.4. Động cơ diesel 1 xy lanh AVL 5402 ------------------------------------------------------------- 74 Hình 4.5. Băng thử lắp động cơ diesel 1 xy lanh AVL 5402 tại Phòng thí nghiệm ------------------- 74 Hình 4.6. Cấu trúc các FEM trong hệ thống PUMA ------------------------------------------------------- 76 Hình 4.7. Sơ đồ kết nối của hệ thống INCA --------------------------------------------------------------- 77 Hình 4.8. Vùng làm việc của động cơ ------------------------------------------------------------------------ 77 Hình 4.9. Các bước xây dựng bộ tham số (φs, pf) tối ưu -------------------------------------------------- 78 Hình 4.10. Giới hạn vùng làm việc khi khảo sát đường đặc tính ngoài --------------------------------- 79 Hình 4.11. Thuật toán xác định bộ số liệu φs và pf tại đặc tính ngoài ----------------------------------- 79 Hình 4.12. Mô men thể hiện theo các đường đồng mức tại tốc độ 3000 v/ph ------------------------- 81 Hình 4.13. Mô men thể hiện theo không gian ba chiều tại tốc độ 3000 v/ph -------------------------- 82 Hình 4.14. Mô men thể hiện theo các đường đồng mức ở tốc độ 2800 v/ph --------------------------- 83 Hình 4.15. Mô men thể hiện theo không gian ba chiều tại tốc độ 2800 v/ph -------------------------- 84 Hình 4.16. Bộ thông số tối ưu ở đường đặc tính ngoài ---------------------------------------------------- 85 Hình 4.17. Thuật toán xác định bộ số liệu φs và pf tại đặc tính không tải ------------------------------ 86 Hình 4.18. Giá trị Gnl thể hiện theo các đường đồng mức ở tốc độ 1000 v/ph ------------------------ 88 Hình 4.19. Giá trị Gnl thể hiện theo không gian ba chiều ở tốc độ 1000 v/ph -------------------------- 88 Hình 4.20. Giá trị Gnl thể hiện theo các đường đồng mức ở tốc độ 1200 v/ph ------------------------ 90 Hình 4.21. Giá trị Gnl thể hiện theo không gian ba chiều ở tốc độ 1200 v/ph-------------------------- 90 Hình 4.22. Bộ thông số tối ưu ở đường đặc tính không tải ----------------------------------------------- 92 Hình 4.23. Các điểm cơ sở trong bài toán quy hoạch ------------------------------------------------------ 93 Hình 4.24. φs tối ưu theo tốc độ và tải trọng động cơ ------------------------------------------------------ 96 Hình 4.25. pf tối ưu theo tốc độ và tải trọng động cơ ----------------------------------------------------- 97 Hình 4.26. Me tối ưu theo tốc độ và tải trọng đ ộng cơ -------------------------------------------- 98 Hình 4.27. Đặc tính toàn tải theo QHTN và đo trên băng thử -------------------------------------------- 99

MỞ ĐẦU

Tăng hiệu suất, giảm tiêu hao nhiên liệu và thành phần độc hại của khí thải động cơ cùng với nâng cao tuổi thọ và giảm giá thành là những thách thức lớn và cũng là nguồn động lực cho việc phát triển các công nghệ mới trong ngành công nghiệp ôtô [35, 36]. Do vậy, cùng với sự phát triển của các ngành khoa học, một số lượng lớn các nhà khoa học đã đầu tư rất nhiều thời gian, công sức tập trung nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới thân thiện với môi trường để áp dụng cho ngành công nghiệp ôtô [37]. Với mục đích tăng hiệu suất sử dụng nhiên liệu và giảm thiểu lượng phát thải độc hại do các phương tiện giao thông gây ra.

Trong thời gian qua các kết quả nghiên cứu đã thực sự đạt được những thành công và đóng góp đáng kể trong việc phát triển các công nghệ mới cho ngành công nghiệp ôtô thế giới. Trong đó phải kể đến sự phát triển vượt bậc của việc ứng dụng các công nghệ điện, điện tử và điều khiển trong điều khiển các hệ thống của động cơ đốt trong, nổi trội của các ứng dụng này là hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử.

Với các tính năng nổi trội cả về kỹ thuật và kinh tế do hệ thống nhiên liệu điều khiển bằng điện tử đem lại, hiện nay hệ thống này đã được các hãng sản xuất động cơ hàng đầu trên thế giới tập trung đầu tư nghiên cứu, phát triển và đưa vào ứng dụng khai thác trên các sản phẩm của mình. Cùng với sự phát triển chung của nền công nghiệp ôtô thế giới, Việt Nam hiện nay cũng đã khai thác và sử dụng một lượng không nhỏ động cơ sử dụng hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử. Tuy nhiên công nghệ này còn tương đối mới mẻ, hơn nữa hệ thống này thường được sản xuất tách riêng bởi các hãng sản xuất chuyên nghiệp, sau đó cung cấp sản phẩm cho các hãng sản xuất động cơ. Do vậy việc tiếp cận hợp tác, học hỏi và chuyển giao các công nghệ này còn rất hạn chế. Chính vì vậy việc làm chủ công nghệ mới này đang là những thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu sản xuất, khai thác sử dụng, bảo dưỡng và sửa chữa động cơ ở Việt Nam. Hiện nay trong quá trình vận hành khai thác, sử dụng, và bảo dưỡng luôn phải cần có sự hỗ trợ kỹ thuật của chuyên gia các hãng cung cấp. Đặc biệt đối với các động cơ sử dụng hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử sau khi đại tu sửa chữa hoặc cải tiến, dẫn đến một số dữ liệu ban đầu của động cơ bị thay đổi, làm cho động cơ không đảm bảo yêu cầu làm việc tối ưu, tiêu hao nhiên liệu và phát thải vượt quá mức cho phép. Từ những đặc điểm cơ bản đó, đòi hỏi cần phải có bộ dữ liệu mới cho ECU phù hợp với động cơ hiện tại, tuy nhiên đây là công việc phức tạp mà hiện nay vẫn chưa có hướng giải quyết cụ thể. Chính vì vậy đã tạo ra những hạn chế không nhỏ trong quá trình khai thác, sử dụng, cải tiến, bảo dưỡng và sửa chữa các động cơ có hệ thống nhiên liệu điều khiển bằng điện tử. Hơn nữa để tiến tới có nền công nghiệp riêng về động cơ ở Việt Nam theo quy hoạch phát triển ngành công nghiệp ôtô Việt Nam đến năm 2010, tầm nhìn 2020 theo Quyết định 177/2004/QĐ-TTg, thì động cơ phải đạt tỷ lệ sản xuất trong nước 50%. Cùng với yêu cầu khí thải của ô tô, xe mô tô theo Quyết định số 49/2011/QĐ-TTg ngày 1/9/2011 lộ trình áp dụng tiêu chuẩn khí thải đối với xe ô tô, xe mô tô hai bánh sản xuất, lắp ráp và nhập khẩu mới. Thực tế đó đòi hỏi phải chú trọng quan tâm nghiên cứu - phát triển hơn nữa về ứng dụng điện tử trên động cơ hiện đại.

1

Động cơ diesel với ưu điểm có tính kinh tế cao chiếm tỷ lệ ngày càng lớn trong tổng các loại động cơ. Động cơ diesel hiện nay ngày càng hiện đại với hệ thống nhiên liệu CR (common rail) điều khiển điện tử được áp dụng rộng rãi từ động cơ cỡ lớn (tĩnh tại, tàu thủy) đến cỡ trung (ôtô) và cỡ nhỏ (máy kéo, máy nông nghiệp, gia dụng…). Để từng bước làm chủ công nghệ tiên tiến, trong thời gian qua nhiều công trình nghiên cứu về hệ thống nhiên liệu này đã được các nhà khoa học Việt Nam đầu tư nghiên cứu và đạt được những thành công nhất định [1-6]. Tuy nhiên, các công trình này mới bước đầu đề cập đến phần cứng mà chưa đề cập nhiều đến phần mềm của hệ thống điều khiển.

Đối với máy móc có điều khiển điện tử nói chung và động cơ đốt trong có hệ thống nhiên liệu điện tử nói riêng đều có bộ điều khiển điện tử ECU (Electronic Control Unit). Trong hệ thống HTNL ĐKĐT thì ECU là bộ não điều khiển mọi hoạt động của hệ thống và toàn bộ động cơ. Cơ sở để ECU hoạt động là bộ dữ liệu các tham số điều chỉnh được xây dựng trong quá trình nghiên cứu-phát triển động cơ, gọi là bộ dữ liệu chuẩn, được tích hợp trong ECU. Tuy nhiên, phương pháp xây dựng bộ dữ liệu chuẩn thường là bí quyết công nghệ của nhà sản xuất nên không được công bố và rất khó tiếp cận và cũng chưa có tài liệu nào hướng dẫn xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU nói chung và động cơ đốt trong nói riêng.

Với tính cấp thiết như đã trình bày ở trên, tác giả thực hiện luận án Tiến sĩ của mình với đề tài: “Nghiên cứu xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU hệ thống nhiên liệu động cơ diesel”.

i. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài

 Mục đích nghiên cứu

Đưa ra quy trình xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của hệ thống nhiên liệu sử

dụng trên động cơ đốt trong.

Ứng dụng quy trình trên để xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của hệ thống

nhiên liệu CR sử dụng trên động cơ diesel nghiên cứu.

 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Động cơ diesel có hệ thống nhiên liệu CR được lựa chọn làm đối tượng nghiên cứu.

Cụ thể nghiên cứu hệ thống nhiên liệu CR sử dụng trên động cơ nghiên cứu AVL 5402.

Các nội dung nghiên cứu của đề tài được thực hiện tại Phòng thử động cơ một xylanh thuộc Phòng thí nghiệm Động cơ đốt trong, Viện Cơ khí động lực, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội.

ii. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu thực hiện trên cơ sở kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết và thực nghiệm, trong đó lý thuyết quy hoạch thực nghiệm được sử dụng xuyên suốt trong nghiên cứu. Sử dụng phương pháp tối ưu để xây dựng mô hình và xây dựng quy trình tối ưu hóa các tham số trong hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử động cơ diesel. Chạy thực nghiệm

2

trên băng thử để tối ưu các tham số trong hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử động cơ diesel.

iii. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Đây có thể coi là lần đầu tiên sử dụng phương pháp xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của động cơ đốt trong ở Việt Nam. Luận án đưa ra một cách hệ thống về phương pháp tối ưu hóa các tham số điều khiển trong hệ thống nhiên liệu có điều khiển điện tử của động cơ.

Các kết quả của luận án có thể dùng làm tài liệu tham khảo trong việc nghiên cứu phát triển động cơ có hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử. Hơn nữa các kết quả này có thể sử dụng trong công tác đào tạo chuyên sâu về chuyên ngành động cơ đốt trong.

Trên cơ sở các kết quả đạt được của luận án, các nhà sản xuất và khai thác sẽ chủ động trong sử dụng bảo dưỡng, thay thế phụ tùng các động cơ có hệ thống nhiên liệu điều khiển bằng điện tử. Hơn nữa, luận án đóng góp bước đầu hướng tới cho việc chủ động tự sản xuất bộ điều khiển điện tử cho động cơ đốt trong tương lai của ngành công nghiệp ôtô Việt Nam.

iv. Các nội dung chính trong đề tài

Thuyết minh của luận án được trình bày gồm các phần như sau:

 Mở đầu  Chương 1. Tổng quan về xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU trên động cơ đốt

trong

 Chương 2. Cơ sở lý thuyết xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU động cơ đốt trong  Chương 3. Ứng dụng quy hoạch thực nghiệm để tối ưu các tham số trong quá trình

xây dựng bộ dữ liệu chuẩn

 Chương 4. Nghiên cứu thực nghiệm xây dựng bộ dữ liệu chuẩn trên động cơ diesel

AVL 5402

 Kết luận chung và phương hướng phát triển

3

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN CHO ECU TRÊN ĐỘNG CƠ ĐỐT TRONG

Điều khiển điện tử hiện nay là một phương pháp hết sức phổ biến trong mọi lĩnh vực kỹ thuật của thế giới hiện đại. Điều khiển điện tử thực chất là một công nghệ tích hợp của nhiều công nghệ truyền thống khác nhau trong một thể thống nhất, các sản phẩm điều khiển điện tử trước hết phải bắt nguồn từ những thiết kế tối ưu với cấu trúc và nguyên lý hoạt động của nó. Các bộ phận cấu thành như modul cơ khí, điện và điện tử, khí nén và thuỷ lực cũng như các phần tử điều khiển (Sensor: cảm biến, Actuator: bộ chấp hành), các phần mềm tin học... trong một đơn vị sản phẩm phải có ảnh hưởng lẫn nhau tạo nên thể thống nhất hữu cơ. Trong chương này sẽ khái quát về sự điều khiển điện tử ở động cơ đốt trong gồm: động xăng và động cơ diesel. Đồng thời nêu lên những đặc điểm, phương pháp xây dựng bộ dữ liệu cho bộ phận điều khiển điện tử ở động cơ đốt trong.

1.1. Điều khiển điện tử trên các máy móc

1.1.1. Giới thiệu chung

Điều khiển là tập hợp tất cả các tác động có mục đích nhằm điều khiển một quá trình này hay quá trình kia theo một quy luật hay một chương trình cho trước. Quá trình điều khiển hoặc điều chỉnh được thực hiện mà không có sự tham gia trực tiếp của con người, thì chúng ta gọi đó là quá trình điều khiển và điều chỉnh tự động. Tập hợp tất cả các thiết bị mà nhờ đó quá trình điều khiển được thực hiện gọi là hệ thống điều khiển [7, 8].

Hình 1.1. Sơ đồ chung một hệ thống điều khiển

Một hệ thống điều khiển được thể hiện ở Hình 1.1, thường bao gồm ba thành phần cơ bản là bộ điều khiển (ECU - Electronic Control Unit), đối tượng điều khiển (máy công tác) và các cảm biến. Việc điều khiển hệ thống cần thực hiện thông qua các thông số đầu vào I, còn ECU điều khiển máy công tác thông qua các thông số điều khiển và các tham số điều chỉnh II. Để phục vụ cho việc điều khiển cần lấy các tín hiệu phản hồi từ máy công tác trở về ECU thông qua các cảm biến. Các thông số đầu ra của hệ thống thể hiện trong nhóm III.

4

Các thông số vào hệ thống thể hiện trong nhóm I (x1, x2,…xn) xác lập chế độ làm việc của máy công tác, ví dụ như ở động cơ đốt trong là vị trí cơ cấu điều khiển nhiên liệu, mô men cản… Các thông số điều khiển và điều chỉnh máy công tác được thể hiện trong nhóm II (u). Trong nhóm này lại có thể chia thành các thông số điều khiển và các tham số điều chỉnh với bộ dữ liệu chuẩn. Các thông số điều khiển, biểu thị trong nhóm u1, ví dụ đối với động cơ đốt trong là lượng nhiên liệu phun (thời gian mở vòi phun…) hay hệ số dư lượng không khí l… là các thông số được ECU tính toán để cụ thể hóa chế độ làm việc động cơ sau khi được xác lập bởi các thông số đầu vào đã nói ở trên. Còn các tham số điều chỉnh, thể hiện trong nhóm u2, là bộ dữ liệu chuẩn của ECU để điều chỉnh máy công tác hoạt động nhằm đạt được những mục tiêu nhất định gọi là điều kiện ràng buộc đối với các thông số đầu ra III (y1, y2... yn). Lấy ví dụ đối với động cơ diesel, bộ dữ liệu chuẩn là bộ dữ liệu góc phun sớm, áp suất phun, chế độ phun (phun nhiều giai đoạn)… nhằm đạt giá trị tối ưu về mômen, suất tiêu hao nhiên liệu, chất lượng khí thải, độ rung ồn… trong miền làm việc của động cơ.

Tính toán các thông số điều khiển dựa trên các thông số xác lập chế độ làm việc của máy. Đối với động cơ đốt trong, từ vị trí của cơ cấu điều khiển nhiên liệu và tốc độ vòng quay, ECU sẽ tính toán lượng nhiên liệu cơ bản cho một chu trình. Đối với động cơ phun xăng [1, 9, 10], lượng xăng cơ bản được tính toán dựa vào lưu lượng khí nạp và ràng buộc về hệ số dư lượng không khí l (theo đặc tính điều chỉnh để đạt ge hay yêu cầu l = 1 khi động cơ có bộ xử lý xúc tác khí thải ba thành phần). Ngoài ra ECU còn dựa vào bộ dữ liệu điều chỉnh để bổ sung một lượng nhiên liệu phun hiệu chỉnh tùy thuộc vào chế độ đặc biệt như khởi động, hâm nóng máy, tăng tốc… Đối với động cơ diesel cũng tương tự, từ vị trí cơ cấu điều khiển nhiên liệu và tốc độ vòng quay, ECU tính ra lượng nhiên liệu chu trình cơ bản gct và cũng bổ sung thêm một lượng tùy thuộc vào các chế độ đặc biệt như trên [34, 40].

Bộ dữ liệu chuẩn điều chỉnh cần phải thiết lập trên máy thực ở các chế độ khác nhau trong miền làm việc của nó và nạp vào ECU. Đối với động cơ đốt trong, việc này được tiến hành trong phòng thí nghiệm trên băng thử động cơ trong quá trình nghiên cứu-phát triển. Tuy nhiên hiện nay chưa có tại liệu nào nói về việc xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU. Đây chính là đối tượng nghiên cứu của luận án.

Khi máy móc hoạt động (khi đó trong ECU đã có tất cả các dữ liệu cần thiết cho điều khiển u1 và điều chỉnh u2), từ các thông số xác lập chế độ làm việc, ECU tính toán ra u1. Từ các thông số vào và tín hiệu phản hồi qua các cảm biến thì ECU gọi ra và tính toán giá trị các tham số điều chỉnh u2 để điều hành hoạt động của máy. Việc này được thực hiện theo lý thuyết nhận dạng của quá trình điều khiển [8].

Quá trình điều khiển trong hệ thống được thực hiện trên cơ sở một trong ba nguyên tắc cơ bản sau: điều khiển theo sai lệch, điều khiển theo phương pháp bù nhiễu, điều khiển theo sai lệch và bù nhiễu. Khi điều khiển theo sai lệch, tín hiệu ra được đưa vào so sánh với tín hiệu vào nhằm tạo nên tín hiệu tác động lên đầu vào bộ điều khiển nhằm tạo tín hiệu điều khiển đối tượng. Nguyên tắc điều khiển bù nhiễu là sử dụng một thiết bị bù để

5

giảm ảnh hưởng của nhiễu là nguyên nhân trực tiếp gây ra hậu quả cho hệ thống. Nguyên tắc điều khiển hỗn hợp là phối hợp cả hai nguyên tắc trên, vừa có hồi tiếp theo sai lệch vừa dùng các thiết bị để bù nhiễu [38, 39].

Các hệ thống điều khiển tự động cũng còn thường được phân loại theo nguyên lý xây dựng hệ thống: điều khiển mạch vòng hở và điều khiển mạch vòng kín. Trong đó, hệ thống điều khiển mạch kín với ưu điểm tự điều chỉnh và thích nghi với các điều kiện bên ngoài thay đổi đang chiếm ưu thế và được sử dụng rộng rãi hơn. Cụ thể nghiên cứu với hai loại động cơ chính là động cơ xăng và động cơ diesel, cả hai loại ngày càng được điện tử hoá điều khiển để đáp ứng yêu cầu đối với động cơ hiện đại, được trình bày ở các phần sau.

Quá trình điều khiển trình bày tóm tắt ở trên thuộc lĩnh vực chuyên sâu của chuyên

ngành Điều khiển tự động, không phải là đối tượng nghiên cứu của luận án.

1.1.2. Hệ thống điều khiển điện tử động cơ xăng

1.1.2.1. Khái niệm và phân loại

Động cơ xăng được trang bị điều khiển điện tử từ rất sớm vào những năm 70 của thế kỷ 20 và nay rất phổ biến đối với hầu hết dải công suất. Hệ thống điều khiển điện tử trên động cơ xăng, hay thực chất là hệ thống điều khiển phun xăng điện tử (EFI - Electronic Fuel Injection), bao gồm một bộ điều khiển điện tử (ECU), các cảm biến và cơ cấu chấp hành. Các cảm biến có nhiệm vụ ghi nhận các thông số, trạng thái hoạt động của động cơ làm các giá trị đầu vào (hoặc so sánh) của hệ thống điều khiển. ECU so sánh các giá trị đầu vào này với các giá trị tối ưu ghi sẵn trong bộ nhớ, tính toán và đưa ra các thông số điều khiển phù hợp cho cơ cấu chấp hành (vòi phun, hệ thống đánh lửa...).

Hệ thống phun xăng điện tử có thể được phân loại theo số vòi phun (số điểm phun),

theo nguyên lý điều khiển quá trình phun, hay theo nguyên lý đo lưu lượng khí nạp…

Khi phân loại theo số vòi phun, có thể chia thành hệ thống phun xăng đơn điểm (SPI - Single-Point Injection) và hệ thống phun xăng đa điểm (MPI - Multi-Point Injection). Hệ thống phun xăng đơn điểm là hệ thống chỉ dùng một vòi phun trung tâm để phun xăng vào đường nạp trước bướm ga và tạo thành khí hỗn hợp trên đường nạp. Hệ thống này được dùng cho động cơ công suất nhỏ do cấu tạo đơn giản và giá thành thấp. Hệ thống phun xăng đa điểm dùng nhiều vòi phun, mỗi xilanh được cung cấp nhiên liệu bởi một vòi phun riêng biệt, xăng được phun vào đường nạp ở vị trí gần xupáp nạp hoặc phun xăng trực tiếp vào buồng cháy. Hệ thống phun xăng đa điểm có nhiều ưu điểm như đạt tính kinh tế cao và giảm thiểu ô nhiễm môi trường nên hiện nay được sử dụng trên hầu hết các dòng xe hiện đại [9÷11].

Khi phân loại theo phương pháp đo lưu lượng khí nạp, có thể chia thành 2 loại: L-EFI và D-EFI. L-EFI sử dụng cảm biến lưu lượng khí nạp để đo lượng không khí đi vào đường ống nạp. Có hai phương pháp đo: loại thứ nhất đo trực tiếp khối lượng không khí nạp và loại thứ hai tính toán khối lượng không khí nạp nhờ đo sự thay đổi về thể tích không khí (cảm biến loại cánh trượt), nhiệt độ (cảm biến nhiệt điện trở), hay tần số xung (cảm biến xoáy Karman) bên trong buồng đo. Trong khi đó, D-EFI dùng cảm biến đo áp suất chân

6

không trên đường ống nạp, qua đó tính toán khối lượng không khí nạp theo tỷ trọng của không khí nạp bằng cảm biến áp suất tuyệt đối (MAP - Manifold Absolute Pressure). Các sơ đồ bố trí cảm biến khí nạp được trình bày trên Hình 1.2.

Hình 1.2. Sơ đồ bố trí cảm biến lưu lượng khí nạp trong hệ thống EFI [11]

1.1.2.2. Cấu trúc hệ thống phun xăng điện tử

a) Sơ đồ nguyên lý chung

Sơ đồ một hệ thống phun xăng điện tử điển hình như thể hiện trên Hình 1.3. Các bộ phận chính trong hệ thống gồm có: ECU động cơ, các cảm biến (lưu lượng khí nạp, vị trí góc quay trục khuỷu, vị trí trục cam, vị trí bướm ga, nhiệt độ khí nạp, nhiệt độ nước làm mát, cảm biến oxi,…) [11].

Hình 1.3. Sơ đồ nguyên lý chung của một hệ thống phun xăng điện tử [11]

Có thể chia một hệ thống phun xăng điện tử như trên thành 3 khối: khối cấp không khí, khối cấp nhiên liệu và khối điều khiển điện tử. Hệ thống hoạt động cơ bản như sau, từ vị trí bướm ga và tốc độ động cơ, các cảm biến nhận thông tin và gửi đến ECU. ECU sẽ so

7

sánh với bộ dữ liệu điều khiển và tính toán đưa ra tín hiệu điều khiển thời gian mở vòi phun để điều khiển lượng xăng phun cho phù hợp với chế độ làm việc của động cơ. Ngoài ra, từ bộ dữ liệu chuẩn ECU còn điều chỉnh góc đánh lửa sớm, hệ số dư lượng không khí l... để động cơ làm việc tối ưu. Khi nhận được tín hiệu vòi phun mở, xăng có áp suất cao do bơm xăng tạo ra thường trực tại ống phân phối được phun vào đường nạp kết hợp với không khí tạo thành hỗn hợp.

b) Điều khiển phun trong hệ thống phun xăng điện tử

Lượng nhiên liệu phun được ECU điều khiển thông qua thời gian phun nhiên liệu - là tổng của thời gian phun nhiên liệu cơ bản (tb) và thời gian phun hiệu chỉnh (tc). Thời gian phun nhiên liệu cơ bản được tính toán theo lượng khí nạp đo được và tốc độ động cơ. Thời gian phun hiệu chỉnh dùng để hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun ở các chế độ làm việc khác nhau của động cơ như khởi động, chạy ấm máy, tăng tốc, giảm tốc,… Lưu đồ thuật toán điều khiển thời gian phun được thể hiện ở Hình 1.4. Các chế độ hiệu chỉnh phun có thể tóm tắt như sau [10].

Hình 1.4. Thuật toán điều khiển thời gian phun nhiên liệu [10]

c) Chế độ khởi động

Hình 1.5. Hiệu chỉnh thời gian phun trong

Để nâng cao khả năng khởi động, giúp động cơ hoạt động ổn định trong một khoảng thời gian nhất định sau khi khởi động thì hỗn hợp cần được làm đậm. Do rất khó xác định chính xác lượng khí nạp ở chế độ khởi động và tốc độ động cơ thay đổi lớn nên ECU lấy thời gian phun cơ bản (ứng với nhiệt độ động cơ) cộng thêm thời gian hiệu chỉnh theo điện áp ắc quy để tạo ra thời gian phun thực tế ti [10], thể hiện trên Hình 1.5.

quá trình khởi động

8

Tỷ lệ hòa khí ở chế độ này thường rất đậm (λ = 0,4 ÷ 0,8) tùy theo nhiệt độ động cơ. Ở chế độ khởi động, tín hiệu từ cực ST của khóa điện được gửi đến ECU để nhận biết động cơ đang khởi động, ngoài ra tín hiệu từ cảm biến nhiệt độ động cơ cũng được gửi tới để xác định nhiệt độ động cơ.

d) Chạy ấm máy

Để rút ngắn thời gian hâm nóng máy, lượng nhiên liệu phun được tăng lên khi nhiệt độ động cơ thấp. Tuy nhiên tỷ lệ làm đậm sẽ giảm xuống khi tiếp điểm không tải ở cảm biến bướm ga đóng, như thể hiện trên Hình 1.6.

Sau thời gian khởi động động cơ, ECU xác định thời gian phun theo biểu thức:

ti = tb + tc + taq

Trong đó, thời gian phun chính tb được tính toán theo tín hiệu lượng không khí nạp và tốc độ của động cơ; thời gian phun hiệu chỉnh tc căn cứ theo nhiệt độ động cơ, lượng khí nạp, cảm biến bướm ga; taq thời gian hiệu chỉnh theo điện áp ắc quy.

Hình 1.6. Đặc tính hiệu chỉnh khi chạy ấm máy

e) Hiệu chỉnh theo nhiệt độ khí nạp

Khi nhiệt độ khí nạp giảm, mật độ không khí tăng dẫn đến lượng không khí thực đi vào xilanh động cơ tăng lên. Do đó cần hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun tăng lên khi nhiệt độ khí nạp thấp và ngược lại, thể hiện trên Hình 1.7. Việc hiệu chỉnh này được thực hiện với tín hiệu từ cảm biến nhiệt độ khí nạp gửi về ECU.

Hình 1.7. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun theo nhiệt độ khí nạp

9

g) Chế độ tăng tốc

Ở chế độ tăng tốc, đặc biệt khi bắt đầu tăng tốc, hòa khí quá nhạt do nhiên liệu chưa kịp bổ sung trong khi lượng khí nạp tăng nhanh do bướm ga thay đổi đột ngột. Vì vậy, để động cơ có thể tăng tốc tốt thì cần phải tăng lượng nhiên liệu phun (thời gian phun) tương ứng với lượng không khí nạp, thể hiện trên Hình 1.8. Mức độ tăng tốc được xác định bằng tốc độ thay đổi độ mở bướm ga. Lượng hiệu chỉnh sẽ tăng lên nhanh khi mới tăng tốc và sau đó giảm dần cho đến khi quá trình tăng tốc kết thúc, tăng tốc càng nhanh thì lượng nhiên liệu phun nhiên liệu càng lớn.

Hình 1.8. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun khi tăng tốc

f) Chế độ tải cao

Khi bướm ga mở lớn hơn 50° ÷ 60° so với vị trí đóng, nghĩa là động cơ hoạt động ở chế độ tải lớn đến toàn tải thì lượng nhiên liệu phun cần phải được tăng lên. Do vậy, ECU sẽ thu nhận tín hiệu từ cảm biến vị trí bướm ga để nhận biết độ mở của bướm ga và quyết định điều chỉnh tăng thời gian phun phù hợp.

h) Chế độ giảm tốc

Khi động cơ làm việc ở chế độ không tải cưỡng bức, việc phun nhiên liệu sẽ bị ngừng lại, tạo nên khí thải sạch và tiết kiệm nhiên liệu. Tuy nhiên nếu nhiệt độ động cơ thấp thì tốc độ vòng quay cắt nhiên liệu sẽ tăng lên để ngăn ngừa hiện tượng động cơ chạy không ổn định, như thể hiện trên Hình 1.9.

Hình 1.9. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun khi giảm tốc

Các tín hiệu được gửi đến ECU từ cuộn dây đánh lửa sơ cấp để nhận biết tốc độ động cơ; từ cảm biến vị trí bướm ga để nhận biết độ mở của bướm ga mở lớn hơn 1,5° so với vị trí đóng và tín hiệu từ cảm biến nhiệt độ động cơ để nhận biết nhiệt độ động cơ.

10

k) Hiệu chỉnh theo điện áp ắc qui

Khi ECU tính toán thời gian phun và sau đó gửi tín hiệu tới vòi phun thì sẽ có một khoảng thời gian trễ nhỏ từ khi gửi tín hiệu cho đến khi vòi phun mở. Thời gian trễ sẽ tăng khi điện áp ac-qui giảm và như vậy thời gian phun thực tế giảm, hỗn hợp sẽ nhạt hơn. Do vậy thời gian phun phải được hiệu chỉnh thêm, thể hiện trên Hình 1.10.

Hình 1.10. Đặc tính hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun theo điện áp ac-qui

l) Hiệu chỉnh tỷ lệ nhiên liệu theo tín hiệu phản hồi

ECU hiệu chỉnh khoảng thời gian phun dựa trên các tín hiệu từ cảm biến ôxy (cảm biến λ) nhằm duy trì tỷ lệ hỗn hợp trong khoảng hẹp gần với tỷ lệ hòa khí lý thuyết, để bộ xúc tác khí thải ba thành phần hoạt động với hiệu suất cao. ECU nhận tín hiệu từ cảm biến lambda và hiệu chỉnh lượng nhiên liệu phun nhiên liệu cho phù hợp, thể hiện ở Hình 1.11.

Hiệu chỉnh phản hồi không được thực hiện ở các chế độ như khi cắt nhiên liệu, trong khi khởi động, quá trình làm đậm hỗn hợp sau khi khởi động, quá trình làm đậm khi tăng tốc và khi nhiệt độ động cơ dưới mức quy định.

Hình 1.11. Tỷ lệ hòa khí và đặc tính hiệu chỉnh phản hồi

11

1.1.3. Hệ thống điều khiển điện tử động cơ diesel

1.1.3.1. Khái niệm và phân loại

Hệ thống điều khiển điện tử (ĐKĐT) động cơ diesel (EDC - Electronic Diesel Control), tương tự như hệ thống ĐKĐT động cơ xăng, được tích hợp vào động cơ nhằm tăng công suất, giảm độ ồn, giảm phát thải độc hại và tăng tính kinh tế nhiên liệu.

Hệ thống EDC hiện đã được áp dụng cho tất cả các hệ thống nhiên liệu (HTNL) của động cơ diesel: bơm dãy (PE), bơm phân phối (VE, VR), cụm bơm-vòi phun, và hệ thống bơm tích áp (CR). Mặc dù các hệ thống phun nhiên liệu nêu trên có nguyên lý hoạt động khác nhau, được lắp trên các loại phương tiện khác nhau nhưng chúng đều có chung dạng hệ thống điều khiển EDC [12, 13]. Sau đây chúng ta sẽ lần lượt điểm qua các hệ thống ĐKĐT trên động cơ diesel.

1.1.3.2. Hệ thống điều khiển trên bơm dãy (bơm Bosch)

Hệ thống điều khiển điện tử loại này có thể tự động điều chỉnh góc phun sớm cho phù hợp với các trạng thái làm việc của động cơ, đồng thời cho phép cài đặt để giới hạn tốc độ cực đại và tắt máy bằng động cơ điện. Hình 1.12 dưới đây thể hiện sơ đồ hệ thống điện tử điều khiển góc phun sớm của động cơ Mitsubishi 6D1 [14].

Hình 1.12. Sơ đồ hệ thống điều khiển điện tử trên động cơ Mitsubishi 6D1

1. Công tắc khởi động; 2. Hộp cầu chì và rơ le; 3. Công tắc chẩn đoán; 4. Công tắc xoá mã lỗi; 5. Đầu nối chẩn đoán; 6. Máy phát điện; 7. Cảm biến nhiệt độ nước; 8. Mô tơ bước; 9. Cảm biến vị trí thanh răng; 10. Cảm biến tốc độ động cơ; 11. Bộ điều chỉnh thời điểm phun kiểu cơ khí; 12. Bơm cao áp; 13. Bộ điều tốc cơ khí; 14. Bảng đồng hồ; 15. Đèn báo chẩn đoán; 16. Đồng hồ tốc độ; 17. Khối điều khiển điện tử.

A. Tín hiệu khởi động; B. Tín hiệu nhiệt độ nước làm mát; C. Tín hiệu đầu cuối máy phát; D. Tín hiệu vòng quay động cơ; E. Tín hiệu vị trí thanh răng; F. Tín hiệu vị trí bắt đầu cấp nhiên liệu; G. Tín hiệu kích hoạt mô tơ bước; H. Tín hiệu đèn check; J. Tín hiệu đồng hồ tốc độ; L. Tín hiệu xoá mã lỗi; K. Tín hiệu chẩn đoán.

12

Mô-tơ bước (8) làm dịch chuyển bạc xả được điều khiển tự động nhờ bộ điều khiển điện tử (17), do đó cho phép chọn được góc phun sớm phù hợp với mọi chế độ hoạt động của động cơ. Góc phun sớm tốt nhất ở từng chế độ làm việc được nhà chế tạo xây dựng trước từ hàng loạt thử nghiệm trên băng thử. Qua đó, các thông số chuẩn được lập thành các bản đồ (map) điều khiển và nạp vào bộ vi xử lý. Các tham số chính để xây dựng bản đồ điều khiển là tín hiệu khởi động A, tốc độ động cơ D, vị trí thanh răng E, nhiệt độ động cơ B. Khi động cơ làm việc, bộ vi xử lý sẽ nhận các tín hiệu trên từ các cảm biến, so sánh với thông số chuẩn và từ đó điều khiển cơ cấu dịch chuyển bạc xả trên bơm cao áp để thay đổi góc phun sớm theo map đã có sẵn.

Cơ cấu điều khiển xoay bạc xả thể hiện trên Hình 1.13. Mô tơ bước (1) điều khiển trục xoay (2), thông qua chốt gạt (9) làm bạc (4) đi lên hoặc xuống tuỳ theo chiều quay của trục. Nếu dịch chuyển bạc xả lên trên so với vị trí ban đầu, thời điểm bắt đầu cấp nhiên liệu sẽ muộn hơn do pít-tông phải đi tiếp mới đóng được lỗ nạp và ngược lại.

Hình 1.13. Cơ cấu điều khiển xoay bạc xả 1. Mô tơ bước; 2. Trục xoay; 3. Xy lanh; 4. Bạc xả; 5. Lỗ xả; 6. Piston; 7. Lỗ nạp; 8. Đường dầu; 9. Chốt gạt.

Cấu tạo cụm bơm cao áp Mitsubishi 6D1 và các bộ phận trong hệ thống điều khiển thay đổi góc phun sớm lắp trên bơm được thể hiện trên Hình 1.14.

Hình 1.14. Cấu tạo bơm cao áp Mitsubishi 6D1

1. Thanh răng; 2. Cần điều khiển bạc xả; 3. Bạc xả; 4. Xilanh; 5. Răcco dầu; 6. Van triệt áp 7. Bi; 8. Lò xo; 9. Kim van triệt áp; 10. Chốt; 11. Thân bơm; 12. Piston; 13. Lò xo bơm cao áp; 14. Con đội; 15. Trục cam; 16. Bộ điều khiển phun sớm; 17. Cơ cấu truyền động; 18. Cảm biến vị trí bạc xả; A. Cảm biến vị trí thanh răng; B. Cảm biến tốc độ động cơ; C. Bộ điều khiển phun sớm cơ khí; D. Bộ điều tốc cơ khí.

13

1.1.3.3. Hệ thống điều khiển trên cụm bơm - vòi phun

Sơ đồ hệ thống nhiên liệu kiểu cụm bơm - vòi phun trên xe Caterpillar 3406E thể hiện trên Hình 1.15. Hệ thống này kết hợp giữa điều khiển bằng cơ khí và điều khiển bằng điện tử các tổ bơm - vòi phun liền khối bố trí trên từng xilanh động cơ. Phần truyền động cơ khí thực hiện nhiệm vụ nén pít tông bơm cao áp (8), gồm các bộ phận: trục cam (1), con đội con lăn (2), đũa đẩy (4), đòn bẩy (6). Hệ thống điều khiển điện tử với module điều khiển động cơ (ECM - Engine Control Module) sẽ cấp tín hiệu ra điều khiển van điện từ (7) thực hiện cấp nhiên liệu từ bơm cao áp xuống vòi phun.

Nguyên lý hoạt động của bơm như sau: Van điện từ (11) có tác dụng chặn hoặc mở thông đường dầu cao áp trong bơm pít tông (3) với đường dầu thấp áp (10). Khi bơm cao áp được cam nén xuống, ECM sẽ điều khiển van (11) đóng, do đó nhiên liệu cao áp sẽ theo đường dẫn xuống vòi phun (6) và phun vào xilanh. Khi van (11) được ECM điều khiển mở, nhiên liệu cao áp sẽ qua van về đường (10), quá trình phun kết thúc. Như vậy thời điểm bắt đầu phun được quyết định bởi thời điểm đóng van, thời gian đóng van dài hay ngắn sẽ cho phép luợng nhiên liệu phun vào xilanh là nhiều hay ít. Căn cứ vào thông tin thu nhận từ các cảm biến, bộ ECM sẽ điều khiển van đóng mở hợp lý, cho phép động cơ làm việc một cách tối ưu.

b)

a)

Hình 1.15. Hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử 3406E trên xe Caterpillar

a. Hệ thống nhiên liệu kiểu cụm bơm; b. Sơ đồ nguyên lý làm việc của một tổ bơm

1. Trục cam; 2. Con đội con lăn; 3. Đường dầu bôi trơn; 4. Đũa đẩy; 5. Đầu đòn bẩy; 6. Đòn bẩy; 7. Van điện từ; 8. Bơm - vòi phun.

1. Lò xo; 2. Pít tông bơm cao áp; 3. Xilanh bơm; 4. Vòng đệm kín trên; 5. Vòng đệm kín dưới; 6. Kim phun; 7. Thân; 8. Tấm cách; 9. Lò xo kim phun; 10. Đường dầu cung cấp thấp áp; 11. Van điện từ; 12. Đầu nối ECM.

Một kết cấu bơm - vòi phun khác sử dụng trên các xe Carterpillar là hệ thống phun nhiên liệu điện tử thủy lực (HEUI - Hydraulic Electronic Unit Injector). Điểm khác biệt cơ

14

bản của hệ thống này với hệ thống bơm - vòi phun đã mô tả ở trên là sử dụng dầu bôi trơn có áp suất cao (dầu kích hoạt) để nén pít tông bơm cao áp, đưa nhiên liệu qua vòi phun, phun vào xilanh động cơ. Việc thay đổi thời điểm bắt đầu phun nhiên liệu cũng như lượng nhiên liệu phun được quyết định bởi thời điểm và thời gian mở van đưa dầu vào nén pít tông bơm cao áp. Sơ đồ hệ thống HEUI thể hiện trên Hình 1.16.

Hình 1.16. Sơ đồ hệ thống phun nhiên liệu thủy lực điện tử HEUI

1. Các te dầu; 2. Bình lọc dầu; 3. Khối bơm dầu và bơm nhiên liệu; 4. Cảm biến áp suất dầu; 5. Bộ điều khiển điện tử; 6. Đường dầu áp suất cao để nén pít tông bơm cao áp; 7. Bình lọc

nhiên liệu; 8. Các bơm vòi phun liền khối; 9. Thùng nhiên liệu diesel.

Kết cấu và nguyên tắc hoạt động của các cụm trong hệ thống HEUI như sau:

- Cụm dầu kích hoạt bơm phun: Dầu máy từ các te 1, qua bộ lọc và làm mát 2, vào bơm dầu tăng áp 3. Dầu qua bơm có áp suất cao (dầu kích hoạt), được đưa tới đường ống 6 và chờ sẵn trước cửa van dầu của từng bơm phun 8.

- ECM 5 điều khiển mở van dầu, dầu kích hoạt sẽ nén pít tông bơm nhiên liệu phun vào xy lanh. Áp suất dầu kích hoạt được đo bằng cảm biến áp suất 4 và được điều chỉnh bởi một van xả nằm trong khối bơm dầu 3.

Cụm cung cấp nhiên liệu thấp áp: Trên cụm bơm 3 có gắn bơm nhiên liệu thấp áp để hút nhiên liệu từ thùng 9; Nhiên liệu qua bộ lọc tinh và tách hơi 7 đi đến đường dầu vào của các bơm phun 8, sau đó trở về thùng dầu.

Cụm bơm cao áp - vòi phun: Đây là loại bơm cao áp kiểu bơm vòi phun liền khối,

mỗi xilanh có một bơm phun.

Hệ thống điều khiển điện tử ECM: Thông tin đầu vào ECM lấy từ các cảm biến: vị trí chân ga, tốc độ động cơ, điểm chết trên máy 1, áp suất khí tăng áp, áp suất dầu kích hoạt, áp suất nhiên liệu, áp suất khí quyển, nhiệt độ dầu, nhiệt độ nhiên liệu, nhiệt độ khí nạp, nhiệt độ làm mát, mức dung dịch làm mát. Thông tin đầu ra ECM điều khiển các bộ phận: van xả trên đường dầu kích hoạt, van đưa dầu kích hoạt vào các bơm vòi phun, công tắc tắt máy, bộ điều khiển chạy chậm, điều khiển quạt gió làm mát, bộ sấy nóng nước làm mát khi trời lạnh, đèn báo nguy, đèn chẩn đoán. Sơ đồ hệ thống điều khiển điện tử HEUI cho trên Hình 1.17 [14].

15

Hình 1.17. Sơ đồ hệ thống điều khiển điện tử HEUI [14]

1.1.3.4. Hệ thống nhiên liệu tích áp (CR)

Hệ thống nhiên liệu tích áp (CR) [12, 13, 40] được hãng Bosch đưa ra thị trường lần đầu vào năm 1997. Sau đó, nhiều nhà máy sản xuất ôtô lớn đã đón nhận và ứng dụng trên nhiều dòng xe của mình. Tính đến nay, số lượng xe sử dụng hệ thống nhiên liệu tích áp trên thế giới đã trên 40 triệu chiếc. Với yêu cầu ngày càng gắt gao về vấn đề môi trường và lượng nhiên liệu tiêu thụ thì hệ thống nhiên liệu tích áp là một trong các lựa chọn phù hợp.

Hình 1.18. Sơ đồ hệ thống nhiên liệu tích áp

16

Hình 1.18 trình bày sơ đồ hệ thống nhiên liệu CR dùng cho xe con. Nhiên liệu diesel được bơm chuyển từ thùng chứa qua lọc đến bơm cao áp. Nhiên liệu sau bơm cao áp đạt tới 1800 bar hoặc hơn nữa theo đường ống cao áp dẫn tới bình tích áp. Sau đó nhiên liệu áp suất cao được đưa sẵn đến vòi phun. Tùy thuộc vào vị trí cơ cấu điều khiển nhiên liệu (chân ga) và tốc độ động cơ, các cảm biến nhận thông tin và gửi đến ECU, sau đó ECU sẽ so sánh với bộ dữ liệu điều khiển và đưa ra tín hiệu điều khiển thời gian mở vòi phun, phun nhiên liệuvào xilanh. Đồng thời, ECU dựa trên bộ dữ liệu chuẩn điều khiển áp suất phun pf, góc phun sớm s, chế độ phun (phun mồi, phun sau)... để động cơ làm việc tối ưu.

Hình 1.19. Cấu tạo bơm cao áp của hệ thống nhiên liệu CR

1. Trục bơm; 2. Vòng đệm; 3. Piston; 4. Van hút; 5. Van xả; 6. Đường cấp nhiên liệu.

Các bộ phận trong hệ thống nhiên liệu tích áp bao gồm bình tích áp, bơm nhiên liệu thấp áp, bơm nhiên liệu cao áp, và vòi phun. Bình tích áp có dạng ống hình vuông hoặc tròn và có thể tích phù hợp. Bình có nhiệm vụ tích trữ nhiên liệu với áp suất cao để sãn sàng cung cấp cho vòi phun. Bơm thấp áp có nhiệm vụ bơm chuyển nhiên liệu từ thùng chứa chuyển qua bộ lọc và cung cấp nhiên liệu thấp áp cho bơm cao áp. Sơ đồ kết cấu của một loại bơm cao áp hướng kính có 3 tổ bơm thể hiện trên Hình 1.19. Trục lệch tâm 1 nối với trục khuỷu động cơ khi quay sẽ làm cho vòng đệm 2 (chuyển động song phẳng) đẩy piston 3 đi lên nén nhiên liệu qua van xả 5 ra bình tích áp. Sau khi lên đến điểm chết trên, piston đi xuống dưới tác dụng của lò xo hồi vị, nhiên liệu từ bơm chuyển qua van hút 4 nạp vào xy lanh. Loại bơm này có cơ cấu ngắt một tổ bơm bằng cách đẩy cho van hút của tổ bơm đó luôn mở khi lưu lượng yêu cầu nhỏ (tải nhỏ) để giảm công bơm [40].

Vòi phun nhiên liệu trong hệ thống nhiên liệu tích áp gồm hai loại chính: vòi phun

điện từ và vòi phun thạch anh.

Vòi phun điện từ trình bày trên Hình 1.20, được sử dụng phổ biến trong hệ thống nhiên liệu tích áp. Nhiên liệu từ ống tích áp được dẫn đến cửa 9, theo các rãnh khoan vào khoang cao áp 11, tác dụng lên tiết diện chịu lực của kim phun 1 theo xu hướng nâng kim lên. Ngoài ra, kim còn chịu các lực ép kim xuống của lò xo 10 và áp lực của nhiên liệu lên piston 2. Khi vòi phun không làm việc, tổng lực ép lớn hơn lực nâng nên kim phun đóng các lỗ phun 12. Khi có dòng điện điều khiển từ ECU vào nam châm điện 8, thanh 6 bị hút lên làm mở van 4, nhiên liệu từ khoang bên trên piston 2 chảy qua các lỗ tiết lưu 3 ra cửa hồi 5. Khi đó áp lực tác dụng lên piston 2 giảm, lực nâng thắng lực ép nên kim 1 nâng lên mở lỗ các lỗ 12 phun nhiên liệu vào xy lanh. Tín hiệu điều khiển từ ECU ngắt sẽ kết thúc quá trình phun.

17

Hình 1.20. Cấu tạo vòi phun điện từ

.

1. Kim phun; 2. Piston; 3. Tiết lưu; 4. Van điều khiển; 5. Cửa về đường hồi; 6. Thanh đẩy; 7. Đầu nối điện; 8. Nam châm điện; 9. Cửa vào từ ống cao áp; 10. Lò xo kim phun; 11. Khoang cao áp; 12. Lỗ phun.

Ngoài ra vòi phun cho hệ CR còn sử dụng vòi phun thạch anh (piezo injector) [40] là loại phun tiên tiến có tốc độ mở kim phun nhanh gấp 4 lần vòi phun điện từ, thể hiện trên Hình 1.21 là một loại vòi phun thạch anh của hãng Denso (Nhật Bản). Nguyên tắc làm việc cũng tương tự như vòi phun điện từ. Thay cho bộ phận điều khiển điện - thuỷ lực, trong vòi phun thạch anh sử dụng cơ cấu điều khiển bằng thạch anh. Điện áp điều khiển từ ECU tác dụng lên thanh thạch anh sẽ làm thay đổi chiều dài của nó có tác dụng làm cho kim phun nâng lên mở các lỗ phun, phun nhiên liệu vào xilanh.

Hình 1.21. Vòi phun thạch anh (piezo injector)

của Denso [40]

1. Đường dầu hồi; 2. Đường áp suất cao; 3. Bộ phận thạch anh; 4. Khuếch đại thủy lực; 5. Van điều khiển; 6. Phần chứa kim phun; 7. Lỗ tia phun.

Hệ thống CR có sự khác biệt hơn so với hệ thống diesel thông thường, hệ thống CR có thể thay đổi áp suất phun theo các chế độ làm việc khác nhau. Như thể hiện trên hình 1.22,

18

thời điểm phun được điều khiển bằng hệ thống điều khiển góc phun sớm. Hệ thống này dùng một cảm biến trên trục khuỷu để nhận biết tốc độ động cơ và cảm biến trên trục cam để nhận biết kỳ hoạt động, quá trình phun của hệ thống nhiên liệu CR được thực hiện 3 giai đoạn.

Tia phun chính

Chiều cao nâng kim phun (mm)

Phun mồi

Phun thứ cấp

Phun chính

Thời gian phun (ms)

Hình 1.22. Qui luật phun nhiên liệu

1.1.4. Vai trò của bộ dữ liệu chuẩn ECU

Trong hệ thống ĐKĐT trên cả động cơ xăng và động cơ diesel, có thể thấy rằng ECU là bộ phận quan trọng nhất, đóng vai trò là nơi tiếp nhận và xử lý các thông tin do các cảm biến cung cấp, chuyển đổi thành tín hiệu số và tính toán theo chương trình đã được lập trình sẵn thể hiện trên Hình 1.23. Sau khi tiếp nhận thông tin từ các cảm biện thì ECU đưa tín hiệu chuyển đổi này vào so sánh với bộ dữ liệu chuẩn đã được nạp sẵn để quyết định điều khiển khiển vòi phun và các bộ phận khác trong cơ cấu chấp hành, sao cho động cơ làm việc đảm bảo tính năng kinh tế kỹ thuật tối ưu. Bộ dữ liệu được xây dựng trong quá trình nghiên cứu-phát triển và ghi sẵn trong bộ nhớ của ECU dưới dạng các bộ thông số vận hành hay đặc tính chuẩn [41÷44].

Hình 1.23. Sơ đồ điều khiển thời điểm phun của ECU

19

Về mặt cấu tạo, ECU bao gồm các phần cơ bản sau:

- Bộ vi xử lý có chức năng tính toán và ra quyết định điều khiển.

- Bộ nhớ ROM, RAM, PROM và KAM có nhiệm vụ lưu trữ chương trình và các số liệu.

- Mạch vào/ra: chuẩn hóa tín hiệu vào, lọc, khuếch đại tín hiệu ra...

- Bộ chuyển đổi tín hiệu từ dạng tương tự sang tín hiệu số.

- Đường truyền BUS: Dùng để chuyển các lệnh và số liệu trong ECU.

- Tầng khuếch đại công suất cho mạch điều khiển: phun nhiên liệu, đánh lửa...

- Mạch nguồn.

Các thuật toán dùng để điều khiển động cơ rất phức tạp, vì chúng phải đáp ứng nhiều yêu cầu khác nhau về công suất, suất tiêu thụ nhiên liệu, mức độ phát thải,… Bộ ECU phải dùng một biểu thức tính toán và một loạt các bảng dữ liệu có sẵn (dữ liệu chuẩn) để xác định độ rộng xung cho từng chế độ làm việc của động cơ. Biểu thức tính toán bao gồm một loạt các hệ số được tra từ các bảng dữ liệu chuẩn. Có thể có tới hàng trăm tham số trong biểu thức tính toán này. Tuy nhiên hãy xét ví dụ tính độ rộng xung phun nhiên liệu xăng với ba tham số: độ rộng xung phun cơ bản, nhiệt độ nước làm mát và nồng độ oxy. Ta có biểu thức tính toán như sau:

Độ rộng xung phun = Độ rộng xung phun cơ bản * A * B

Trước hết, ECU sẽ tìm trong bảng dữ liệu độ rộng xung phun cơ bản là hàm của tốc độ động cơ và tải. Giả sử tốc độ động cơ là 2000 v/ph và tải động cơ là 80%, tra trên Bảng 1.1 ta có độ rộng xung phun cơ bản là 8 mili giây.

Bảng 1.1. Độ rộng xung phun cơ bản (mili giây) theo tốc độ động cơ và tải [10]

n Tải (%)

(v/ph) 20 40 60 80 100

1000 1 3 4 5 2

2000 2 6 8 10 4

3000 3 9 12 15 6

Các hệ số A và B được xác định dựa trên các thông số đo được từ các cảm biến. Giả sử hệ số A được xác định từ nhiệt độ nước làm mát bằng 100°C, và hệ số B được xác định

từ mức độ oxy trong khí thải (qua cảm biến oxy) ở mức 3. Như vậy, tra theo Bảng 1.2 ta có A = 0,8 và B = 1.

Như vậy, ECU sẽ tính ra độ rộng xung phun cần thiết là: 8*0,8*1 = 6,4 (mili giây)

20

4000 4 12 16 20 8

Bảng 1.2. Các hệ số xác định từ thông số đo từ cảm biến [10]

Nhiệt độ nước làm mát (°C) Hệ số A Mức độ oxy trong khí thải Hệ số B

0 1,2 0 1

25 1,1 1 1

50 1 2 1

75 0,9 3 1

Trên thực tế, hệ thống điều khiển động cơ chứa hàng trăm tham số, mỗi tham số này lại có bảng dữ liệu chuẩn của riêng nó. Hơn nữa, tùy theo tốc độ động cơ, ECU có thể phải thực hiện tính toán và điều chỉnh hàng triệu lần một giây [45÷49].

1.2. Giới thiệu về xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của động cơ đốt trong

Như vậy có thể thấy rằng, bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của HTNL ĐKĐT trên động cơ là cần thiết và quan trọng trong việc quyết định hiệu quả làm việc của động cơ. Vì vậy việc xác định bộ dữ liệu chuẩn cho ECU luôn được coi là nhiệm vụ quan trọng hàng đầu của các hãng sản xuất động cơ. Để thực hiện được vấn đề này thông thường các hãng phải có đầy đủ các yếu tố sau:

Cần phải có hệ thống băng thử với các cảm biến đo và động cơ thử nghiệm (động cơ

nghiên cứu) và các phần mềm điều khiển.

Chạy thử nghiệm theo quy trình thử để xác định các tham số điều chỉnh tối ưu ứng với

từng vùng trong miền làm việc của động cơ.

Thu thập, xử lý dữ liệu, đánh giá độ tin cậy và tính chính xác của các hàm quan hệ

giữa mục tiêu và các tham số điều chỉnh để làm bộ dữ liệu chuẩn cho ECU.

Các hãng sản xuất động cơ trên thế giới đều có những công nghệ riêng để xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU, trong đó bao gồm các phương pháp đang dùng như là mạng nơron, logic mờ, thống kê, quy hoạch thực nghiệm…, các bộ dữ liệu của từng loại động cơ được xây dựng trên các băng thử, ứng với các chế độ làm việc khác nhau thuộc các miềm làm việc khác nhau của động cơ. Bộ dữ liệu này sẽ là bộ dữ liệu cơ sở nạp vào ECU và luôn được bảo mật và không thay đổi được trong quá trình sử dụng.

Mặc dù vậy quy trình công nghệ xây dựng bộ dữ liệu cho ECU của hệ thống điều khiển trên động cơ vẫn là những bí mật riêng của các hãng nên rất khó tiếp cận để học hỏi và chuyển giao công nghệ. Hiện nay hãng AVL, Cộng hòa Áo, đã phát triển và thương mại hóa phần mềm AVL-CAMEO, đây là phần mềm chuyên dụng để xây dựng bộ dữ liệu và lấy đặc tính tự động trên băng thử động cơ. Tuy nhiên hệ thống phần mềm này phải đi kèm với những trang thiết bị chuyên dụng và tất nhiên giá thành cũng rất đắt.

21

100 0,8 4 0,75

1.3. Các công trình đã thực hiện trong và ngoài nước

1.3.1. Nghiên cứu ngoài nước

Với bài toán tối ưu hóa các thông số làm việc của động cơ, qua đó xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU động cơ, trên thế giới đã có một số cách tiếp cận khác nhau, nổi bật là các ứng dụng mạng nơ-ron, logic mờ hay quy hoạch thực nghiệm.

Mạng nơ-ron (neural network), hay mạng nơ-ron nhân tạo (ANN - Artificial Neural Network) là mô hình tính toán được xây dựng nhằm mô phỏng hoạt động của não người. Khác với việc tính toán theo các thuật toán và chương trình với sự trợ giúp của máy tính, quá trình tính toán trên não người: (i) được thực hiện song song và phân tán trên nhiều nơ- ron gần như đồng thời; (ii) thực chất là quá trình học, chứ không phải theo sơ đồ định sẵn từ trước [15].

Sơ đồ mô phỏng một nơ-ron nhân tạo (hay một đơn vị xử lý) được cho trên Hình 1.24. Đầu vào của nơ-ron nhân tạo gồm n tín hiệu xi (i = 1, 2, 3, …, n), đầu ra là tín hiệu y. Tín hiệu tổng hợp đầu vào được xác định từ các tín hiệu xi với trọng số wi qua bộ tổng hợp:

(1.1)

= ∑ ()

Đầu ra y của nơ-ron được xác định bằng một hàm tính toán phi tuyến f (còn gọi là hàm

kích hoạt) nào đó. Có thể biểu diễn mô hình định lượng của nơ-ron bằng biểu thức sau:

(1.2)

) hay () = ()

() = (∑ () −

Trong đó:

θ: là ngưỡng kích hoạt nơ-ron.

t: là thời gian.

Các nơ-ron nhân tạo có thể được kết nối theo nhiều cách, trong đó có hai mô hình phổ biến nhất là mạng truyền thẳng (feedforward neural network) và mạng hồi quy (recurrent neural network). Trong mô hình truyền thẳng, tín hiệu chỉ truyền theo một hướng qua mạng mà không có đường tín hiệu phản hồi. Còn trong mô hình hồi quy thì kết hợp cả các đường truyền thẳng và đường phản hồi [49÷51].

Việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo được chia thành hai giai đoạn: học hay huấn luyện mạng và áp dụng để đưa ra kết quả ước lượng từ đầu vào bất kỳ. Trong quá trình huấn luyện mạng, các giá trị đầu vào và giá trị đầu ra kỳ vọng phải biết trước. Các trọng số wi sẽ được điều chỉnh sao cho sai lệch giữa giá trị đầu ra từ mô hình mạng và giá trị kỳ vọng là nhỏ nhất. Với mô hình mạng truyền thẳng thì phương pháp phổ biến và hiệu quả

22

Hình 1.24. Mô hình mô phỏng một nơ-ron nhân tạo

nhất, được sử dụng rộng rãi là thuật toán lan truyền ngược sai số (Back Propagation). Còn với mô hình mạng hồi quy thì hiện tại vẫn chưa có thuật toán nào được ứng dụng thực tế mà đem lại hiệu quả rõ rệt. Sau giai đoạn huấn luyện mạng, các trọng số wi được cố định và mạng sẽ dùng chúng để đưa ra các ước lượng đầu ra từ các giá trị đầu vào bất kỳ (có thể nằm ngoài bộ dữ liệu mà mạng đã được học) [15, 16].

Hình 1.25. Sơ đồ các điểm trong vùng huấn luyện và vùng tính toán [52]

Trong nghiên cứu của mình, R. Muller và các cộng sự [52] đã sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với thuật toán lan truyền ngược tham số để xác định thời điểm chuyển hóa 50% năng lượng, qua đó tìm ra góc đánh lửa sớm tối ưu. Tín hiệu đầu vào cho mạng nơ-ron là tín hiệu diễn biến áp suất bên trong xilanh động cơ ở từng chu trình. Động cơ thử nghiệm là động cơ xăng Mercedes-Benz 2.3l, 4 xilanh. Tải động cơ được chọn ở 6, 8, 10, 12 bar bmep (áp suất có ích trung bình) trong dải tốc độ từ 2000÷5500 v/ph, bước 500 v/ph. Các tác giả đã dùng 23 điểm để huấn luyện mạng, sau đó dùng mô hình tính toán 8 điểm khác, được thể hiện trên Hình 1.25.

Sai lệch giữa kết quả tính toán từ mô hình với kết quả đo thực tế được chỉ ra trên Hình

1.26. Theo đó, sai lệch trung bình giữa giá trị đo và giá trị tính là 0,046° với giá trị sai số tuyệt đối lớn nhất là 0,26°. Như vậy mô hình mạng nơ-ron đã cho kết quả rất chính xác.

Hình 1.26. Sai lệch giữa kết quả tính của mô hình và kết quả đo [52]

Trong một nghiên cứu khác, Zhai và Yu [53] đã sử dụng mô hình mạng nơ-ron để đưa ra bộ thông số điều khiển tỷ lệ không khí/nhiên liệu (AFR - Air Fuel Ratio) cho động cơ. Các tác giả đã sử dụng sơ đồ điều khiển theo mô hình dự báo phi tuyến (MPC - Model Predictive Control) và mạng nơ-ron dựa trên thuật toán hàm cơ sở bán kính (RBF - Radial Basis Function). Mạng nơ-ron RBF được thiết kế có thể thích ứng tức thời với sự thay đổi của những thay đổi phi tuyến trong các vùng làm việc khác nhau của động cơ. Dựa vào các dự báo trước nhiều cấp về tỷ lệ không khí/nhiên liệu, thuật toán điều khiển tối ưu sẽ tính toán ra các thông số cần điều khiển để duy trì giá trị hoà khí chuẩn (AFR ≈ 14,7) khi tốc độ

23

động cơ và tải thay đổi. Kết quả tính toán theo mô hình MPC được thể hiện trên Hình 1.27. Sai số tuyệt đối trung bình của giá trị tỷ lệ không khí/nhiên liệu là 0,4464. Tỷ lệ này cũng được duy trì trong dải ±1% xung quanh giá trị hoà khí chuẩn.

Hình 1.27. Sai số điều khiển AFR và lượng nhiên liệu phun [53]

Ngoài ra, một số công trình nghiên cứu khác sử dụng kỹ thuật điều khiển mờ (fuzzy control) để tối ưu hóa các thông số làm việc của động cơ [54÷56]. Trong một công bố vào năm 2007, Khiar và cộng sự [54] đã sử dụng mô hình điều khiển mờ Takagi-Sugeno để điều khiển phi tuyến một động cơ đánh lửa nổ 3 xilanh. Kết quả tính toán với mô hình mờ cho thấy khi sử dụng phương pháp này ở hai chế độ 2500 v/ph và 3000 v/ph thì sai lệch về momen trung bình chỉ là  3 Nm (giá trị cao nhất dưới 5%).

Hình 1.28. Cấu trúc hệ FES với các bộ mờ hóa (fuzzification)

và giải mờ (defuzzification) [55].

24

Nhóm nghiên cứu của Tasdemir và cộng sự [55] cũng đã sử dụng hệ chuyên gia mờ (FES - Fuzzy Expert System) trong mô phỏng động cơ xăng nhằm đưa ra dự báo các thông số kinh tế kỹ thuật và phát thải của động cơ, bao gồm công suất, momen, suất tiêu thụ nhiên liệu và phát thải hydrocarbon.

Cấu trúc của mô hình FES mà Tasdemir sử dụng được cho trên Hình 1.28, trong đó các giá trị đầu vào và đầu ra của hệ thống là các giá trị chắc chắn (tường). Bằng việc mờ hóa những giá trị tường đầu vào này, các giá trị phần tử mờ và cấp độ của chúng được xác định. Trong mô hình mà các tác giả xây dựng thì hai thông số đầu vào là tốc độ động cơ và góc mở sớm xupap nạp. Các thông số ra của mô hình gồm có công suất động cơ, mô men, suất tiêu thụ nhiên liệu có ích, và lượng phát thải hydrocarbon. Các dữ liệu đầu vào và đầu ra được mờ hóa bởi các chuyên gia và chuyển thành các biến ngôn ngữ như cực thấp (L1), thấp nhất (L2), thấp hơn (L3), thấp (L4), hơi thấp (L5), dưới trung bình (M1), trung bình (M2), trên trung bình (M3), trung bình cao (M4), hơi cao (H1), cao (H2), cao hơn (H3), cao nhất (H4), cực cao (H5). Trên cơ sở các định nghĩa này, các tác giả đã xây dựng nên 48 luật mờ dựa trên tri thức chuyên gia (người), sau đó tập hợp thành cơ sở tri thức của hệ thống. Cấu trúc của một hệ thống FES với một bộ mờ hóa, một cơ sở trí thức (cơ sở các luật), động cơ tham chiếu mờ và một bộ giải mờ, các hàm phần tử mờ xây dựng từ các thông số trên được mô tả trong Hình 1.29.

Hình 1.29. Hàm với 2 thông số đầu vào và 4 thông số đầu ra [55]

Kết quả tính toán mang tính dự báo từ mô hình FES khi so sánh với kết quả đo đạc

thực nghiệm thể hiện trên Hình 1.30.

25

Hình 1.30. So sánh kết quả dự báo của mô hình FES với kết quả thực nghiệm [55]

Có thể thấy rằng sai lệch giữa kết quả tính toán bằng mô hình logic mờ với kết quả thực nghiệm là rất nhỏ, hoàn toàn có thể bỏ qua. Như vậy, với một mô hình được xây dựng tốt và có cơ sở tri thức lớn thì phương pháp logic mờ mới đem lại hiệu quả và tính chính xác rất cao.

Ngoài một số phương pháp đã được đề cập và điểm qua ở trên, để giảm thiểu chi phí và thời gian thực nghiệm, kỹ thuật quy hoạch thực nghiệm (QHTN) cũng thường được kết hợp sử dụng để giải quyết bài toán điều khiển tối ưu. Nhóm tác giả Timothy Hollyday và Thony J.Lawrance đã thực hiện kỹ thuật QHTN trong việc xây dựng map dữ liệu cho động cơ [57]. Các tác giả dùng mô hình hồi quy đa thức 2 bước để giải bài toán tìm góc phun sớm tối ưu và suất tiêu thụ nhiên liệu theo tải, số vòng quay, tỷ lệ nhiên liệu - không khí và tỷ lệ khí luân hồi. Kết quả tính toán cho độ chính xác tương đối cao, sai sổ bình phương trung bình khi dự báo đại lượng momen chỉ là 1,5 Nm. Nhóm tác giả Sascha Schoenfeld và Avnish Dhongde đã phân tích các tham số hình học đỉnh piston và kết cấu lỗ phun bằng CFD và QHTN [58]. Nhóm tác giả Michael Egert và Herbert Mittermaier đã áp dụng mô hình CFD trong đánh giá buồng đốt của động cơ diesel bằng phương pháp QHTN [59].

Hiện nay đã có nhiều sản phẩm tích hợp để giải bài toán tối ưu một cách tự động được thương mại hóa và giới thiệu trên thị trường (chẳng hạn AVL CAMEO), tuy nhiên chúng thường có giá thành rất cao và mã nguồn chương trình là bí mật của nhà sản xuất.

26

1.3.2. Nghiên cứu trong nước

Hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử cho động cơ đã được các nhà khoa học Việt Nam quan tâm và đầu tư nghiên cứu trong nhiều năm trở lại đây. Có thể tóm lược một vài công trình tiêu biểu như sau.

Trong công trình nghiên cứu của mình, tác giả Phạm Minh Tuấn và các cộng sự [1] đã tiến hành nghiên cứu thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh một hệ thống phun xăng cho xe máy. Bộ dữ liệu nạp cho ECU là thời gian phun trên một chu trình (tỷ lệ với lượng nhiên liệu cấp cho chu trình) phụ thuộc vào tốc độ và tải trọng (độ mở bướm ga) được xây dựng trên băng thử theo phương pháp dò tay. Ứng với mỗi giá trị tốc độ và tải trọng cố định, tiến hành điều chỉnh thời gian phun sao cho đảm bảo được hệ số dư lượng không khí λ ≈ 1.

Năm 2004, tác giả Trần Anh Trung [4] trình bày nghiên cứu chế tạo bộ điều khiển ECU cũng như quy trình xây dựng bộ dữ liệu về lượng nhiên liệu phun ở chế độ cơ bản phụ thuộc vào tốc độ và tải trọng của động cơ (độ chân không ở họng khuếch tán). Bộ số liệu được xây dựng trên băng thử theo phương pháp dò (điều chỉnh lượng nhiên liệu để đảm bảo luôn duy trì hệ số dư lượng không khí λ ≈ 1).

Năm 2011, tác giả Khổng Văn Nguyên [5] đưa ra các nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của các thông số điều khiển trong hệ thống nhiên liệu tới các tính năng kinh tế kỹ thuật của động cơ sử dụng hệ thống nhiên liệu tích áp (CR). Tác giả đã nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số áp suất phun và góc phun sớm tới các tính năng kinh tế kỹ thuật của động cơ ở hai chế độ có và không có phun mồi. Tuy nhiên việc khảo sát chỉ thực hiện ở một số đường đặc tính tốc độ như 25%, 50%, 75% và 100% tải, việc khảo sát các thông số áp suất phun và góc phun sớm một cách rời rạc vừa làm tăng số lượng các thử nghiệm cần thực hiện trong khi đó các giá trị tối ưu mà tác giả đưa ra có thể chỉ là giá trị tối ưu cục bộ (thiếu mối quan hệ tác động qua lại giữa các yếu tố đầu vào).

Năm 2010, tác giả Lê Đình Vũ, Vũ Đức lập [6] đã nghiên cứu ứng dụng hệ thống nhiên liệu common rail cho động cơ diesel DSC-80. Công trình xây dựng bộ số liệu về đường đặc tính động cơ (EMs) và biểu đồ phun nhiên liệu của vòi phun (IMs) cho phù hợp với các chế độ công tác cũng như các chế độ hiệu chỉnh theo yêu cầu của động cơ.

Các công trình nghiên cứu về hệ thống nhiên liệu điều khiển điện tử nêu trên đã thu được nhiều kết quả tích cực. Tuy nhiên, các kết quả này mới bước đầu đề cập đến phần cứng của hệ thống điều khiển hoặc một phần nhỏ trong bộ số liệu mà chưa có công trình nào xây dựng một cách bài bản bộ dữ liệu chuẩn cho ECU động cơ đốt trong. Do đó đề tài luận án này tập trung xây dựng một bộ tham số chuẩn cho động cơ diesel trên cơ sở ứng dụng kỹ thuật quy hoạch thực nghiệm để giải bài toán tối ưu hóa.

1.4. Lựa chọn phương pháp, giới hạn và đối tượng nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu sử dụng trong đề tài này là kết hợp lý thuyết quy hoạch thực nghiệm với phương pháp giải bài toán tối ưu hóa trong điều khiển. Phương pháp quy hoạch thực nghiệm được lựa chọn vì nó cho phép giảm đáng kể số lượng thí nghiệm cần thực hiện, xác định được điều kiện tối ưu đa yếu tố của đối tượng nghiên cứu một cách khá

27

chính xác bằng các công cụ toán học, thay cho cách giải gần đúng, tìm tối ưu cục bộ như các thực nghiệm thụ động. Hơn nữa, hiện nay với sự trợ giúp của các công cụ tính toán trên máy tính (phần mềm thương mại DX6) thì bài toán quy hoạch thực nghiệm trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Đối tượng nghiên cứu được lựa chọn là động cơ diesel có trang bị hệ thống nhiên liệu HTNL CR. Trước hết, đây là loại động cơ diesel hiện đại, có ứng dụng rộng rãi từ cỡ lớn (tĩnh tại, tàu thủy) đến cỡ trung (ô-tô) và cỡ nhỏ (máy kéo, máy nông nghiệp, gia dụng…). Tại PTN Động cơ đốt trong, Viện Cơ khí Động lực, Trường ĐHBK Hà Nội đang sẵn có một động cơ nghiên cứu một xilanh sử dụng HTNL CR. Hệ thống động cơ và băng thử này được trang bị các thiết bị phụ trợ có thể đáp ứng đầy đủ yêu cầu nghiên cứu xây dựng bộ dữ liệu điều chỉnh để thiết lập đặc tính động cơ diesel sử dụng HTNL CR. Bộ ECU điều khiển động cơ này được cung cấp ở dạng mở, người dùng có thể truy cập và điều chỉnh các tham số thông qua phần mềm nên thuận tiện cho quá trình xác định điểm làm việc tối ưu.

1.5. Kết luận chương 1

Điều khiển điện tử trên các máy móc nói chung đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có động cơ đốt trong. Vai trò của bộ dữ liệu chuẩn trong ECU của HTNL ĐKĐT trên động cơ xăng cũng như trên động cơ diesel.

Các hãng sản xuất động cơ trên thế giới đã thực hiện xây dựng bộ dữ liệu chuẩn các tham số điều chỉnh tối ưu cho ECU động cơ qua một số cách tiếp cận khác nhau như ứng dụng mạng nơron, logic mờ hay sử dụng kỹ thuật QHTN. Tuy nhiên vẫn còn là sự bí mật của hãng và rất khó tiếp cận.

Ở Việt Nam, cũng đã có một số công trình nghiên cứu về HTNL ĐKĐT và bước đầu thu được kết quả tích cực. Tuy nhiên, các nghiên cứu này còn tương đối sơ khai, chưa có tính bao quát và hệ thống. Do đó, luận án này được thực hiện với mục đích xây dựng một cách bài bản bộ dữ liệu chuẩn cho ECU động cơ diesel.

Nhằm bảo đảm tính khái quát và tính khả thi, đối tượng nghiên cứu được chọn là động cơ nghiên cứu diesel một xilanh có trang bị HTNL CR, ĐKĐT hiện đang sẵn có tại PTN ĐCĐT, Trường ĐHBK Hà Nội.

28

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN CHO ECU ĐỘNG CƠ ĐỐT TRONG

Xây dựng bộ dữ liệu cho động cơ đốt trong có sự hỗ trợ của toán học là một trong những yếu tố rất quan trọng. Trong kỹ thuật thường dùng những bài toán tối ưu nhiều biến đa mục tiêu để xác định được những bộ thông số cần thiết. Luận án chỉ nghiên cứu sâu động cơ diesel nên phải xác định được các tham số điều chỉnh động cơ diesel nói chung, cũng như động cơ diesel sử dụng HTNL CR nói riêng gồm những tham số điều chỉnh để ứng dụng toán học tính toán xây dựng bộ dữ liệu chuẩn.

2.1. Bài toán tối ưu nhiều biến đa mục tiêu trong kỹ thuật

2.1.1. Bài toán tối ưu tổng quát

Tối ưu hóa là một trong những lĩnh vực kinh điển của toán học có ảnh hưởng đến hầu hết các lĩnh vực khoa học - công nghệ và kinh tế - xã hội. Trong thực tế, việc tìm giải pháp tối ưu cho một vấn đề nào đó chiếm một vai trò hết sức quan trọng. Phương án tối ưu là phương án hợp lý nhất, tốt nhất, tiết kiệm chi phí, tài nguyên, nguồn lực mà lại cho hiệu quả cao.

Bài toán tối ưu tổng quát được phát biểu như sau [17]:

min f(x) với điều kiện x  D

(P1)

hoặc

max f(x) với điều kiện x  D

(P2)

Trong đó D  Rn được gọi là tập nghiệm chấp nhận được hay tập ràng buộc và f: D  R là hàm mục tiêu. Mỗi điểm x  D được gọi là một nghiệm chấp nhận được hay một phương án chấp nhận được (có thể gọi tắt là một phương án).

Điểm x*  D mà

f(x*)  f(x)  x D

Được gọi là nghiệm tối ưu, hoặc nghiệm tối ưu toàn cục, hoặc nghiệm cực tiểu toàn cục (global minimizer), hoặc chỉ đơn giản là nghiệm của bài toán (P1). Người ta còn gọi một nghiệm tối ưu là một phương án tối ưu hay lời giải của bài toán đã cho. Điểm x*  D được gọi là một điểm tối ưu hóa toàn cục chặt (strictly global minimizer) nếu

f(x*) < f(x) x  D và x  x*.

Không phải bài toán (P1) nào cũng có nghiệm cực tiểu toàn cục và nếu bài toán có

nghiệm toàn cục thì cũng chưa chắc có nghiệm cực toàn cục chặt.

Giá trị tối ưu (hay giá trị cực tiểu) của bài toán (P1) được ký hiệu là:

hoặc minf(x) x D.

min

(

x

)

f  Dx

Nếu bài toán (P1) có nghiệm tối ưu là x* thì f (x*) = minf(x) x D

29

Ta ký hiệu Argminf(x) x D là tập nghiệm tối ưu của bài toán (P1). Nếu bài toán

chỉ có một nghiệm tối ưu x* thì có thể viết x* = argminf(x) x  D.

Điểm x*  D được gọi là nghiệm tối ưu địa phương hoặc nghiệm cực tiểu địa phương

của bài toán (P1) nếu tồn tại một  - lân cận B(x*, ) của điểm x*  D

Sao cho f(x*)  f(x) x  B(x*, )  D.

Điểm x*  D được gọi là nghiệm tối ưu địa phương chặt hoặc nghiệm cực tiểu địa phương chặt của bài toán (P1) nếu tồn tại một  - lân cận B(x* , ) của điểm x*  D sao cho

f(x*) < f(x) x  B(x*, )  D và x  x*.

Lưu ý rằng, người ta cũng thường phát biểu bài toán (P1) dưới dạng

minf(x) x D hoặc f(x)  min hoặc

với điều kiện x D

min

)( xf  Dx

Tương tự bài toán (P2) cũng thường được phát biểu dưới dạng

maxf(x) x D hoặc f(x) max hoặc

, với điều kiện x  D

)( xf

max  Dx

Các khái niệm tương tự cũng được định nghĩa cho bài toán (P2). Cụ thể, nếu tồn tại

một  - lân cận B(x*, ) của điểm x*  D sao cho

f(x*) ≥ f(x) x  B(x* , )  D

Thì x* được gọi là nghiệm tối ưu địa phương hay nghiệm cực đại địa phương của bài

toán (P2). Nếu tồn tại một - lân cận B(x*, ) của điểm x*  D sao cho

f(x*) > f(x) x  B(x* , )  D và x  x*

Điểm x*  D được gọi là nghiệm tối ưu địa phương chặt hay nghiệm cực đại địa

phương chặt của bài toán (P2).

)( xf

max  Dx

Điểm x*  D thỏa mãn f(x*)  f(x) với mọi x D được gọi là nghiệm tối ưu, hoặc nghiệm tối ưu toàn cục, hoặc nghiệm cực đại toàn cục (global maximizer), hoặc chỉ đơn giản là nghiệm của bài toán (P2). Nếu x*  D thỏa mãn thì ta gọi x* một điểm tối ưu toàn cục chặt (strictly global maximizer) của bài toán (P2) được ký hiệu là hoặc maxf(x) x D.

Tương tự đối với bài toán (P1), ta ký hiệu maxf(x) x D là tập nghiệm tối ưu của bài toán (P2). Trường hợp bài toán chỉ có một nghiệm tối ưu x* thì có thể viết x* = maxf(x) x D.

2.1.2. Phân loại các bài toán tối ưu

Các bài toán tối ưu cũng còn được gọi là các bài toán quy hoạch toán học, được

chia ra thành các lớp sau [18÷22]:

- Bài toán quy hoạch tuyến tính (QHTT) nếu hàm mục tiêu f(x) và tất cả các hàm ràng buộc gi(x), i = 1…m, hj(x), j = 1, …, p, đều là tuyến tính và X là một tập lồi đa diện. Một số trường hợp riêng quan trọng của bài toán QHTT là bài toán vận tải, bài toán sản xuất

30

đồng bộ…

- Bài toán tối ưu phi tuyến hay còn gọi là bài toán quy hoạch phi tuyến (QHPT) nếu hàm mục tiêu f(x) hoặc một trong các hàm ràng buộc gi(x), i=1,…, m, hj(x), j=1, …, p, không phải là tuyến tính và X không phải là một tập hợp lồi đa diện.

- Bài toán quy hoạch động nếu đối tượng được xét là các quá trình có thể chia ra thành nhiều giai đoạn hoặc các quá trình phát triển theo thời gian. Trong nhiều trường hợp bài toán quy hoạch động lại có thể diễn đạt như một bài toán tĩnh và thường đưa về dạng bài toán QHTT với kích thước lớn.

- Bài toán quy hoạch lồi nếu hàm mục tiêu cần tìm cực tiểu là lồi (hay hàm cần tìm cực đại là lõm) và miền ràng buộc D là một tập hợp lồi. Đây là lớp bài toán QHPT được nghiên cứu nhiều nhất. Một trường hợp riêng quan trọng của quy hoạch lồi là quy hoạch toàn phương, trong đó xét bài toán tìm cực tiểu của một hàm lồi bậc hai với các ràng buộc tuyến tính.

- Bài toán quy hoạch lõm nếu hàm mục tiêu cần tìm cực tiểu là lõm và miền ràng buộc D là một tập hợp lồi. Đây là một bài toán điển Hình trong lớp các bài toán QHPT không lồi đã được nghiên cứu khá kỹ. Đơn giản nhất là bài toán tìm cực tiểu của một hàm lõm với các ràng buộc tuyến tính.

- Quy hoạch phân thức nếu hàm mục tiêu là thương của hai hàm số cho trước và miền ràng buộc D là một tập hợp lồi. Trường hợp riêng đáng chú ý là quy hoạch phân tuyến tính khi hàm mục tiêu là thương của hai hàm tuyến tính.

- Bài toán quy hoạch rời rạc nếu miền ràng buộc D là một tập hợp rời rạc. Trường hợp khi các biến chỉ nhận giá trị nguyên, ta có một quy hoạch nguyên. Một số trường hợp riêng quan trọng của quy hoạch nguyên là quy hoạch với biến Boole (các biến chỉ nhận giá trị 0 hay 1) và QHTT nguyên, đó là bài toán QHTT với các biến số chỉ lấy giá trị nguyên.

- Bài toán quy hoạch đa mục tiêu nếu trên cùng một miền ràng buộc ta xét đồng thời

hai hay nhiều mục tiêu khác nhau (tuyến tính hoặc không tuyến tính).

- Ngoài ra còn có bài toán quy hoạch ngẫu nhiên khi các tham số trong bài toán không có giá trị xác định mà được mô tả bởi các phân phối xác suất, quy hoạch lồi đảo khi miền ràng buộc là hiệu của hai tập hợp lồi, quy hoạch được khi hàm mục tiêu hay hàm ràng buộc là hiệu của hai hàm lồi, quy hoạch Lipschits với các hàm trong bài toán là hàm Lipschitz, quy hoạch trong không gian vô hạn chiều, quy hoạch với vô số ràng buộc.

Trong các bài toán tối ưu, quan trọng nhất và được sử dụng nhiều hơn cả là bài toán tối ưu tuyến tính và phi tuyến. Mục tiêu nghiên cứu của luận án là xây dựng bộ tham số điều chỉnh góc phun sớm (s) và áp suất phun (pf) tối ưu để đạt được mô men lớn nhất ở đường đặc tính ngoài, suất tiêu hao nhiên liệu của động cơ nhỏ nhất ở đường đặc tính bộ phận và lượng nhiên liệu tiêu thụ là ít nhất ở chế độ không tải. Trong nghiên cứu này các hàm điều chỉnh có thể là hàm tuyến tính hoặc phi tuyến. Vì vậy sau đây xin trình bày kỹ hơn về bài toán tối ưu tuyến tính và bài toán tối ưu phi tuyến.

31

2.1.2.1. Bài toán tối ưu tuyến tính

Bài toán QHTT tổng quát có dạng [23÷25]:

n

(max)

(2.1)

min

Tìm xj, j = 1,2,…,n sao cho: f =

j

 j xc

j

 1



n

xa ij

j

b i

Với hệ ràng buộc:

, i = 1,2,…,m

(2.2)



j

1

 

    

    

, j = 1,2,…,n

(2.3)

x j

0  0  tùy

    

    

(2.1) được gọi là hàm mục tiêu, nó có thể là cực tiểu (min) hay cực đại (max).

(2.2) được gọi là các ràng buộc chung hay ràng buộc hàm, nó có thể có dạng bất đẳng

thức (≤ hay ≥) hoặc có dạng đẳng thức (=).

(2.3) được gọi là các ràng buộc dấu (của biến), nó có thể không âm (≥0), không dương

(≤0) hay tùy ý.

Như vậy, bài toán QHTT là bài toán có các biểu thức xác định hàm mục tiêu và các

ràng buộc chung đều ở dạng tuyến tính.

Véctơ x = (x1, x2,…,xn)T được gọi là phương án hay lời giải chấp nhận được của bài

toán QHTT nếu nó thỏa mãn hệ ràng buộc của bài toán.

T

*

được gọi là phương án tối ưu hay lời giải tối ưu,

Phương án x* = (

,...,

)

* , xx 1

* 2

nx

nghiệm tối ưu của bài toán QHTT nếu giá trị hàm mục tiêu tại đó là tốt nhất.

n

n

Tức là: f(x*) =

là giá trị hàm mục tiêu tại phương án

)( xf



xc j

j

xc j

* j





1 

1 

j

j

    

  

x=(x1,x2,…,xn)T bất kỳ. (Dấu ≤ ứng với bài toán cực tiểu. Dấu ≥ ứng với bài toán cực đại).

2.1.2.2.Bài toán tối ưu phi tuyến

a) Bài toán quy hoạch phi tuyến không ràng buộc

Bài toán quy hoạch phi tuyến không ràng buộc được phát biểu như sau [17, 21÷24]:

(2.4)

min f(x) với điều kiện x Rn Trong đó: f : Rn  R là hàm phi tuyến.

Để giải bài toán QHPT không ràng buộc, có một số phương pháp phổ biến như sau:

32

(i) Phương pháp gradient

Đây là phương pháp thông dụng nhất để giải bài toán cực tiểu không ràng buộc (2.4) vì nó rất đơn giản và có thể áp dụng được cho những lớp hàm rất rộng. Trong các thuật toán giải bài toán (2.4) theo phương pháp gradient, tại mỗi bước lặp k, ta chọn hướng giảm dk của hàm f tại điểm xk là dk = f(xk), đó chính là hướng mà theo đó hàm mục tiêu f giảm nhanh nhất tại xk.

(ii) Phương pháp Newton

Phương pháp Newton giải bài toán tối ưu không ràng buộc

Min {f(x)|x  Rn}

Với hàm mục tiêu phi tuyến f khả vi hai lần trên Rn, chính là việc ứng dụng phương pháp Newton cổ điển giải hệ phương trình phi tuyến n ẩn, n phương trình để tìm điểm dừng của hàm f, tức giải hệ phương trình.

f(x) =0

Phương pháp Newton giải hệ n ẩn, n phương trình có những cách sau đây

- Phương pháp Newton cổ điển giải hệ phương trình phi tuyến

- Phương pháp Newton thuần túy (pure Newton) giải bài toán tối ưu không ràng buộc

- Phương pháp Newton với bước điều chỉnh hay phương pháp Newton suy rộng

- Phương pháp tựa Newton (Quasi Newton Methods).

(iii) Phương pháp cực tiểu hàm một biến

Trong nhiều bước tính toán của bài toán quy hoạch nhiều biến, ta thường phải tìm cực tiểu của hàm theo một hướng nào đó, tức tìm cực tiểu hàm số một biến. Phần này trình bày hai phương pháp đơn giản để giải bài toán.

Min f(x) với điều kiện x[a,b]  R

Trong đó f: [a,b] → R là hàm đơn mốt (unimodal function) và giả sử bài toán trên có

nghiệm cực tiểu x*  (a,b).

Có hai phương pháp để tìm cực tiểu của hàm một biến là:

- Phương pháp chia đôi

- Phương pháp lát cắt vàng

(iv) Phương pháp tìm kiếm trực tiếp

Mục này dùng để trình bày hai thuật toán giải bài toán

Min f(x) với điều kiện x  Rn

Theo phương pháp tìm kiếm trực tiếp là: Thuật toán của Hooke và Jeeves và thuật

toán tìm kiếm theo đơn hình (Sequential simplex search algorithm) [60].

33

Các thuật này được dùng để giải bài toán trên khi hàm mục tiêu f(x) không khả vi hoặc có khả vi nhưng việc lấy các đạo hàm riêng là khó khăn do f(x) cấu trúc phức tạp hoặc khi có ít thông tin về f(x).

b) Bài toán quy hoạch phi tuyến có ràng buộc

Bài toán quy hoạch phi tuyến có ràng buộc tổng quát được phát biểu như sau [17]:

Min {f(x)|xX}

Trong đó X  Rn và hàm số f xác định trên X.

Dưới đây trình bày một số phương pháp để giải bài toán quy hoạch phi tuyến có ràng

buộc.

(i) Phương pháp nhân tử Lagrange

Hàm số

m

k

(2.5)



L(x, l1..., lm , m1, ...mk) = f(x) +

l i

)( xg i

m j

)( xh j





i

1 

j

1 

Với các số thực l10, ..., lm0, m1,...mk, được gọi là hàm Lagrange tương ứng với bài

toán quy hoạch phi tuyến

Min f(x) với điều kiện xX

Trong đó X= {xRn| gi(x)0, i=1, ...m, hj(x) = 0, j=1,..., k}, các số không âm l1, ....lm

được gọi là các nhân tử Lagrange.

và các số m1, ..., mk

Thuật toán để giải bài toán này như sau:

Bước 1: Lập hàm Lagrange

m

k

(2.6)



L(x, l1..., lm , m1, ...mk) = f(x) +

l i

)( xg i

m j

)( xh j





1 

1 

i

j

Bước 2: Giải hệ sau:

Gradient L(x, l1..., lm , m1, ...mk) = 0

(2.7)

l1 ≥ 0, …., lm ≥ 0

lii() = 0, i = 1… m

i() ≤ 0, i = 1… m

ℎi() = 0, i = 1… m

Mỗi một nghiệm của hệ này tương ứng với một bộ tham số l1..., lm , m1, ...mk của bài

toán đang xét ở trên.

(ii) Phương pháp tuyến tính hóa giải quy hoạch lồi

Xét bài toán quy hoạch lồi

min f(x) v.đ.k x  X

(P1)

34

Trong đó X=x Rn  gi(x)0, i=1,…..,m là tập lồi compac và f, gi. i = 1…m là các hàm lồi khả vi trên Rn.

Bằng việc thêm biến mới t và ràng buộc t  f(x), có thế chứng minh rằng bài toán (P1)

tương đương với bài toán sau:

min t

với điều kiện gi(x) 0, i=1…m

gm+1(x) 0

Trong đó gm+1(x)= f(x) - t. Vì vậy ta chỉ cần xét bài toán có dạng

min(c,x) với điều kiện x X

(P2)

Trong đó X x Rn gi(x)0, i=1,…..,m là tập lồi compac và f, gi, i= 1,….,m là các

hàm lồi khả vi trên Rn và c Rn.

Ý tưởng của phương pháp xấp xỉ tuyến tính là đưa việc giải toán quy hoạch lồi (P2) về

việc giải một dãy các bài toán QHTT.

min(c,x)x Xk

Với Xk, k = 1, 2, 3… là các đa diện lồi thỏa mãn

X1 X2………….X,

mà dãy nghiệm tối ưuxk  tương ứng của chúng hội tụ đến nghiệm của bài toán này.

Sử dụng thuật toán do Keylley đề xuất năm 1960 để giải bài toán trên [60].

(iii) Phương pháp hướng có thể giải bài toán cực tiểu hàm trơn với ràng buộc tuyến tính

Xét bài toán

Min f(x) với điều kiện x  X

Trong đó f là hàm khả vi trên Rn và X  Rn là tập lồi đa diện khác rỗng xác định bởi

X: = {xRn|Axb, Ex=e}

Với A là ma trận cấp mn với các hàng ai  Rn, i=1, ..., m, E là ma trận cấp kn với

bRm và e  Rm.

Sử dụng thuật toán do Zoutendijk đề xuất năm 1960 để giải bài toán trên [60].

(iv) Phương pháp Frank-Wolfe giải bài toán quy hoạch lồi với ràng buộc tuyến tính

Xét quy hoạch lồi

Min f(x) với điều kiện x  X.

Trong đó f là hàm lồi trên Rn và X  Rn là tập lồi đa diện xác định bởi

X = {xRn|Axb}

Với A là ma trận cấp mn và véc tơ b  Rm

35

Sử dụng thuật toán của Frank-Wolfe đề xuất năm 1956 để giải bài toán quy hoạch lồi

với ràng buộc tuyến tính [61]. Thuật toán được trình bày như sau:

Bước khởi đầu tìm một điểm bất kì x0  X, đặt k:= 0;

Bước lặp k (k=0, 1, 2…)

(k1) giải bài toán QHTT minf(xk,x-xk) với điều kiện xX được phương án tối ưu uk X

(k2) Kiểm tra điều kiện tối ưu If (f(xk,uk-xk)  0 Then Dừng thuật toán (lấy xopt := xk)

Else Đặt dk := uk – xk và chuyển bước (k3) (k3) Xác định điểm xk+1 := xk + tkdk , trong đó tk= argmin(t)= f(xk + tdk) t0,1 (k4) If f(xk+1  0 Then Dừng thuật toán (xopt := xk+1)

Else Đặt k:= k+1 và quay lại bước lặp k

(v) Phương pháp hàm phạt

Xét bài toán

Min {f(x)|xD}

Trong đó D là tập compac xác định bởi

D= {xRn| gi(x)0, i=1, ...m}, F và gi: Rn →R, i = 1,..., m là các hàm khả vi liên tục.

Có hai phương pháp hàm phạt: Phương pháp hàm phạt điểm ngoài (Exteror penalty function method) và Phương pháp hàm phạt điểm trong [61] (Interor penalty function method).

- Phương pháp hàm phạt điểm ngoài

Trong phương pháp này, hàm phạt p(x) được định nghĩa bởi

m



(gi(x)),

p(x)= 

i 1 

Trong đó  là hàm một biến liên tục và thỏa mãn

(y) = 0 nếu y  0 và (y) > 0 nếu y > 0.

Thông thường hàm p(x) có dạng

m

m

(2.8)

max0, gi(x)2

p(x)  

max0, gi(x) hoặc p(x) 

i 1 

i 1 

36

Hàm mục tiêu của dãy bài toán tối ưu không rõ ràng buộc tương ứng với bài toán

rb) là

(P3

(x,) = f(x) + kp(x)

trong đó dãy tham số k là dãy số dương đơn điệu tăng đến .

Đại lượng kp(x) là lượng phạt.

Thuật toán giải hàm này như sau:

Bước chuẩn bị:

Cho số >0 đủ bé (để kiểm tra điều kiện dừng của thuật toán). Xác định một điểm x1

Rn chọn một tham số phạt 1 >0 và một số m>1. Đặt k=1;

Bước lặp k (k=1,2….)

Bước k1. Xuất phát từ xk giải bài toán tối ưu không ràng buộc min(x, k) với điều kiện xRn nhận được nghiệm xk+1;

Bước k2. If kp(xk+1) < Then Dừng thuật toán (lấy xk+1 là nghiệm tối ưu của bài toán)

Else Chuyển Bước k3;

Bước k3. Đặt tham số phạt mới k+1 := mk, đặt k:= k+1. Chuyển về Bước k

- Phương pháp hàm phạt điểm trong

Phương pháp này được sử dụng khi biết trước một điểm trong x1 của tập chấp nhận

được, tức gi(x1) < 0 với mọi i= 1,…m. Hàm phạt p(x) phải thỏa mãn tính chất:

1. không âm và liên tục trên tập intDx Rngi(x)<0,i=1…m; 2. p(x) + khi gi(x)0-.

Vì vậy người ta còn gọi hàm phạt p(x) này là hàm chắn (barrier function). Hai hàm

chắn điển hình thường được sử dụng là.

m

ln-gi(x)

p(x) = - 

i 1 

và

m

p(x) = - 

i

1 i xg1 )(  Phương pháp hàm phạt điểm xuất phát từ một điểm trong x1 của tập chấp nhận được

D, giải một dãy các bài toán tối ưu không ràng buộc

min(x, k)= f(x) + kp(x) với điều kiện xRn

trong đó k là dãy số dương.

37

Thuật toán giải hàm này như sau:

Bước chuẩn bị: Cho số >0 đủ bé (để kiểm tra điều kiện dừng của thuật toán). Xác định một điểm x1 D thỏa màn gi(x1)<0, i=1…m. Chọn một tham số phạt 1 >0 và một số m(0,1). Đặt k=1;

Bước lặp k ( k=1,2…….)

Bước k1. Xuất phát từ xk giải bài toán tối ưu không ràng buộc min(x, k) với điều kiện xRn nhận được nghiệm xk+1; Bước k2. If kp(xk+1) < Then dừng thuật toán (lấy xk+1 là nghiệm tối ưu của bài toán)

Else Chuyển Bước k3;

Bước k3. Đặt tham số phạt mới k+1 := m k. Đặt k:= k+1. Chuyển về bước k.

2.1.3. Nội dung lấy bộ dữ liệu chuẩn

Trước hết phải khảo sát bài toán thực tế và phát hiện vấn đề cần giải quyết. Sau đó lựa chọn các biến quyết định các ẩn số và xây dựng mô hình định lượng còn gọi là mô hình toán học.

Các bước cần thiết để lấy được bộ số liệu chuẩn cho bài toán được thực hiện theo các

bước như sau:

- Thu thập dữ liệu và lựa chọn phương pháp toán học thích hợp để giải quyết mô hình trên. Trong trường hợp mô hình toán học là mô hình tối ưu, cần lựa chọn phương pháp tối ưu thích hợp để giải mô hình.

- Xác định quy trình giải/thuật toán. Có thể giải mô h ình bằng cách tính toán thông thường trên giấy. Đối với các mô hình lớn, bao gồm nhiều biến và nhiều điều kiện ràng buộc cần tiến hành lập trình và giải mô hình trên máy tính để tìm ra phương án thỏa mãn mô hình.

- Đánh giá kết quả tính toán. Trong trường hợp phát hiện thấy có kết quả bất thường, cần xem xét nguyên nhân, kiểm tra và chỉnh sửa lại mô hình hoặc dữ liệu đầu vào hoặc quy trình giải/thuật toán/chương trình máy tính.

- Kiểm chứng các kết quả tính toán trên thực tế. Nếu các kết quả thu được được coi là hợp lý, phù hợp với thực tế hay được các chuyên gia đánh giá là có hiệu quả hơn so với các phương án trước đây thì cần tìm cách triển khai phương án tìm được trên thực tế.

Các phương pháp toán học giải các lớp bài toán tối ưu tổng quát như nêu trên đây

được gọi là các phương pháp tối ưu toán học (hay các phương pháp quy hoạch toán học).

Nhiều vấn đề phát sinh trong thực tế có thể giải được bằng cách áp dụng các phương pháp tối ưu toán học. Tuy nhiên, điểm mấu chốt ở đây là từ bài toán thực tế cần xây dựng được một mô hình tối ưu thích hợp dựa vào các dạng bài toán tối ưu đã biết. Sau đó cần

38

áp dụng phương pháp tối ưu toán học và quy trình tính toán thích hợp để tìm ra lời giải cho mô hình đã đặt ra.

Rõ ràng rằng để giải quyết các vấn đề phát sinh từ các bài toán thực tế cần có được sự hợp tác chặt chẽ giữa các chuyên gia trong lĩnh vực chuyên môn, các chuyên gia Toán, Toán ứng dụng và các chuyên gia Tin học, kỹ sư lập trình. Điều này là đặc biệt cần thiết khi giải quyết các bài toán cho các hệ thống lớn. Việc thiết lập được một mô hình hợp lý, phản ánh được bản chất của bài toán thực tế đồng thời khả thi về phương diện tính toán luôn vừa mang tính khoa học thuần túy, vừa có tính nghệ thuật. Các thuật ngữ sau thường gặp khi áp dụng phương pháp mô hình hoá toán học:

– Toán ứng dụng (Applied Mathematics).

– Vận trù học (Operations Research viết tắt là OR).

– Khoa học quản lý (Management Science viết tắt là MS).

– Ứng dụng máy tính (Computer Applications).

– Mô hình tối ưu (Optimization Models)…

2.2. Mô hình hệ thống nhiên liệu động cơ đốt trong

2.2.1. Miền làm việc của động cơ kéo máy công tác

2.2.1.1. Miền làm việc của động cơ kéo máy phát điện

Động cơ kéo máy phát điện đòi hỏi nđcơ = const. Chức năng này do điều tốc (một chế độ) đảm nhận. Miền làm việc của động cơ-máy phát nằm trên đường AB, được thể hiện trên Hình 2.1. Tại A ứng với chế độ định mức Ne = Nđm và tại B ứng với chế độ không tải Ne = 0 [2].

Hình 2.1. Miền làm việc của động cơ kéo máy phát điện

Gnl-min tại vị trí không tải (điểm B), gemin tại đường đặc tính bộ phận của động cơ (đoạn AB), và Memax tại tốc độ định mức của động cơ (nđm).

2.2.1.2. Miền làm việc của động cơ kéo chân vịt tàu thủy

Đối với động cơ tàu thuỷ, khi động cơ dẫn động trực tiếp chân vịt, công cản của chân

vịt thông thường phụ thuộc bậc 3 vào tốc độ vòng quay như thể hiện trên Hình 2.2.

(2.9)

Nc = kn3

Miền làm việc của động cơ-máy công tác nằm trên đường đặc tính cản thể hiện ở Hình 2.2. Các đường 1, 2 và 3 tương ứng với các vị trí khác nhau của cơ cấu điều khiển cung cấp nhiên liệu. Tốc độ động cơ thay đổi từ nmin đến nmax.

39

Nc

Ne, Nc

Ne

1

2

Đối với động cơ lắp với chân vịt có bước cố định, muốn thay đổi đặc tính chân vịt của động cơ cần phối hợp đặc tính chân vịt với đặc tính ngoài và đặc tính bộ phận của động cơ [3].

3

n

Đối với động cơ lắp chân vịt biến bước, cho phép động cơ hoạt động theo đặc tính ngoài ở mọi số vòng quay [3], vì vậy bài toán này chính là tối ưu hóa hệ thống nhiên liệu ở đường đặc tính ngoài của động cơ, có nghĩa là bài toán xác định Memax tại đường đặc tính ngoài của động cơ.

2.2.1.3. Miền làm việc của động cơ trên các phương tiện cơ giới

N

e

Động cơ trên các phương tiện cơ giới như ôtô, xe máy, máy kéo... công suất và tốc độ động cơ thay đổi trong một phạm vi rất rộng. Miền làm việc của cụm thiết bị, được thể hiện trên Hình 2.3 là diện tích giới hạn bởi đường công suất lớn nhất ứng với vị trí cực đại của cơ cấu điều khiển cung cấp nhiên liệu và các đường giới hạn nmin và nmax.

n

n

n min

max

Hình 2.2. Miền làm việc của động cơ dẫn động trực tiếp chân vịt

Sau khi nghiên cứu các miềm làm việc của các loại động cơ, nhận thấy rằng ĐCĐT sử dụng trên phương tiện cơ giới có miền làm việc tổng quát so với ĐCĐT sử dụng trên máy phát điện và trên tàu thủy. Nên được chọn nghiên cứu lấy bộ dữ liệu chuẩn.

2.2.2. Mô hình tối ưu tổng quát của hệ thống nhiên liệu động cơ diesel sử dụng trên phương tiện cơ giới

Từ miền làm việc của các loại động cơ, có thể thấy mô hình tối ưu của HTNL động cơ đốt trong sử dụng trên phương tiện cơ giới sẽ là mô hình tổng quát và đặc trưng cho các mô hình tối ưu hệ thống nhiên liệu của động cơ kéo máy phát điện và tàu thủy.

Động cơ diesel nói chung cũng như động cơ diesel sử dụng HTNL CR nói riêng mà được sử dụng trên phương tiện cơ giới có nhiều tham số điều chỉnh như áp suất phun (pf), thời điểm phun (s), hệ số dư lượng không khí (l), nhiệt độ nước làm mát (Tlm), nhiệt độ dầu bôi trơn (Tbt), nhiệt độ khí nạp (Tkn). Việc điều chỉnh chính xác các tham số này sẽ nâng cao được tính năng kinh tế và kỹ thuật của động cơ.

Để chọn tìm ra được thông số kinh tế và kỹ thuật tối ưu của động cơ, đầu tiên phải

40

Hình 2.3. Miền làm việc của động cơ trên các phương tiện cơ giới [3]

chọn các tham số của pf, s,Tlm, Tbt, Tkn trong khoảng làm việc của động cơ. Giả sử giá trị của các pf, s, Tlm, Tbt, Tkn trong phạm vi như sau:

Trong đó: [x1, x2]; [y1, y2]; [z1, z2]; [q1, q2]; [h1, h2] lần lượt là khoảng làm việc của pf,

s,Tlm, Tbt, Tkn.

Thông số kinh tế kỹ thuật của động cơ được thể hiện qua đường đặc tính ngoài, đặc tính bộ phận và đặc tính không tải. Trong quá trình làm việc luôn mong muốn mô men (Me) lớn nhất trên đường đặc tính ngoài, suất tiêu hao nhiên liệu (ge) nhỏ nhất trên đường đặc tính bộ phận và lượng tiêu hao nhiên liệu (Gnl) là nhỏ nhất trên đường đặc tính không tải. Từ những yêu cầu trên, bài toán tối ưu các tham số điều khiển pf, s, Tlm, Tbt, Tkn để đạt Memax, gemin và Gnlmin sẽ được đặt tính toán. Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng QHTN để tính toán số lượng các lần thí nghiệm nhằm tìm ra hàm của Me, ge, Gnl tại mỗi vị trí khảo sát.

Bài toán điều khiển tối ưu hệ thống nhiên liệu sẽ được khái quát trong ba dạng bài

toán sau đây:

- Bài toán xác định Memax tại đường đặc tính ngoài:

Trong bài toán này sẽ tìm các tham số điều khiển pf, s, Tlm, Tbt, Tkn tối ưu để đạt được

mục tiêu Memax.

Mô hình bài toán tổng quát có dạng:

Mei = a1ipfi+a2isi+a3iTlmi+a4iTbti+a5iTkni+ b1ipfi

2+b2isi

2+b3iTlmi

2+b4iTbti

2 2+b5iTkni

Với các tham số điều khiển nằm trong miền khảo sát sau:

i là số điểm cần khảo tương ứng với các vị trí tốc độ khác nhau của động cơ

ni = nđcơmax-in khi động cơ ở 100% tải.

Trong đó: [x1i, x2i]; [y1i, y2i]; [z1i, z2i]; [q1i, q2i]; [h1i, h2i] lần lượt là khoảng làm việc của pfi, si, Tlmi, Tbti, Tkni ứng với tốc độ thứ i khi động cơ làm việc ở đường đặc tính ngoài.

- Bài toán xác định gemin tại đường đặc tính bộ phận:

41

Trong bài toán này sẽ tìm các tham số điều khiển pf, s, Tlm, Tbt, Tkn tối ưu để đạt được

mục tiêu gemin tại các đường đặc tính bộ phận của động cơ.

Mô hình bài toán tổng quát có dạng:

geminij = a1ijpfij+a2ijsij+a3ijTlmij+a4ijTbtij+a5ijTknij+b1ijpfij

2+b2ijsij

2+b3ijTlmij

2+b4ijTbtij

2 2+b5ijTknij

Với các tham số điều khiển nằm trong miền khảo sát sau:

i là số điểm cần khảo tương ứng với các vị trí tốc độ khác nhau của động cơ

ni = nđcơmax-in.

J tương ứng với phần trăm mô men, mô men giảm tương ứng khi động cơ làm việc ở

đường đặc tính bộ phận.

Trong đó: [x1ij, x2ij]; [y1ij, y2ij]; [z1ij, z2ij]; [q1ij, q2ij]; [h1ij, h2ij] lần lượt là khoảng làm việc của pfij, sij, Tlmij, Tbtij, Tknij tương ứng với tốc độ thứ i và mô men thứ j khi động cơ làm việc ở đường đặc tính bộ phận.

- Bài toán xác định Gnl min tại đường đặc tính không tải:

Trong bài toán này sẽ tìm các tham số điều khiển pf, s, Tlm, Tbt, Tkn tối ưu để đạt được

mục tiêu Gnlmin tại các đường đặc tính bộ phận của động cơ.

Mô hình bài toán tổng quát có dạng:

2

Gnli = a1ipfi+a2isi+a3iTlmi+a4iTbti+a5iTkni+ b1ipfi

2+b2isi

2+b3iTlmi

2+b4iTbti

2+b5iTkni

Với các tham số điều khiển nằm trong miền khảo sát sau:

i là số điểm cần khảo sát tương ứng với các vị trí tốc độ khác nhau của động cơ ni = nkhôngtải-max-in khi động cơ ở 0% vị trí tay ga.

Trong đó: [x1i, x2i]; [y1i, y2i]; [z1i, z2i]; [q1i, q2i]; [h1i, h2i] lần lượt là khoảng làm việc của pfi, si, Tlmi, Tbti, Tkni tương ứng với tốc độ thứ i khi động cơ làm việc ở 0% vị trí tay ga.

42

2.2.3. Các nội dung cần thực hiện khi xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho động cơ

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu ở phần trên, nhận thấy rằng ĐCĐT sử dụng trên phương tiện cơ giới nói chung và trên ô tô nói riêng có chế độ làm việc phổ biến hơn hẳn so với ĐCĐT sử dụng trên máy phát điện và trên tàu thủy. Trong đó các chế độ làm việc của động cơ được giới hạn bởi giải tốc độ thay đổi từ nmin đến nđm, và tương ứng tại mỗi nđc xác định thì tải động cơ thể hiện qua công suất Ne lại thay đổi từ 0 (không tải) đến cực đại (toàn tải). Mặt khác, tại mỗi chế độ làm việc của động cơ lại được xác định thông qua tổ hợp các tham số điều chỉnh như góc đánh lửa sớm của động cơ xăng, góc phun sớm của động cơ diesel, lượng nhiên liệu cung cấp, áp suất phun, vv. Do đó, bộ tham số điều chỉnh cho ĐCĐT sử dụng trên ô tô sẽ là bộ tham số mà đảm bảo cho động cơ hoạt động trong toàn giải làm việc của nó cũng như đối với máy phát điện và tàu thủy. Như vậy việc xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho động cơ ô tô có thể được coi là đặc trưng cho quá trình xây dựng bộ tham số điều chỉnh chuẩn cho ĐCĐT.

2.2.3.1. Chia lưới-phân vùng làm việc

Trong thực tế, khi ô tô hoạt động trên đường cao tốc hoặc trong thành phố phải liên tục thay đổi cả về tốc độ và tải để phù hợp với điều kiện sử dụng, do đó động cơ ô tô cũng cần phải thay đổi liên tục chế độ làm việc để luôn đảm bảo cân bằng giữa mô men có ích (Me) và mô men cản (Mc), tuy nhiên sự thay đổi này phải luôn nằm trong giới hạn cho phép của động cơ mà được xác định trên cơ sở giới hạn ứng suất cơ, ứng suất nhiệt và diễn biến bình thường của chu trình công tác. Do đó, động cơ ô tô cần phải có miền làm việc xác định thông qua các tham số chính như tốc độ và tải của động cơ, trong đó giới hạn vùng làm việc được xác định với tốc độ động cơ từ nmin đến nđm và tải từ không tải đến toàn tải. Như vậy, trong quá trình xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho động cơ ô tô, tức là xác định bộ tham số điều chỉnh cho từng chế độ làm việc, thì trước tiên cần xác định các chế độ làm việc của động cơ ô tô trong miền làm việc cho phép bằng phương pháp chia lưới vùng làm việc thể hiện qua mapping chế độ làm việc. Do đặc điểm riêng của ĐCĐT “điểm làm việc có hiệu quả nhất lại không phải là điểm làm việc có tính kinh tế nhất”. Vì vậy để động cơ ô tô đảm bảo đáp ứng các yêu cầu trong sử dụng và khai thác thì vùng làm việc của động cơ phải được chia thành nhiều vùng [56]. Mỗi vùng làm việc sẽ đáp ứng các mục tiêu khác nhau. Ví dụ như: vùng làm việc đảm bảo cho động cơ làm việc đạt tính kinh tế tức là tiêu hao nhiên liệu thấp (gemin), hoặc vùng làm việc đảm bảo cho động cơ làm việc đạt hiệu quả cao tức là áp suất có ích trung bình đạt cực đại (pemax), hoặc vùng làm việc đảm bảo đạt mức phát thải thấp nhất, hoặc vùng làm việc không tải phải êm dịu, vv. Trên cơ sở phân tích như trên, quá trình chia lưới vùng làm việc của động cơ được thực hiện như sau:

- Xác định giới hạn tốc độ làm việc của động cơ, từ nmin đến nmax.

- Xác định đặc tính ngoài của động cơ để có vùng làm việc từ không tải tới toàn tải.

- Xác định độ lớn của các mắt lưới theo tốc độ và tải của động cơ.

43

- Xác định các vùng làm việc của động cơ, bao gồm: vùng làm việc có pe-max; vùng

làm việc có ge-min; vùng làm việc có phát thải thấp; vùng làm việc Gnlmin (không tải).

Hình 2.4. Sơ đồ chia lưới-phân vùng làm việc của động cơ

Vùng 1, 2 và 3 động cơ làm việc Gnlmin; vùng 4,5 và 6 động cơ làm việc với ge-min; vùng

7,8 và 9 động cơ làm việc với pe-max.

Hình 2.4 thể hiện các vùng làm việc của động cơ, được thực hiện trong quá trình phân vùng và chia lưới để chuẩn bị cho việc thực hiện quá trình tối ưu các tham số tại các chế độ làm việc của động cơ.

2.2.3.2. Tối ưu các tham số điều chỉnh tại mỗi mắt lưới

Trên cơ sở phạm vi sơ đồ chia lưới-phân vùng làm việc của động cơ như đã được xây dựng ở trên, số mắt lưới cần xác định tham số điều khiển là khá lớn [56, 62, 63]. Hơn nữa, để đảm bảo độ tin cậy và tính chính xác của kết quả khảo sát tại các vùng làm việc khác nhau, thông thường sẽ phải tăng mật độ chia lưới tại các vùng làm việc có mức độ ảnh hưởng của tham số điều khiển đến hàm mục tiêu khá cao. Như vậy sẽ dẫn đến số mắt lưới cần khảo sát càng tăng. Chính vì vậy việc lựa chọn phương pháp tối ưu các tham số điều chỉnh tại mỗi mắt lưới mà vẫn đảm bảo độ tin cậy và tính chính xác của kết quả cũng như giảm thiểu số lần thử nghiệm tại mỗi mắt lưới là rất cần thiết. Với kết quả phân tích và đánh giá trên mục 2.2.2, thì phương pháp QHTN có thể được coi là phù hợp hơn cả vì đáp ứng cả 2 mục tiêu vừa giảm thiểu số lần thử nghiệm mà vẫn đảm bảo độ tin cậy và tính chính xác của kết quả nghiên cứu. Do vậy, trong nghiên cứu này phương pháp quy hoạch thực nghiệm được lựa chọn để xác định tham số điều khiển tại mỗi mắt lưới. Nội dung sẽ trình bày chi tiết kỹ ở chương 3.

2.2.3.3. Giảm thiểu số mắt lưới cần thử nghiệm

Với phương pháp QHTN đã được lựa chọn để xác định bộ dữ liệu điều khiển sẽ giảm khá nhiều số lần thử nghiệm khi thực hiện tại mỗi mắt lưới. Tuy nhiên như phân tích ở

44

trên, số mắt lưới phụ thuộc vào phạm vi hoạt động của động cơ theo tốc độ và tải cũng như mức độ ảnh hưởng của tham số điều khiển đến mục tiêu tại mỗi vùng làm việc của động cơ. Như vậy, số lượng thử nghiệm vẫn phụ thuộc vào số mắt lưới trên đồ thị lưới của động cơ khảo sát. Do đó để giảm số lần thử nghiệm khi xây dựng bộ dữ liệu cho động cơ thì việc giảm thiểu số mắt lưới cần thử nghiệm là cần thiết. Cùng với sự kết hợp phương pháp phân chia vùng làm việc của động cơ theo từng chủng loại động cơ, như động cơ xăng, động cơ diesel và phạm vi khai thác sẽ quyết định giảm số mắt lưới không cần phải khảo sát mà vẫn đảm bảo độ chính xác của bộ dữ liệu. Như vậy phương pháp phân chia vùng khảo sát để giảm số mắt lưới được thực hiện theo cơ sở chủng loại động cơ và phạm vi làm việc.

Trên thực tế vùng làm việc của động cơ được xác định cùng với đặc tính làm việc của máy công tác. Đối với động cơ ôtô, vùng làm việc được xác định trên cơ sở đồ thị động lực học của ô-tô cụ thể theo các tay số... Nếu thực hiện như vậy thì bài toán quá rộng ngoài phạm vi nghiên cứu của luận án. Vì vậy để thực hiện bài toán này, nghiên cứu sinh đã giả thiết vùng làm việc của động cơ trên cơ sở phân tích dưới đây.

Đối với động cơ cỡ nhỏ các vùng làm việc thường được phân ra như sau:

- Tại vùng tốc độ thấp động cơ thường làm việc với chế độ tải trọng nhỏ, tức pe nhỏ.

- Tại vùng tốc độ trung bình, đây là vùng làm việc phổ biến của động cơ và tải trọng thường ở mức trung bình, khi đó đòi hỏi động cơ làm việc tiết kiệm nhiên liệu và phát thải ít.

- Tại vùng tốc độ cao, đây là vùng làm việc mà động cơ cần phát ra công suất lớn do

đó thường làm việc ở mức độ tải trọng lớn, tức pe max.

Đối với động cơ cỡ lớn vùng làm việc thường hoạt động ở chế độ tải lớn tốc độ trung

bình.

Trên cơ sở đó, có thể thấy rằng vùng làm việc của động cơ được giới hạn giữa hai đường đậm như thể hiện trên Hình 2.5. Đối với vùng tải nhỏ sẽ tương ứng với tốc độ động cơ thấp còn vùng tải lớn sẽ tương ứng với vùng tốc độ cao. Vị trí xuất phát, góc nghiêng của hai đường đậm và mật độ chia lưới được xác định theo chủng loại động cơ và phạm vi sử dụng. Do đó, để giảm số mắt lưới thử nghiệm cần phải thực hiện như sau:

Hình 2.5. Sơ đồ xác định các điểm khảo sát

- Số mắt lưới thử nghiệm trong vùng giới hạn bởi hai đường

45

thẳng đậm sẽ được lấy nhiều hơn.

- Tại vùng ngoài giới hạn của 2 đường thẳng đậm, chỉ cần lấy số mắt lưới ít hơn.

- Bộ tham số tại các điểm không phải thử nghiệm được xác định dựa trên bộ tham số

tại các điểm được thử nghiệm ở gần điểm đó nhất theo phương pháp nội suy tuyến tính. Như vậy, với phương pháp này số điểm thử nghiệm sẽ được giảm đi đáng kể.

2.2.3.4. Nội suy, ngoại suy dữ liệu không trùng mắt lưới

Độ tin cậy và mức độ chính xác của bộ dữ liệu tại các điểm không cần phải khảo sát phụ thuộc vào phương pháp nội suy từ bộ dữ liệu của các điểm được thử nghiệm [32, 33]. Phương pháp nội suy được thực hiện theo thuật toán như thể hiện ở Hình 2.6.

Hình 2.6. Mô hình nội suy tuyến tính

Trên Hình 2.6 thể hiện hai mô hình nội suy, với thuật toán nội suy trên Hình 2.6a cho phép nội suy bộ dữ liệu của điểm O khi đã biết được bộ dữ liệu tại 4 điểm cơ sở (A), (B), (C), (D), và giá trị tại điểm O sẽ được tính bằng trung bình cộng của 4 điểm (A), (B), (C), (D). Còn đối với những điểm có thể sử dụng được cả hai dạng mô hình nội suy thì sẽ ưu tiên sử dụng mô Hình 2.6a (vì khoảng cách tới điểm O gần hơn mô Hình 2.6b. Ngoài ra các mắt lưới ở biên sẽ được nội suy hoặc ngoại suy theo đường đặc tính tốc độ.

2.2.3.5. Kiểm tra tính chính xác của bộ dữ liệu thu được

Đây là bước quan trọng, quyết định độ tin cậy và tính chính xác của kết quả có được trong quá trình xây dựng bộ dữ liệu chuẩn. Để đánh giá độ tin cậy và tính chính xác của bộ dữ liệu cần phải có bước kiểm tra tính chính xác của bộ dữ liệu thu được từ các bước thực hiện nêu trên. Trên cơ sở bộ dữ liệu đã được xác định tại mỗi mắt lưới (các điểm nút trên sơ đồ lưới) tiến hành thử nghiệm tại các chế độ làm việc của động cơ ứng với các tham số điều khiển trùng với bộ dữ liệu đã được xác định ở trên. Thông thường với động cơ ô tô, chỉ cần so sánh và đánh giá trên cở sở đặc tính ngoài và một vài đặc tính bộ phận giữa kết quả từ phương pháp xây dựng bộ dữ liệu chuẩn và kết quả thử nghiệm lại từ bộ tham số đã được xây dựng là có thể đánh giá được độ tin cậy của kết quả.

2.3. Kết luận chương 2

Xây dựng bộ dữ liệu cho ĐCĐT có sự hỗ trợ của toán học là một trong những yếu tố rất quan trọng. Hiện nay trong kỹ thuật để xây dựng được bộ tham số điều khiển cần phải

46

thực hiện thông qua các bài toán tối ưu nhiều biến đa mục tiêu, với những điều kiện ràng buộc.

Qua khảo sát và nghiên cứu đánh giá từ các động cơ sử dụng trên các loại phương tiện và thiết bị, thì việc xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho động cơ ô tô có thể được coi là đặc trưng cho quá trình xây dựng bộ tham số điều chỉnh cho ĐCĐT.

Sử dụng phương pháp chia lưới – phân vùng đã cho phép xác định được miền khảo sát của các tham số, mục tiêu khảo sát, giảm số điểm khảo sát trong miền làm việc của động cơ. Cũng như sử dụng phương pháp QHTN để xác định giá trị các tham số tại mỗi điểm khảo sát đã cho phép giảm đáng kể số lần cần thử nghiệm mà vẫn đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

Sự kết hợp giữa phương pháp chia lưới - phân vùng và nội suy với phương pháp QHTN để xác định bộ tham số cho phép giảm khá nhiều số lần cần thử nghiệm mà vẫn đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

Sau khi sử dụng phương pháp nội suy tìm ra bộ tham số, để đánh giá độ tin cậy và tính

chính xác bộ dữ liệu cần được đánh giá qua kết quả thực nghiệm.

47

CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM ĐỂ TỐI ƯU CÁC THAM SỐ TRONG QUÁ TRÌNH XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN

Như đã nêu ở các chương trước: luận án sẽ chọn QHTN để tìm bộ dữ liệu tối ưu tại mỗi mắt lưới. Do vậy trong chương này sẽ đề cập lý thuyết QHTN cũng như là việc ứng dụng QHTN để tối ưu các tham số tại mỗi mắt lưới [18, 25, 26]. Hơn nữa để xử lý bộ dữ liệu khi thực nghiệm có kết quả nhanh và chính xác luận án sẽ ứng dụng phần mềm DX6.

3.1. Lý thuyết quy hoạch thực nghiệm

QHTN là cơ sở phương pháp luận của nghiên cứu thực nghiệm hiện đại với cơ sở toán học nền tảng là thống kê toán học. Các nguyên tắc cơ bản của QHTN bao gồm: Ít thử nghiệm - Nhiều thông tin - Chất lượng kết quả [26, 27, 31].

3.1.1. Vai trò của quy hoạch thực nghiệm trong nghiên cứu thử nghiệm

Nhiều bài toán công nghệ thường đưa đến giải bài toán tìm cực trị hoặc bài toán lựa chọn các tham số tối ưu để tiến hành các quá trình trong hệ nhiều phần tử [29÷33]. Ví dụ, khi xem xét các quá trình công nghệ hóa học mới, nhiệm vụ nghiên cứu thường là thay đổi nhiệt độ, áp suất và tỉ lệ các chất phản ứng để tìm hiệu suất phản ứng cao nhất. Những bài toán như vậy có thể giải quyết bằng cách nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ, lập mô hình biểu diễn mối quan hệ phụ thuộc giữa các tham số đầu vào và đầu ra của hệ, điều khiển hệ theo mục đích cho trước, hoặc đưa về trạng thái tối ưu theo những chỉ tiêu đánh giá đã được lựa chọn. Thông thường các hệ cần điều khiển và tối ưu rất phức tạp, các đối tượng nghiên cứu ngày càng phức tạp hơn, do đó hệ thống khảo sát ngày càng cồng kềnh với tập hợp lớn các tham số đầu vào và chỉ tiêu đầu ra. Do đó mối quan hệ giữa các thành phần trong hệ khó có thể mô tả bằng các hàm lý thuyết nên đa số các bài toán cực trị được giải quyết bằng thực nghiệm.

Ngày nay người ta thường đề cập tới phương pháp kết hợp giữa lý thuyết và thực nghiệm. Tùy theo mức độ hiểu biết về cơ chế của quá trình, ý nghĩa của nghiên cứu lý thuyết thường được giới hạn ở tác dụng định hướng ban đầu, hỗ trợ giảm bớt khối lượng công việc, rút ngắn thời gian cho nghiên cứu thực nghiệm. Bên cạnh đó, thực nghiệm có tác dụng trở lại, bổ sung cho kết quả nghiên cứu lý thuyết, xác định rõ hơn cơ chế của hiện tượng.

Vai trò của thực nghiệm càng lớn thì mục tiêu đề ra cho chúng càng cao, vì vậy thực nghiệm cũng có nhu cầu phát triển và trở thành đối tượng nghiên cứu, một ngành khoa học.

Có thể nói, lý thuyết QHTN từ khi ra đời đã thu hút sự quan tâm và nhận được nhiều đóng góp hoàn thiện của các nhà khoa học. Những ưu điểm rõ rệt của phương pháp này so với các thực nghiệm cổ điển là:

- Giảm đáng kể số lượng thử nghiệm cần thiết. - Hàm lượng thông tin nhiều hơn rõ rệt, nhờ đánh giá được vai trò qua lại giữa các yếu tố và ảnh hưởng của chúng đến hàm mục tiêu. Nhận được mô hình toán học thống kê thực

48

nghiệm theo các tiêu chuẩn thống kê. Đánh giá được sai số của quá trình thực nghiệm theo các tiêu chuẩn thống kê cho phép xét ảnh hưởng của các yếu tố với mức độ tin cậy cần thiết.

- Cho phép xác định được điều kiện tối ưu đa yếu tố của đối tượng nghiên cứu một cách khá chính xác bằng các công cụ toán học, thay cho cách giải gần đúng, tìm tối ưu cục bộ như các thực nghiệm thụ động.

3.1.2. Đối tượng của quy hoạch thực nghiệm trong các ngành công nghiệp

Đối tượng của QHTN là các quá trình hoặc hiện tượng nào đó có những tính chất, đặc điểm chưa biết cần nghiên cứu. Người nghiên cứu có thể chưa hiểu biết đầy đủ về đối tượng, nhưng đã có một số thông tin tiên nghiệm dù chỉ là sự liệt kê sơ lược những thông tin biến đổi, ảnh hưởng đến tính chất đối tượng. Có thể Hình dung chúng như một “hộp đen” trong hệ thống điều khiển gồm các tín hiệu đầu vào và đầu ra, như thể hiện ở Hình 3.1.

Hình 3.1. Sơ đồ đối tượng nghiên cứu có và không có nhiễu [24, 26]

Các tín hiệu đầu vào được chia thành ba nhóm [24, 26]:

Nhóm 1: Các biến kiểm tra được và điều khiển được, mà người nghiên cứu có thể điều

chỉnh theo dự định, biểu diễn bằng vectơ:

Z = [Z1, Z2, ..., Zk]

Nhóm 2: Các biến kiểm tra được nhưng không điều khiển được, biểu diễn bằng vectơ:

T = [T1, T2, ..., Th]

Nhóm 3: Các biến không kiểm tra được và không điều khiển được, biểu diễn bằng

vectơ:

E = [E1, E2, ..., Ef]

Các tín hiệu đầu ra dùng để đánh giá đối tượng là vectơ Y = (y1, y2,..., yq), chúng thường được gọi là các hàm mục tiêu. Biểu diễn Hình học của hàm mục tiêu được gọi là mặt đáp ứng (bề mặt biểu diễn).

Phương pháp toán học trong xử lý số liệu thu được từ thực nghiệm là phương pháp thống kê. Vì vậy các mô hình biểu diễn hàm mục tiêu chính là các mô hình thống kê thực

49

nghiệm. Các mô hình này nhận được khi có cộng tính nhiễu ngẫu nhiên. Cấu trúc mô hình thống kê thực nghiệm có dạng như Hình 3.1. Trong tập hợp các mô hình thống kê khác nhau, mô hình được quan tâm nhiều nhất trong thực tế là mô hình phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy được biểu diễn bằng quan hệ tổng quát:

Y = φ (Z1, Z2, ..., Zk ; T1, T2, ..., Th ; β1, β2,..., βk) + E = φ [(Z, T) ; β] + E

Trong đó β = (β1, β2,.. βk) là vectơ tham số của mô hình. Dạng hàm φ được lựa chọn

trước, còn các hệ số β là chưa biết, cần xác định từ thực nghiệm.

Để xác định các tham số khi mô tả thống kê thực nghiệm cần phải làm các thực nghiệm theo kế hoạch thực nghiệm. Đối tượng nghiên cứu chính của lý thuyết quy hoạch thực nghiệm là các thực nghiệm tích cực. Đó là các thực nghiệm chỉ bao gồm các yếu tố đầu vào thuộc nhóm Z, người thực nghiệm chủ động thay đổi chúng theo kế hoạch thực nghiệm đã vạch sẵn.

3.1.3. Các phương pháp quy hoạch thực nghiệm

3.1.3.1. Quy hoạch trực giao cấp I

Phương pháp quy hoạch trực giao (QHTG) cấp I là phương pháp thiết kế thí nghiệm nhằm thiết lập mối quan hệ giữa các yếu tố đầu ra phụ thuộc bậc nhất đối với các yếu tố đầu vào, thể hiện ở Hình 3.2.

Để giảm thiểu số lượng các thí nghiệm, cần thực hiện bài toán QHTN thường được

tiến hành tuần tự từ phương pháp QHTG cấp I đến QHTG cấp II.

Hình 3.2. Mô hình đối tượng công nghệ MIMO (nhiều vào, nhiều ra) [24]

Quy hoạch trực giao cấp I gồm các bước sau:

Bước 1. Xác định miền biến thiên

Z



Z



Z

min j

j

max j

0.5

Z

Z

Z





min j

0 j

max j

Và tâm quy hoạch 



Bước 2. Chọn dạng phương trình hồi quy

Sau khi đã mã hóa:

x



2(

Z



Z

) /

Z



Z

j

0 j

j

max j

min j





- Chọn dạng tuyến tính:

50

y1 = b0 + b1x1 + …..+ bkxk

- Hoặc dạng:

y1 = b0 + b1x1 + … + bkxk + b12x1x2+ … +bk-1,kxk-1xk Bước 3. Thực hiện N thử nghiệm N = 2k

Tính toán xác định các hệ số hồi quy bj bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất

Bước 4. Kiểm định sự có nghĩa của các hệ số hồi quy bj với chuẩn Student ở phụ lục II

Thực hiện các thử nghiệm tại tâm quy hoạch hoặc sử dụng các thử nghiệm song song, lặp lại. Loại bỏ các bj không có nghĩa, tính toán lại các bj và kiểm định lại cho tới khi chỉ còn các bj có nghĩa.

Bước 5. Kiểm định sự có nghĩa của phương trình hồi quy với chuẩn Fisher ở các

bảng phụ lục III.

a) Thực nghiệm yếu tố toàn phần TYT 2k

Tuỳ thuộc thông tin ban đầu mà người nghiên cứu tổ chức các thử nghiệm để nhận được mô hình thống kê thực nghiệm dạng tuyến tính hoặc phi tuyến bằng cách chọn QHTN yếu tố toàn phần và từng phần.

Những thực nghiệm mà mọi tổ hợp các mức của yếu tố đều được thực hiện để nghiên

cứu gọi là thực nghiệm yếu tố toàn phần (TYT nk)

(3.1)

N = nk Trong đó:

N: lượng thử nghiệm cần thực hiện

n: số lượng mức của các yếu tố

k: số yếu tố ảnh hưởng

b) Thử nghiệm trực giao cấp I

Xét thực nghiệm yếu tố toàn phần, 2 mức, k yếu tố ảnh hưởng.

- Số thử nghiệm cần thực hiện

N = 2k

(3.2)

0.5

Z

Z





Z

min j

0 j

max j

- Mức cơ bản 



Trong đó:

0

là mức cơ bản (tâm quay)

jZ

max

là mức trên (mức cao)

jZ

min

là mức dưới (mức thấp)

jZ

51

0

Vectơ đầu vào tại mức cơ bản

jZ (j = 1,2,...k) chỉ ra không gian các yếu tố của một

điểm đặc biệt gọi là tâm quy hoạch hay còn gọi là tâm quay.

(3.3)

(j = 1,2,3...k)

- Khoảng biến thiên λj = ( )

là khoảng biến thiên theo trục Zj, đây là đại lượng có thứ nguyên thể hiện khoảng

jl

biến đổi của đầu vào Zj.

- Biến không thứ nguyên

hiện dễ dàng nhờ việc chọn tâm quy hoạch 0

Biến không thứ nguyên hay còn gọi là biến mã hóa (kí hiệu xj), việc mã hoá được thực jZ của miền nghiên cứu làm gốc hệ trục tọa độ.

Các giá trị mã hóa được tính toán theo công thức:



Z

Z

0 j

max j



x

max j

l j



Z

Z

0 j

min j

(3.4)





x

1, 2,...,

k

j

min j

l j



Z

Z

0 j

0 j

x



0 j

l j

          Do đó tọa độ không thứ nguyên mức trên ( max

) luôn bằng +1; mức dưới ( min

) luôn

jx

jx

bằng –1 và tọa độ của tâm phương án (xj) luôn bằng 0 và trùng với gốc tọa độ. Mối quan hệ giữa mức trên, mức dưới với tâm quay và khoảng biến thiên được thể hiện qua công thức 3.5.

Z



Z



max j

l j

0 j

(3.5)

Z

Z





min j

l j

0 j

   

- Lập ma trận thực nghiệm

0

Ma trận thực nghiệm với biến thực nghiệm là một dạng mô tả chuẩn các điều kiện tiến hành thử nghiệm theo bảng chữ nhật. Mỗi hàng là một thử nghiệm, trong ma trận có một số hàng giống nhau mà thông số đều ở mức cơ sở

jZ .

Ma trận thực nghiệm với biến ảo là ma trận chỉ bao gồm các biến ảo xj. Khi xây dựng ma trận thực nghiệm có thể đưa thêm biến x0 = ±1 và bố trí các thử nghiệm sao cho không có thử nghiệm nào trùng nhau. Theo kinh nghiệm có thể làm như sau:

Xác định số thử nghiệm cần thực hiện theo công thức N = 2k, cột x0 luôn bằng 1.

Lập cho từng yếu tố ảnh hưởng và lần lượt từ x1 đến xk.

52

Chú ý: Người nghiên cứu nên đưa các thử nghiệm ở tâm vào ma trận.

Tính Y0 (giá trị ở tâm thực nghiệm), b0 để từ đó có thể dự đoán được vùng nghiên cứu

thuộc vùng tuyến tính hoặc phi tuyến.

- Tính chất ma trận trực giao cấp I

Ma trận trực giao cấp I có những tính chất sau:

Tính đối xứng qua tâm thực nghiệm.

N

0

;

i = 1,2,3,...k

(3.6)

 x iu

u

 1

u = 1,2,3,...N

Tính trực giao giữa 2 cột trong ma trận thực nghiệm.

N



0

x x iu

ju

; i ≠ j = 1,2,3...k

(3.7)



u

 1

Tính bất biến khi quay hệ trục quanh tâm thực nghiệm.

N

2

0

; i = 1,2,3,...k

(3.8)

iu

 x

 1

u

Ưu điểm của ma trận trực giao cấp I là: khi loại bỏ những hệ số không có nghĩa sẽ

không phải tính lại các hệ số có nghĩa.

2

Phương sai các hệ số b (

bjS ) trong phương trình hồi quy có giá trị tối thiểu, xác định

theo kết quả của N thử nghiệm và nhỏ hơn phương sai tái hiện 2

thS .

Tâm phương án chứa lượng thông tin nhiều nhất, do đó chỉ cần làm thực nghiệm lặp ở

tâm thực nghiệm là đủ.

c) Một số dạng của phương trình hồi quy cấp I

Trước tiên cần biết được sự phụ thuộc giữa các thông số đầu vào và thông số đầu ra

Y=f(x) để chọn phương trình hồi quy sao cho hợp lý.

Đối với quy hoạch thực nghiệm, những phương trình hồi quy cấp I thường chọn các

khai triển của đa thức có dạng tổng quát sau:

(3.9)

Y = b0+b1x1 +...+ bkxk +...+ bijxixj +...+ bijkxixjxk ; với i ≠ j ≠ k = 1,2,3...k

Trong đó:

b0 là hệ số tự do

bj là hệ số tuyến tính

bij, bijk là hệ số tương tác cặp và tương tác ba.

53

Để đơn giản có thể chọn dạng phương trình hồi quy dạng tuyến tính.

Muốn xây dựng phương trình hồi quy đầy đủ cần phải đưa thêm vào phương trình

tuyến tính các hệ số tương tác.

Với k = 2 (2 yếu tố ảnh hưởng) có thể chọn các dạng phương trình hồi quy như sau:

(3.10)

ỹ = b0 + b1x1 + b2x2

ỹ = b0 + b1x1 + b2x2 + b12x1x2

Với k = 3:

(3.11)

ỹ = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3

ỹ = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b12 x1x2 +b23 x1x2 + b13 x1x3 + b123 x1x2x3

d) Lập công thức tính hệ số b trong phương trình hồi quy

- Phương pháp bình phương nhỏ nhất

Là phương pháp cơ bản được áp dụng khi xử lý các số liệu thực nghiệm và xây dựng

mô hình thống kê cho nhiều đối tượng nghiên cứu thuộc các lĩnh vực khác nhau.

Phương pháp này cho phép xác định các hệ số của phương trình hồi quy đã chọn sao

cho độ lệch đã cho so với số liệu thực nghiệm là nhỏ nhất.

N

2

 

)

→ min

(3.12)

Y u

  ( Y u

u

 1

Trong đó :

Yu là giá trị thực nghiệm ứng với k thông số tối ưu ở thử nghiệm thứ u. uY là giá trị theo phương trình hồi quy số tối ưu ở thử nghiệm thứ u.

- Hệ phương trình chuẩn tắc

(3.13)

Xét k = 2, dạng PTHQ như sau: uY = b0x0u + b1x1u + b2x2u + b12x1ux2u

Thay (3.13) vào (3.12):

N

 

[(







)



2 ]

→ min

(3.14)

b x 0 0

b x 2 2

2

u

b x 1 1 u

u

b x x 12 1 u

u

Y u



u

1 

Φ cực tiểu khi thỏa mãn các điều kiện sau:



0;



0;



0;



0;

  b 0

  b 1

  b 2

  b 12

(3.15)

Có thể viết dưới dạng sau:

54

4

[(

0













b x 0 0

b x 1 1

b x 2 2

b x x u Y x ] ) 12 1 2 0

u

u



1 

u

4

[(

0













b x 0 0

b x 1 1

b x 2 2

b x x u Y x ] ) 12 1 2 1 u

u



1 

u

(3.16)

4



[(











0

b x 0 0

b x 1 1

b x 2 2

b x x u Y x ] ) 12 1 2 2

u

u



1 

u

4



[(







)

]



0

b x 0 0

b x 1 1

b x 2 2

 b x x u Y x x 12 1 2 2

1 u

u

u



1 

u

   b  0    b  1     b 2     b 12

4

4

4

4

4









x 0

b 1

x 1

b 2

x 2

b 12

u

u

u

x x 1 2 u

u

Y x 0 u

u











 1

 1

 1

 1

 1

u

u

u

u

u

4

4

4

4

4









b 1

b 2

b 12

x 1 u

2 x 1 u

x x 1 2 u

u

2 x x 1 2 u

u

Y x 1 u u











(3.17)

 1

 1

 1

 1

 1

u

u

u

u

u

4

4

4

4

4









x 2

b 1

b 2

b 12

u

x x 1 2 u

u

2 x 2 u

2 x x 1 2 u u

Y x 2 u

u











 1

 1

 1

 1

 1

u

u

u

u

u

4

4

4

4

4

2







(

)



b 1

2 x x u 1 2

u

b 2

2 x x 1 u 2 u

b 12

x x 1 u

2

u

Y x x 1 u u

2

u

x x 1 2 u

u











u

 1

u

 1

u

 1

u

 1

 1

u

 b  0   b  0    b 0    b  0

Phương trình (3.17) gọi là hệ phương trình chuẩn tắc.

- Công thức tính hệ số b của phương trình hồi quy

Các hệ số b trong phương trình hồi quy độc lập nhau và xác định như sau:

4

x Y u u 0



1 4

u

 1

4

x Y u u 1



1 4

u

 1

(3.18)

4

x Y u u 2



u

 1

4



x x Y 1 2 u u u



1 4 1 4

 1

u

  b 0   b  1     b 2    b  12

Công thức tổng quát để tính các hệ số b trong phương trình hồi quy của quy hoạch

trực giao cấp I tương ứng với k yếu tố ảnh hưởng như sau:

4

x Y u u 0



1 N

u

 1

4

x Y ju u

j



i ≠ j ≠ l = 1, 2, 3... k

(3.19)

u

 1

4



b ij

x x Y iu ju u



1 N 1 N

u

 1

4



b ijl

x x x Y iu ju lu u



1 N

u

 1

  b 0   b        

55

- Ý nghĩa của hệ số b trong phương trình hồi quy

Giá trị của hệ số bj trong phương trình hồi quy đặc trưng cho sự đóng góp của yếu tố

thứ j vào đại lượng Y.

Hệ số nào có giá trị tuyệt đối lớn nhất thì yếu tố tương ứng sẽ ảnh hưởng đến quá trình

là nhiều nhất.

e) Kiểm tra sự có nghĩa của các hệ số b trong phương trình hồi quy

Để kiểm tra sự có nghĩa của các hệ số bj trong phương trình hồi quy phải tính phương

sai tái hiện (làm thử nghiệm song song ở mỗi điểm thực nghiệm).

Các hệ số bj trong phương trình hồi quy độc lập nhau và xác định với một độ chính

xác (Sbj).



(3.20)

S bj

S th N

Sth: phương sai tái hiện

N: số thử nghiệm tại mỗi phương án.

Việc kiểm tra ý nghĩa của các hệ số b được kiểm định theo tiêu chuẩn Student (t) xác

định như sau:

b

j

(3.21)

t



j

S

bj

Trong đó:

bj là hệ số thứ j trong phương trình hồi quy tính theo (3.19).

Sbj là độ lệch bình phương của hệ số j được xác định theo công thức (3.20).

Các bước kiểm tra được tiến hành như trong lý thuyết xác suất thống kê. Công thức

(3.21) xác định được Sbj ứng với mỗi phương án thực hiện.

- Phương án thực nghiệm tại tâm

Khi hoàn tất 2k thử nghiệm, người nghiên cứu phải làm thêm m (m ít nhất bằng 3) thử

,

...

nghiệm ở tâm phương án với các giá trị ứng với thử nghiệm tâm là:

0 0 0 Y Y Y , 1 2 3

Phương sai tái hiện được xác định:

m

0



)

Y ( i

Y 0



i



1

i = 1, 2, 3... m

(3.22)



S

2 th



m

1

S

S

th

2 th

Trong đó:

0

iY : là giá trị đo được ở lần lặp thứ i

56

0Y : là giá trị trung bình của m lần đo

m: số lần lặp

Thay (3.22) vào (3.20) tìm được giá trị Sbj.

- Phương án thử nghiệm song song

Tại mỗi điểm thử nghiệm được lặp lại m lần. Trước khi tính toán hệ số b và kiểm định các thông số thống kê phải kiểm tra sự đồng nhất của các phương sai theo chuẩn Cohoren (G), chỉ được phép ước lượng các sai số khi phương sai đồng nhất. Phương sai tái hiện của một thử nghiệm:

N m

2

)

 Y Y ( i i



u

 1

S



(3.23)

2 th

 1 i N m (

1)



Phương sai phân phối trung bình của một cuộc thí nghiệm



(3.24)

2 ( ) S Y th

2 S th m

Phương sai của hệ số bj

)



(3.25)

2 S bj

2 ( S Y th N

Sai số chuẩn (độ lệch quân phương) của hệ số bj



(3.26)

S bj

S Y ( ) th N

Sau khi kiểm tra ý nghĩa của các hệ số bj, viết PTHQ với các hệ số có nghĩa và kiểm

tra tương thích của phương trình hồi quy với thực nghiệm.

f) Kiểm tra sự tương thích của phương trình hồi quy với thực nghiệm

Sự tương thích của PTHQ với thực nghiệm được kiểm định theo chuẩn Fisher (F). Các

bước kiểm tra được trình bày trong lý thuyết xác suất thống kê.

F



(3.27)

S S

2 tt 2 th

Đối với phương án thử nghiệm tại tâm

N



)

Y ( u

 Y u



u

 1

(3.28)



S

2 tt

f

tt

Phương án thử nghiệm song song, với lần lặp ở mỗi điểm thực nghiệm là m

57

N

m



)

Y ( u

 Y u



u

 1

(3.29)



2 S tt

f

tt

Y Y : là giá trị thực nghiệm. ,u

u

Yu: giá trị tính theo PTHQ.

2

ftt: bậc tự do ứng với phương sai tương thích (

ttS ), ftt=N-L với:

N: số thử nghiệm trong phương án.

L: số hệ số có nghĩa.

Sau khi kiểm tra nếu PTQH tương thích với thực nghiệm sẽ được sử dụng để tìm giá trị tối ưu. Nếu không phù hợp sẽ phải xem xét lại từng bước của bài toán quy hoạch và chọn mô tả toán học ở mức cao hơn.

3.1.3.2. Quy hoạch trực giao cấp II

Phương pháp QHTG cấp II là phương pháp thiết kế thử nghiệm nhằm thiết lập mối

quan hệ giữa các yếu tố đầu ra phụ thuộc hàm bậc hai đối với các yếu tố đầu vào.

QHTG cấp II gồm các bước như sau:

Bước 1: Xác định miền biến thiên

0

Zjmin < Zj < Zjmax và Tâm quy hoạch:

jZ = 0,5(Zjmin + Zjmax)

Bước 2: Chọn dạng phương trình hồi quy sau khi đã mã hóa

0

xj = 2( Zj -

jZ )/( Zjmax - Zjmin)

2

y1 = b0 + b1x1 + …..+ bkxk + b12 x1x2 + … + b11x1

2 + … + bkkxk

Bước 3: Thực hiện N thử nghiệm

(3.30)

N = 2k + 2k +n0

Trong đó:

2k là số thử nghiệm của QHTG cấp I với các Zj = Zjmin hoặc Zj = Zjmax

2k là số thử nghiệm tại các điểm “sao”: xj = TG hoặc xj = -TG 0

n0 là số thử nghiệm tại tâm Zj = Zj

Bước 4: Tính toán xác định các hệ số hồi quy bj

Sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu

Bước 5: Kiểm định sự có nghĩa của các hệ số hồi quy bj

Áp dụng tiêu chuẩn Student [32, 33] bằng cách thực hiện các thử nghiệm tại tâm quy hoạch hoặc sử dụng các thử nghiệm song song loại bỏ các bj không có nghĩa, tính toán lại các bj và kiểm định lại cho tới khi chỉ còn các bj có nghĩa.

58

Bước 6: Kiểm định sự có nghĩa của phương trình hồi quy với chuẩn Fisher [32]

Để giải bài toán tối ưu tìm điểm cực trị có thể lựa chọn phương pháp giải bài toán tối

ưu theo phương pháp leo dốc hoặc luân phiên từng biến giải bài toán phỏng định [29].

3.1.3.3. Giải bài toán tối ưu trong quy hoạch thực nghiệm

Quá trình xác định thông số tối ưu thực hiện qua các bước sau:

Bước 1: Xác định một điểm xuất phát nằm trong miền giới hạn tổng thể của các biến đầu vào. Chọn điểm đó làm mức cơ bản, chọn khoảng biến thiên của từng biến để xác định miền giới hạn của quy hoạch thực nghiệm trực giao cấp một.

Bước 2: Làm các thử nghiệm theo phương pháp quy hoạch trực giao cấp một. Xây

dựng phương trình hồi quy bậc nhất.

Nếu phương trình hồi quy bậc nhất không tương thích thì chuyển tới thực hiện bước 4.

Ngược lại, nếu phương trình hồi quy bậc nhất tương thích thì thực hiện bước 3.

Bước 3: Xác định vectơ gradient của hàm mục tiêu tại mức cơ bản và xuất phát từ mức cơ bản xác định tọa độ các điểm thực nghiệm nằm cách đều nhau trên hướng của vectơ gradient với khoảng cách tự chọn phù hợp với đối tượng nghiên cứu. Làm thực nghiệm để xác định một điểm có giá trị hàm mục tiêu tốt nhất trên hướng gradient. Chọn điểm tìm được làm điểm xuất phát mới và quay về bước 2.

Bước 4: Làm các thử nghiệm theo quy hoạch cấp hai (trực giao hoặc quay).

Bước 5: Xây dựng phương trình hồi quy bậc hai.

Nếu phương trình hồi quy bậc hai không tương thích thì chuyển tới thực hiện bước 6.

Ngược lại, nếu phương trình hồi quy bậc hai tương thích thì thực hiện bước 7.

Bước 6: Thu hẹp khoảng biến thiên của các biến đầu vào rồi quay về bước 5.

Bước 7: Tìm cực trị của hàm mục tiêu thu được ở dạng phương trình hồi quy bậc hai

thu được ở bước 5 và làm lại thực nghiệm để kiểm chứng và đánh giá kết quả.

a) Tối ưu hóa theo phương pháp leo dốc

Quá trình thực hiện gồm các bước như sau:

(0))

Bước 1: Chọn điểm xuất phát X(0) (x1

(0),… , xn

Chọn các giá trị y 0 và x 0

Xác định y(X(0)).

Bước 2: Xác định vectơ gradient tại điểm X(0)

Bước 3: Chọn số λ dương. Từ điểm X(0) xác định X(1) :





l

/

0

(1) x 1

(0) x 1

 X X

 y x  1

59





/

0

(2) x 1

(0) x 2

 X X

 y l  x 2

x

l





/

0

(0) x n

(1) n

 X X

…………………  y x  n

(dấu "+" khi tìm max , dấu "-" khi tìm min)

Xác định y(X(1))

Bước 4: So sánh y(X(1)) với y(X(0)).

Nếu y(X(1)) "tốt" hơn y(X(0)) → tiếp tục lặp lại bước 3 để leo dốc tới X(2), X(3),…, X(k).

Nếu y(X(k)) "kém" hơn y(X(k-1)) → Thực hiện phép gán X(1) = X(k-1) và y(1) = y(X(k-1)),

sau đó chuyển sang bước 5.

Bước 5: Kiểm tra điều kiện dừng:

(1)

(0)

y



y



hoặc và

(3.31)

(



  ...

(





 y

(1) x 1

(0) 2 x ) 1

(1) x n

(0) 2 x ) n

 x

Nếu (3.31) không thỏa mãn: chọn X(1) làm điểm xuất phát mới (nói cách khác thực

hiện phép gán X(0) = X(1) và y(0) = y(1)) và quay lại bước 2.

Nếu (3.31) thỏa mãn → kết luận: y đạt giá trị tối ưu tại X(1)

b) Phương pháp luân phiên từng biến giải bài toán tối ưu phỏng định

Quá trình thực hiện gồm các bước như sau:

(0),… , xn

(0)), chọn các giá trị y 0 và x 0

Bước 1: Chọn điểm xuất phát X(0) (x1 Làm thực nghiệm xác định giá trị y(0).

(1)) tốt hơn.

Bước 2: Thực hiện n lượt giải bài toán tối ưu lần lượt với từng biến xi để từ điểm xuất (1), x2

(0) ) tìm ra điểm X(1) (x1

(1),… , xn

(0),… , xn

phát X(0) (x1

- Lượt 1: Cố định (n-1) biến, giải bài toán tối ưu với biến còn lại (giả sử x1) khi cho x1

(0))

chạy trong miền giá trị của nó. Giả sử giá trị y tốt nhất tại X(*1) = (x1

(1),x2

(0), x3

(0),…, xn

(1)).

- Lượt 2: Tiến hành tương tự với biến x2, (cố định các biến còn lại trong đó x1 = x1

(0)).

Tìm được giá trị y tốt nhất tại điểm X(*2) = (x1

(1), x2

(1), x3

(0),…, xn

- Lượt k: Giải bài toán tối ưu với biến xk (cố định các biến còn lại trong đó

(0)). Tìm được giá trị y tốt nhất tại điểm

(0), xn = xn

(0)) .

x1= x1 X(*k) = (x1

(1),…, xk-1 = xk-1 (1), xk+1 (1), … , xk

(1), xk+1 = xk+1 (0),…, xn

- Lượt n: Giải bài toán tối ưu với biến xn (cố định các biến còn lại trong đó

(0)). Tìm được giá trị y tốt nhất tại điểm

(1), xn = xn

(1)) .

x1= x1 X(*k) = (x1

(1),…, xk-1 = xk-1 (1), xk+1 (1), … , xk

(1), xk+1 = xk+1 (1),…, xn

60

Đặt X(1) = X(*n) ; y(1) = y(X(1))

Bước 3: Kiểm tra điều kiện dừng:

(1)

(0)

(



  ...

(





hoặc / và

(3.32)

y



y



 y

(1) x 1

(0) 2 x ) 1

(1) x n

(0) 2 x ) n

 x

(1))

Trong đó y(1) = y(X(1)) = y(x1

(1), … , xn

- Nếu (3.32) không thỏa mãn:

Chọn X(1) làm điểm xuất phát mới ( nói cách khác : thực hiện phép gán X(0) = X(1) và

y(0) = y(1)) và quay lại bước 2

- Nếu (3.32) thỏa mãn: kết luận y đạt giá trị tối ưu tại X(1).

Qua nghiên cứu trên, để thực hiện giải bài toán tối ưu trong QHTN trực giao cấp I được dùng cho những thực nghiệm đơn giản và đưa ra phương trình ở dạng tuyến tính, chưa phản ánh được mức độ ảnh hưởng của nhiều biến đầu vào và đầu ra. Để giải bài toán phức tạp hơn khi thực nghiệm có nhiều yếu tố, dùng QHTG cấp II mới phản ánh được mức độ chính xác của thực nghiệm, đưa ra được phương trình ở dạng phi tuyến.

3.2. Phần mềm quy hoạch thực nghiệm DX6

Các bài toán tối ưu trong kỹ thuật thường là bài toán lớn với những tham số với điều kiện đầu vào dẫn tới việc tính toán xác định tham số tối ưu cần khối lượng lớn và mất nhiều thời gian. Hiện nay có nhiều phần mềm xử lý dữ liệu trong bài toán này, nhằm giảm thời gian trong quá trình thực hiện. Trong đó phần mềm DX6 là một phần mềm ứng dụng rộng rãi, nên được sử dụng khá phổ biến.

3.2.1. Giới thiệu phần mềm DX6

Phần mềm DX6 là phần mềm QHTN được sử dụng rộng rãi trong các ngành khoa học kỹ thuật như hoá học, vật liệu, cơ khí v.v. nhằm xây dựng và giải các bài toán thực nghiệm. Phần mềm được được xây dựng dựa trên những lý thuyết cơ bản của xác suất thống kê và lý thuyết QHTN.

Phần mềm là công cụ trực quan giúp người nghiên cứu giảm bớt được số lượng các mẫu thí nghiệm, từ đó giúp giảm thời gian cũng như kinh phí trong quá trình thiết kế và thực hiện thí nghiệm.

DX6 cho phép xác định mô hình toán học trong đó có sự tương tác giữa các biến đến các hàm mục tiêu bằng phương pháp đáp ứng bề mặt trên mô hình không gian ba chiều, đưa ra kết luận mô hình có đạt yêu cầu hay không thông qua tính toán các thông số xác suất thống kê mà các phần mềm QHTN khác như MS.excel hay IRRISTAT không làm được. DX6 cho phép phân tích tối đa 999 hàm mục tiêu cùng với số biến lên đến 12. Đặc biệt phần mềm đưa ra các dự báo xác định được điều kiện tối ưu cho cả bài toán một mục tiêu và đa mục tiêu giúp người thực hiện có thể tìm được đáp án phù hợp với mục tiêu thí nghiệm của mình.

61

3.2.2. Các bước thực hiện cơ bản trên phần mềm DX6

Phần mềm DX6 được thiết kế gần gũi với người sử dụng thông qua thao tác lựa chọn các thanh công cụ được thực hiện bằng chuột. Để bắt đầu chương trình người sử dụng nhấn đúp vào biểu tượng của phần mềm, xuất hiện giao diện chính của phần mềm như trên Hình 3.3.

Hình 3.3. Màn hình giao diện chính của phần mềm DX6

Nhấn vào File trên thanh công cụ, lựa chọn New Design để bắt đầu chương trình mới hoặc Open Dedesign để mở một chương trình trong thư viện của người sử dụng. Với số lượng yếu tố đầu vào biết trước (number of factors) dóng theo cột tương ứng để chọn phương pháp quy hoạch và từ đó dóng theo hàng ngang để xác định số thử nghiệm cơ bản phải thực hiện (Experiments) như Hình 3.4. Sau khi đã lựa chọn, tiếp theo bấm nút continue ở góc phải màn hình để tiếp tục.

Hình 3.4. Màn hình lựa chọn số yếu tố đầu vào và phương pháp quy hoạch thực nghiệm

Các bước được thực hiện tuần tự theo lưu đồ thể hiện ở Hình 3.5, phương pháp sử

dụng phần mềm giới thiệu ở phụ lục 4.

62

Đặt tên và thứ nguyên của các yếu tố đầu vào

Khai báo các biến đầu ra

Lựa chọn phương pháp thiết kế thí nghiệm

Các điểm thử nghiệm

Lựa chọn các thông số quy hoạch

Lựa chọn mô hình toán học

Hình 3.5. Các bước thực hiện cơ bản trên phần mềm DX6

3.2.3. Phân tích kết quả

Sau khi hoàn thành thiết kế thí nghiệm. Để phân tích các kết quả tính toán sử dụng File, Open Design trên thanh công cụ và chọn Rsm.dx6 từ thư mục dữ liệu chương trình phần mềm. Bấm vào Open để tải dữ liệu.

Kích chuột vào Block chọn Display Point Type để xem phân tích tại từng điểm thí nghiệm, như Hình 3.6 .

Hình 3.6. Lựa chọn hiển thị dạng điểm

Để phân tích các kết quả tính toán bấm vào mục Analysis và yếu tố đầu ra cần phân tích. Bấm vào ANOVA để kiểm tra sự phù hợp của mô hình đã lựa chọn, như ở Hình 3.7.

Hình 3.7. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình theo chuẩn Fisher

63

Với bài toán thiết lập ở trên từ Hình 3.7 nhận thấy giá trị của hệ số Fisher theo tính toán là Ftn = 25,95 và mô hình toán học như lựa chọn trên Hình 3.7 là phù hợp (Significant).

Dạng phương trình hồi quy phụ thuộc các yếu tố đầu vào được thể hiện trên Hình 3.8.

Hình 3.8. Dạng phương trình hồi quy tìm được

Để khảo sát giá trị của yếu tố đầu ra phụ thuộc các yếu tố đầu vào bấm vào Model Graphs, kết quả được thể hiện theo dạng đường đồng mức như hoặc dạng không gian như Hình 3.9.

Hình 3.9. Khảo sát giá trị của yếu tố đầu ra phụ thuộc các yếu tố đầu vào

3.2.4. Giải bài toán tối ưu hoá trên phần mềm DX6

Để giải bài toán tối ưu nhấn chuột vào mục Optimization, kích vào Numerical để lựa chọn mục tiêu tối ưu (giá trị lớn nhất, nhỏ nhất…), khoảng khảo sát của các yếu tố đầu vào. Để biết kết quả tính toán nhấn vào Solutions, kết quả tính toán được thể hiện như trên Hình 3.10.

64

Giá trị tối ưu của yếu tố đầu ra được thể hiện là giá trị thực còn giá trị của các yếu tố đầu vào là các giá trị đã được mã hóa, để chuyển từ giá trị mã hóa này sang giá trị thực thì có thể áp dụng công thức 3.4.

Hình 3.10. Kết quả giải bài toán tối ưu

3.3. Thực hiện tối ưu tham số điều chỉnh động cơ

3.3.1. Ảnh hưởng của các tham số điều chỉnh tới các tính năng kinh tế kỹ thuật của động cơ sử dụng hệ thống CR

Động cơ diesel nói chung cũng như động cơ diesel sử dụng HTNL CR nói riêng có

nhiều tham số điều chỉnh như pf, s, l, Tlm, Tbt, Tkn...

3.3.1.1. Ảnh hưởng của nhiệt độ nước làm mát

Hệ thống làm mát có tác dụng tản nhiệt khỏi các chi tiết, giữ cho nhiệt độ của các chi tiết không vượt quá giá trị cho phép và do đó bảo đảm điều kiện làm việc bình thường của động cơ.

Nhiệt độ nước làm mát được xác định thông qua cân bằng nhiệt của động cơ. Việc nâng cao nhiệt độ trong hệ thống làm mát sẽ giúp giảm lượng nhiệt truyền cho nước làm mát do đó góp phần nâng cao hiệu suất có ích của động cơ. Tuy nhiên việc nâng cao nhiệt độ trong hệ thống làm mát chỉ tới một giới hạn nào đó đảm bảo sức bền, độ cứng vững và tuổi thọ các chi tiết và không để xẩy ra kích nổ trong động cơ xăng. Theo nhiều nghiên cứu cho thấy cứ tăng nhiệt độ nước làm mát lên 100C sẽ làm giảm nhiệt lượng truyền cho nước làm mát 4÷5% tuy nhiên khi tăng nhiệt độ nước làm mát cũng sẽ làm tăng nhiệt lượng do khí thải mang đi [3].

Việc tăng nhiệt độ nước làm mát cũng làm tăng nhiệt độ thành xilanh và nhiệt độ trung bình của màng dầu giữa piston và xilanh. Tăng nhiệt độ thành xilanh sẽ làm giảm hệ số nạp, theo [64] nếu tăng nhiệt độ nước làm mát từ 60 lên 900C thì hệ số nạp sẽ giảm 2÷3%. Ngoài ra, khi đó tăng nhiệt độ lớp dầu giữa piston và xilanh tăng sẽ làm giảm công ma sát do giảm độ nhớt của dầu. Cứ tăng nhiệt độ nước làm mát 100C thì công ma sát sẽ giảm 3,5÷10% [64].

65

Do tác động qua lại của những yếu tố kể trên dẫn tới để động cơ làm việc tốt, phát huy được các tính năng kinh tế kỹ thuật thì mỗi động cơ sẽ có vùng nhiệt độ làm việc của nước làm mát tối ưu. Đối với các động cơ làm mát bằng nước nhiệt độ này khoảng 75÷850C [3].

3.3.1.2. Ảnh hưởng của nhiệt độ dầu bôi trơn và nhiệt độ khí nạp

Khi nhiệt độ dầu bôi trơn thấp, độ nhớt cao dẫn đến lực cản ma sát lớn làm tăng công tổn hao cơ giới trong động cơ. Tuy nhiên, nhiệt độ dầu bôi trơn quá cao sẽ làm giảm độ nhớt của dầu dẫn tới có thể phá vỡ màng dầu bôi trơn làm tăng mài mòn các chi tiết.

Nhiệt độ khí nạp cũng là một thông số ảnh hưởng đến các chỉ tiêu kinh tế kỹ thuật của động cơ. Khi nhiệt độ khí nạp tăng sẽ làm cho mật độ không khí bị giảm. Hình 3.11 cho thấy ảnh hưởng của nhiệt độ khí nạp lớn tới suất tiêu thụ nhiên liệu của động cơ…

a)

b)

Hình 3.11. Ảnh hưởng của nhiệt độ khí nạp lớn tới suất tiêu thụ nhiên liệu của động cơ [64]

a. Tại tốc độ 1500v/ph và mô mem khác nhau b. Tại mô mem (50 N.m) và tốc độ khác nhau

66

3.3.1.3. Ảnh hưởng của hệ số dư lượng không khí

Trên các xe đời mới áp dụng công nghệ phun nhiên liệu CR, để đáp ứng được các qui định ngày càng nghiêm ngặt về lượng khí độc hại phát ra, người ta bố trí thêm cảm biến ô xy trên đường xả để xác định nồng độ ô xy trong khí xả, từ đó quyết định đến lượng phun liệu. Như vậy hệ số dư lượng không khí ảnh hưởng đến mức tiêu hao nhiên liệu, sự phát thải của động cơ.

3.3.1.4. Ảnh hưởng của áp suất phun và góc phun sớm

Hình 3.12 cho thấy ảnh hưởng của một số tham số điều chỉnh cơ bản tới tính năng kinh tế kỹ thuật của động cơ trong đó việc tăng áp suất phun có thể cải thiện công suất, giảm tiêu thụ nhiên liệu và phát thải độc hại [65]. Trong khi tối ưu góc phun sớm không chỉ cải thiện các tính năng này mà nó còn có khả năng giúp giảm ồn cho động cơ. Ngoài ra bằng cách thay đổi quy luật cung cấp nhiên liệu như tăng số lần phun trong một chu trình có thể giúp giảm phát thải độc hại và ồn.

Hình 3.12. Ảnh hưởng của các tham số điều chỉnh tới các tính năng kinh tế

kỹ thuật của động cơ [65]

Cùng với sự phát triển của công nghệ điện – điện tử và công nghệ chế tạo, áp suất phun cũng như số lần phun trong một chu trình ngày một tăng, áp suất phun cao sẽ làm tăng chiều dài tia phun và tốc độ nhiên liệu giúp cho nhiên liệu phun tơi hơn như thể hiện trên Hình 3.13 [65] và được phân bố khắp không gian buồng cháy đảm bảo nhiên liệu bay hơi nhanh và hòa trộn đồng đều do đó sẽ giúp quá trình cháy được cải thiện. Tuy nhiên áp suất cao cũng làm tăng tốc độ cháy của hỗn hợp, làm tăng rung động và ồn của động cơ. Ngoài ra để tăng áp suất phun thì công dẫn động bơm cao áp cũng tăng nên sẽ làm tăng tổn hao cơ giới của động cơ.

Qua phân tích và khảo sát như trên thì hai tham số điều chỉnh φs, pf là hai tham số cơ bản quan trọng nhất của động cơ bởi nó quyết định tới cả công suất, tiêu hao nhiên liệu, sự phát thải và độ ồn của động cơ. Còn các thông số khác có ảnh hưởng nhưng không nhiều. Vì vậy chọn hai tham số φs, pf được điều chỉnh để khảo sát được xem như là tham số tiêu biểu. Hơn nữa, nếu khảo sát tất các tham số, sẽ phải mất rất nhiều thời gian cũng như số

67

lượng mẫu thí nghiệm tăng lên nhiều lần nằm ngoài khả năng của nghiên cứu sinh. Do đó trong quá trình thí nghiệm các tham số như l, Tlm, Tbt, Tkn được giữ ổn định ở chế độ hợp lý đối với từng loại động cơ (cụ thể theo số liệu khuyến cáo của nhà sản xuất).

Hình 3.13. Ảnh hưởng của áp suất phun tới chiều dài tia phun và kích thước hạt nhiên liệu [65]

3.3.2. Quy trình tối ưu các tham số điều chỉnh

Động cơ sử dụng hệ thống nhiên liệu CR có nhiều tham số điều chỉnh như áp suất phun, góc phun sớm, số lần phun trong một chu trình, hệ số dư lượng không khí λ... Việc điều chỉnh chính xác các tham số này sẽ nâng cao tính năng kinh tế và kỹ thuật của động cơ.

Công việc tối ưu các tham số điều chỉnh được thực hiện trên các băng thử hiện đại ở các chế độ làm việc và các hàm mục tiêu khác nhau thông qua thực hiện nhiều ma trận thử nghiệm, trong đó mỗi ma trận thử nghiệm tương ứng với một chế độ làm việc của động cơ.

Việc xác định bộ tham số (φs, pf) tối ưu được tiến hành bằng thực nghiệm. Ứng với mỗi chế độ làm việc, giá trị (φs, pf) tối ưu được lựa chọn theo mục tiêu tính kinh tế hoặc tính hiệu quả cao nhất. Do hai thông số φs và pf ảnh hưởng đồng thời đến đặc tính làm việc của động cơ [65]. Cho nên việc xác định hai thông số này cần phải được tiến hành đồng thời.

Theo đặc tính điều chỉnh, mô men có ích (Me) theo pf và φs luôn có xu hướng đạt cực trị ở một giá trị nhất định [2]. Xét về bài toán QHTN, khi sử dụng QHTG cấp I thì giảm lần thử nghiệm mà vẫn tìm ra hàm hồi quy (quan hệ biến vào và ra). Nếu không đạt được tiêu chuẩn của bài toán QHTN thì phải thực hiện tiếp bài toán QHTG cấp II và như vậy số thử nghiệm sẽ tăng lên. Nhưng nếu so sánh hàm hồi quy thì QHTG cấp II nó thể hiện quan hệ chính xác hơn. Ngoài ra do giới hạn nghiên cứu của luận án, với hai thông số đầu vào nên việc thực hiện số điểm thử nghiệm theo lý thuyết QHTN là không nhiều, cùng với theo nhiều tài liệu của nghiên cứu khác thì có thể bỏ qua bài toán QHTG cấp I. Do đó nghiên cứu này đã lựa chọn phương pháp QHTG cấp II mà bỏ qua tuần tự đi từ phương pháp QHTG cấp I.

68

3.3.3. Tiến hành bài toán quy hoạch trực giao cấp II

Các bước thực hiện bài toán QHTN được thể hiện theo lưu đồ thuật toán được thể hiện trên hình 3.14, với 2 thông số đầu vào là thời điểm phun và áp suất phun và một thông số đầu ra là mô men.

Bắt đầu

- Xác định miền biến thiên, tâm qui hoạch

- Mã hóa

Chọn dạng phương trình hồi quy

Thực hiện N thí nghiệm

Tính toán các hệ số bj

Sai

Loại bỏ hệ số bj

KT có nghĩa của các hệ số bj ti >0,05(N0 - 1)

Đúng

Sai

KT có nghĩa của PTHQ

F > Ftt

Đúng

Giả bài toán tối ưu cực trị

Kết thúc

Phương trình hồi quy sẽ có dạng như sau:

2

(3.33)

y = b0 + b1x1 + b2x2 + b12 x1x2 + b11x1

2 + b22x2

Ma trận thử nghiệm được xây dựng theo phương án thực nghiệm bậc 2 của Box –

Wilson. Số thử nghiệm được tính theo công thức.

(3.34)

N = 2k + 2k +N0

Trong đó:

69

Hình 3.14. Lưu đồ thuật toán các bước thực hiện bài toán QHTN TG cấp II

- 2k là số thí nghiệm của QHTG cấp I với các Zj = Zjmin hoặc Zj = Zjmax.

- 2k là số thí nghiệm tại các điểm “sao”: xj = +TG hoặc xj = -TG.

0

- N0 là thí nghiệm tại tâm Zj =

jZ

Sau khi tính toán các hệ số bj, sự có nghĩa của các hệ số hồi quy bj được kiểm tra bằng cách áp dụng tiêu chuẩn Student [32], thực hiện các thí nghiệm tại tâm quy hoạch hoặc sử dụng các thí nghiệm song song. Mục đích của bước này là loại bỏ các hệ số bj nhỏ ít ảnh hưởng tới yếu tố đầu ra nhằm đơn giản hóa phương trình hồi quy. Sau khi kiểm tra sự có nghĩa của các hệ số bj, bước tiếp theo tiến hành kiểm tra sự có nghĩa của phương trình hồi quy theo tiêu chuẩn Fisher (F), các bước kiểm tra được trình bày trong [29].

Để giải bài toán tối ưu tìm điểm cực trị có thể lựa chọn phương pháp giải bài toán tối ưu theo phương pháp leo dốc hoặc luân phiên từng biến giải bài toán phỏng định [29]. Trong đề tài luận án này kết quả giải tối ưu được thực hiện theo phương pháp leo dốc thông qua phần mềm DX6.

3.4. Kết luận chương 3

Nêu lên các phương pháp QHTN trong việc nghiên cứu thực nghiệm. Phương pháp QHTN trực giao trong nghiên cứu thực nghiệm nhiều yếu tố cho độ tin cậy cao khi xây dựng các mô hình toán học thực nghiệm, cho phép phân tích ảnh hưởng đồng thời của nhiều yếu tố đầu vào tới một hay nhiều yếu tố đầu ra của một quá trình công nghệ. Từ đó chọn ra phương pháp QHTN trực giao cấp II xây dựng bộ dữ liệu điều chỉnh của động cơ.

Trong thực tế, các bài toán quy hoạch thực nghiệm thường có kích thước lớn, do đó khó có thể tính toán bằng tay. Vì vậy cần chương trình hoá thuật toán bằng các ngôn ngữ lập trình hoặc bằng các phần mềm QHTN chuyên dụng. Trong chương đã giới thiệu áp dụng phần mềm QHTN DX6 cho quá trình thiết kế thí nghiệm cũng như việc giải bài toán tối ưu tìm bộ dữ liệu chuẩn.

Động cơ diesel sử dụng HTNL CR sử dụng trên phương tiện cơ giới có nhiều tham số điều chỉnh. Cùng với sự phân tích như ở trên, luận án giới hạn hai tham số điều chỉnh φs, pf để khảo sát, là hai tham số quan trọng nhất và ảnh hưởng đến động cơ được chọn làm thí nghiệm mà không giảm tính tổng quát của bài toán.

70

CHƯƠNG 4. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU CHUẨN TRÊN ĐỘNG CƠ DIESEL AVL 5402

Như trình bày trên mục 3.3.2, bộ số liệu (φs, pf) tối ưu được xác định thông qua xây dựng các đường đặc tính của động cơ. Sử dụng động cơ diesel AVL 5402 có sử dụng HTNL CR với ECU mở. Để điều khiển các tham số khí thí nghiệm, trên băng thử còn có các phầm mềm điều khiển như INCA và PUMA cùng với các hệ thống phụ trợ khác. Trong quá trình thử nghiệm giá trị của các tham số điều chỉnh khác như nhiệt độ nước làm mát, nhiệt độ dầu bôi trơn, nhiệt độ khí nạp... được duy trì ổn định. Quy trình xây dựng và tìm ra bộ dữ liệu chuẩn được thực hiện tuần tự sau đây và được trình bày ở mục 3.3.2:

4.1. Mục đích

Ứng dụng quy hoạch thực nghiệm xây dựng bộ dữ liệu chuẩn trên động cơ diesel

AVL 5402 có sử dụng hệ thống nhiên liệu CR.

4.2. Nội dung thử nghiệm

- Xác định miền khảo sát của các tham số φs, pf.

- Dùng thực nghiệm để xác định hàm hồi quy thể hiện quan hệ biến điều khiển với

hàm mục tiêu.

- Xác định các giá trị tối ưu của tham số điều chỉnh

- Đánh giá độ tin cậy của bộ tham số điều khiển tối ưu thu được.

4.3. Thiết bị thử nghiệm

4.3.1. Giới thiệu chung

Băng thử động cơ một xylanh được trang bị tại Phòng thí nghiệm Động cơ đốt trong, Viện Cơ khí động lực, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội là băng thử được cung cấp bởi hãng AVL của Cộng hòa Áo có dùng để nghiên cứu để tìm ra thông số tối ưu phục vụ cho việc phát triển chế tạo động cơ, các thông số được giới thiệu ở bảng 4.1.

Bảng 4.1. Bảng thông số kỹ thuật của băng thử

TT Thông số kỹ thuật Giá trị

1 Mô men cực đại 40 (N.m)

2 Công suất cực đại Ne = 18 (kW)

3 Số vòng quay cực đại n = 8000 (v/ph)

4 Hệ thống làm mát Nước, hai vòng kín

Băng thử gồm một cụm các hệ thống riêng biệt kết hợp với nhau tạo thành một hệ thống thử nghiệm và nghiên cứu về ĐCĐT, gồm có băng thử điện Dyno-AMK, động cơ nghiên cứu 1 xylanh 5402, hệ thống làm mát dầu bôi trơn và nước làm mát AVL577, thiết bị đo tiêu hao nhiên liệu Fuel Balance 733S, thiết bị điều khiển tay ga THA100, thiết bị đo

71

5 Hệ thống bôi trơn Cưỡng bức 1 vòng

diễn biến áp suất trong xylanh Indicating, thiết bị xác định nồng độ khí thải CEB-II, thiết bị xác định độ mờ khói Opacimeter 439, và một số thiết bị phụ trợ khác như thể hiện trên Hình 4.1. Băng thử này cũng được điều khiển bởi phần mềm PUMA, với phần mềm VisioScope có thể quan sát được diễn biến các quá trình làm việc trong xylanh của động cơ nhờ vào đầu nội soi. Ngoài ra thông qua phần mềm INCA và bộ điều khiển ECU mở có thể thay đổi được các tham số điều chỉnh của động cơ. Dưới đây giới thiệu chi tiết hơn về các bộ phận của hệ thống.

4.3.2. Động cơ thử nghiệm

Đối tượng nghiên cứu là động cơ thử nghiệm AVL 5402. Đây là loại động cơ cỡ nhỏ một xylanh, được trang bị các cảm biến như áp suất trong xy lanh, áp suất phun.v.v… dùng để nghiên cứu phát triển động cơ. Đặc biệt, động cơ thử nghiệm AVL 5402 được trang bị HTNL CR, trong đó có sử dụng ECU mở để điều khiển được tham số điều khiển trong

72

Hình 4.1. Sơ đồ bố trí thiết bị thử nghiệm

HTNL. Các thông số chính của động cơ được thể hiện trong bảng 4.2. Kết cấu động cơ được thể hiện trên các Hình 4.2, Hình 4.3, Hình 4.4 và Hình 4.5.

Bảng 4.2. Thông số kỹ thuật của động cơ AVL 5402

TT Thông số kỹ thuật Giá trị

1 Kiểu động cơ Diesel 4 kỳ, không tăng áp

2 Công suất định mức Ne = 9 (kW)

Tốc độ vòng quay định mức n = 3000 (v/ph) 3

Suất tiêu thụ nhiên liệu 4 ge = 200 (g/Wh)

5 Đường kính xylanh D = 85 (mm)

6 Hành trình piton S = 90 (mm)

7 Tỷ số nén ε = 17,1

8 Số xylanh i = 1

9 Góc mở sớm xupáp nạp 1 = 80

10 Góc đóng muộn xupáp nạp 2 = 460

11 Góc mở sớm xupáp thải

12 Góc đóng muộn xupáp thải

1 = 520 2 = 180 Có thể thay đổi được 13 Góc phun sớm s

14 Áp suất phun Có thể thay đổi được

73

Hình 4.2. Mặt cắt dọc động cơ Hình 4.3. Mặt cắt ngang động cơ diesel 1 xy lanh AVL 5402 diesel 1 xy lanh AVL 5402

Hình 4.5. Băng thử lắp động cơ diesel 1 xy lanh AVL 5402 tại Phòng thí nghiệm

4.3.3. Băng thử động cơ

Hình 4.4. Động cơ diesel 1 xy lanh AVL 5402

4.3.3.1. Các thiết bị chính

a) Cụm phanh điện AMK

Cụm phanh điện có chức năng như máy phát điện thể hiện trên Hình PL5.1 (phụ lục 5), trong đó từ trường tương hỗ giữa roto và stato tạo ra mô men cản với roto và cân bằng với mô men dẫn động từ roto (roto của cụm phanh được nối với trục dẫn động từ động cơ). Cường độ từ trường tương hỗ giữa roto và stato được điều chỉnh để tăng hoặc giảm mô men cản trên trục dẫn động từ động cơ. Khả năng thay đổi mô men phanh thích hợp cho việc điều khiển tự động ở các chế độ thử của động cơ. Cụm phanh có chức năng làm việc ở chế độ máy phát (phanh đối với động cơ) và chế độ động cơ (kéo ĐCĐT quay). Khi băng thử làm việc ở chế độ máy phát thì điện năng sinh ra sẽ qua bộ biến tần để đưa ra và hòa vào lưới điện. Băng thử có thể thử nghiệm động cơ có mô men lớn nhất là 105 Nm, công suất lớn nhất là 45 kW và tốc độ của băng thay đổi đến 8000 v/ph.

b) Hệ thống đo tiêu thụ nhiên liệu

Cân nhiên liệu AVL733S có chức năng đo lượng nhiên liệu tiêu thụ của động cơ bằng cách cân lượng nhiên liệu trong bình chứa thể hiện trên Hình PL5.2. AVL733S có thể đo liên tục lượng nhiên liệu trong một khoảng thời gian từ khi đầy bình (khoảng 2 lít) đến khi nhiêu liệu trong bình giảm tới mức 0.

Bắt đầu quá trình đo nhiên liệu được cấp đầy vào thùng đo. Lúc này lực tỳ lên cảm biến lưu lượng là lớn nhất. Van điện từ đóng lại ngăn không cho dòng nhiên liệu vào thùng đo trong khi đường cấp vào động cơ vẫn mở. Đồng thời với quá trình đó thì bộ phận đếm thời gian hoạt động. Khi nhiên liệu trong thùng chảy hết đồng nghĩa với lực tỳ lên cảm biến lưu lượng bằng 0 tức là quá trình đo kết thúc. Dựa vào các kết quả thu thập được bộ vi xử lý sẽ tính toán lưu lượng nhiên liệu động cơ tiêu thụ theo đơn vị thời gian.

74

c) Thiết bị đo độ khói khí thải

Thiết bị đo độ khói khí thải Smoke Meter hoạt động dựa trên việc đánh giá độ đen của một màng giấy lọc tiêu chuẩn khi cho một lượng khí thải nhất định của động cơ đi qua, như thể hiện trên Hình PL5.3. Khi khí thải đi qua màng giấy lọc chuẩn, P-M sẽ bị giữ lại làm giấy lọc bị đen đi. Độ đen của giấy lọc xác định được sẽ phản ánh độ khói của khí thải. Thiết bị Smoke Meter AVL 415 có dải đo từ 0 đến 9,99 FSN (Filter Smoke Number) hoặc từ 0 đến 3199 mg/m3 với độ chính xác 0,1%.

4.3.3.2. Các thiết bị hỗ trợ

a) Thiết bị điều chỉnh nhiệt độ AVL 577

AVL 577 là hệ thống phụ trợ trong băng thử, hệ thống 577, Hình PL5.4 bao gồm hệ thống làm mát và bôi trơn và được trang bị đầy đủ bơm dầu bơm nước làm mát các van hằng nhiệt, các cảm biến nhiệt độ và áp suất.v.v...

Thiết bị AVL 577 có nhiệm vụ điều khiển nhiệt độ của dầu bôi trơn và nước làm mát. Thiết bị điều chỉnh nhiệt độ băng bao gồm bộ làm mát (heat exchanger) và bộ gia nhiệt (heater). Hệ thống sử dụng nước làm mát vòng ngoài để trao đổi nhiệt với nước làm mát động cơ và dầu bôi trơn động cơ. Hệ thống gia nhiệt của thiết bị có tác dụng rút ngắn thời gian sấy nóng máy của băng thử. Các giá trị nhiệt độ của nước làm mát và dầu bôi trơn được các cảm biến thu nhận và chuyển về PUMA. Các tín hiệu này khi gửi về được so sánh với tín hiệu người thử nghiệm đặt trong PUMA để đưa ra tín hiệu sấy nóng hoặc làm mát dầu bôi trơn và nước vòng trong. Đồng thời, người sử dụng có thể đặt các thông số giới hạn về nhiệt độ và áp suất của hệ thống để đảm bảo hệ thống làm việc an toàn.

b) Thiết bị điều khiển tải THA 100

Thiết bị điều khiển tải THA 100 được thể hiện ở Hình PL5.5. Thực chất THA là một động cơ điện biến bước thay đổi chiều dài của đoạn dây kéo ga để thay đổi vị trí cung cấp nhiên liệu tuỳ theo từng chế độ thử nghiệm và được điều khiển từ máy tính thông qua hộp tín hiệu. Nó bao gồm một động cơ biến bước được thay đổi vị trí thông qua phần mềm PUMA, các vị trí của động cơ biến bước sẽ tương ứng với chế độ tải mà người điều khiển cần đạt được. Quá trình điều khiển này sẽ đưa tín hiệu phản hồi về máy tính của PUMA, đồng thời đưa tín hiệu vào hộp điều khiển HTNL diesel của động cơ.

4.3.4. Hệ thống điều khiển băng thử

4.3.4.1. Hệ thống PUMA

Mọi hoạt động của băng thử đều được điều khiển và giám sát bởi hệ thống PUMA với phần mềm cùng tên, một loại phần mềm viết cho các băng thử động cơ. Băng thử động cơ một xylanh được trang bị phiên bản PUMA 5.6. Bản thân PUMA có một hệ thống các cảm biến cực nhạy dùng để đo nhiệt độ, áp suất… Các cảm biến này liên kết với phần mềm PUMA qua các FEM chuyển đổi tín hiệu số và tín hiệu tương tự.

Hệ thống PUMA bao gồm:

75

- PUMA PC với phần mềm PUMA: thu thập dữ liệu và điều khiển các thiết bị được

kết nối với PUMA (733S, EMCON 300, 577, Opacimeter).

- Connection box: Hộp kết nối FEM với PUMA PC, đồng thời là nơi kết nối hệ thống

PUMA với các thiết bị đo và điều khiển khác.

- FEM - D: Modul xuất nhập các dữ liệu digital (tín hiệu số) dùng để điều khiển hay nhận biết trạng thái của các thiết bị được kết nối với hệ thống PUMA. Ngoài ra nó còn là nơi kết nối hệ thống PUMA với EMCON 300, FEM-D có 16 ngõ xuất và 16 ngõ nhập.

- FEM - Cnt: Modul bộ đếm dùng để đo tần số hay độ rộng xung, nó có 4 ngõ nhập.

- FEM - DAC: Modul xuất tín hiệu analog (điện áp, dòng điện), modul này dùng để xuất tín hiệu điều khiển nhiệt độ nước làm mát và bộ điều hoà nhiệt độ dầu bôi trơn, FEM - DAC có 4 ngõ xuất.

- FEM - A: Modul đo tín hiệu dạng analog, có 16 ngõ nhập.

- FEM - P: Modul đo áp suất tương đối có thể gắn tối đa 8 thiết bị đo áp suất (Presure Tranducer) vào modul này, modul này nối mạng với FEM-A và được coi như kênh mở rộng của FEM – A.

- EMCON 300: PUMA không điều khiển trực tiếp băng thử mà thông qua thiết bị này. EMCON 300 nhận lệnh của PUMA rồi biến đổi thành tín hiệu đưa xuống những cơ cấu chấp hành để điều khiển động cơ và dyno. Nó kết nối với PUMA qua FEM – D và được coi như FEM – A số 1.

- Các thiết bị hiển thị của PUMA gồm PUMA PC, COCERTO, INDIWIN. Các kết quả đo được từ các cảm biến hoặc kết quả đã qua tính toán được biểu diễn dưới các dạng số trực tiếp, các đồ thị. INDIWIN cho chúng ta đồ thị công vẽ trực tiếp, đồ thị về sự ảnh hưởng của rung động đến quá trình cháy. PUMA PC xuất kết quả dưới dạng đồ thị x/y, dạng số trực tiếp, dạng cột. Với CONCERTO chúng ta có thể vẽ các đồ thị trực tuyến theo các kết quả đo.

- Việc kết nối giữa PUMA và các thiết bị, các cảm biến cũng như sự điều khiển của PUMA đến các thiết bị này được miêu tả cụ thể bằng sơ đồ dưới đây, trong đó FEM có cấu trúc như đã trình bày ở Hình 4.6.

Hình 4.6. Cấu trúc các FEM trong hệ thống PUMA

76

4.3.4.2. Phần mềm INCA

Hình 4.7. Sơ đồ kết nối của hệ thống INCA

INCA là một phần mềm, được trình bày ở Hình 4.7 giao tiếp giữa người vận hành và ECU điều khiển động cơ. ECU này là loại có tính năng đặc biệt cho phép người sử dụng truy cập và thay đổi các thông số bên trong. Thông qua phần mềm này ta có thể can thiệp trực tiếp và tức thời đến các thông số của động cơ nhất là các thông số của hệ thống cung cấp nhiên liệu như: điều chỉnh góc phun sớm, áp suất phun, lượng nhiên liệu phun mồi, khoảng cách phun mồi và phun chính… Đây là điểm khác biệt cơ bản giữa băng thử một xylanh dùng để nghiên cứu phát triển và băng thử nhiều xylanh, để thử nghiệm tính năng của động cơ.

Sau khi tìm được bộ thông số tối ưu chúng sẽ được nạp vào ECU để vận hành động cơ. Một điểm cần chú ý là ECU phải tương thích với phần mềm INCA và bộ giao tiếp ETK. ETK đóng vai trò là bộ nhớ đệm liên kết ECU với INCA PC.

Động cơ AVL 5402 trên băng thử của Phòng thí nghiệm ĐCĐT đang sử dụng ECU: hiện tại EDC15C6 đây là ECU mở dung cho động cơ diesel với HTNL CR. ECU được kết nối với phần mềm INCA PC thông qua bộ ETK.

4.4. Quy trình và điều kiện thử nghiệm

4.4.1. Quy trình thử nghiệm

Thông qua thông số kỹ thuật của động cơ và băng thử, dải tốc độ khảo sát được lựa chọn từ nmin= 1000 đến nmax= 3000 v/ph như thể hiện trên Hình 4.8.

Hình 4.8. Vùng làm việc của động cơ

Để xác định giá trị góc phun sớm và áp suất phun tối ưu theo chế độ làm việc của động cơ, trong vùng làm việc của động cơ tiến hành chia dải tốc độ thành 10 khoảng đều nhau (Δn =200 v/ph), tải trọng (được xác định theo lượng nhiên liệu trong một chu trình) chia thành 10 khoảng đều nhau (Δtải =10%) như thể hiện trên Hình 4.8. Giá trị (φs, pf) tối ưu tại mỗi điểm làm việc được xác định theo phương pháp QHTG cấp II.

77

Việc xác định bộ số liệu (φs, pf) tối ưu của động cơ được thực hiện thông qua việc xây dựng các đường đặc tính của động cơ và bao gồm các bước sau và được thể hiện trên Hình 4.9:

Hình 4.9. Các bước xây dựng bộ tham số (φs, pf) tối ưu

Bước 1: Xây dựng đường đặc tính ngoài động cơ xuất phát từ điểm số 1 (nmax) đến điểm số 2 (nmin), tại mỗi ma trận thí nghiệm ứng với một tốc độ động cơ giá trị (φs, pf) tối ưu được lựa chọn theo tiêu chí Memax.

Bước 2: Xây dựng đường đặc tính không tải với điểm xuất phát là điểm nmin đến điểm

nmax, giá trị (φs, pf) tối ưu được lựa chọn theo tiêu chí Gnlmin.

Bước 3: Từ hai đường đặc tính đã xây dựng ở bước 1 và bước 2, tiến hành xây dựng các đường đặc tính tải. Tại mỗi ma trận thí nghiệm giá trị (φs, pf) tối ưu được lựa chọn theo tiêu chí Memax.

Quá trình xây dựng cụ thể các đường đặc tính này được thể hiện trong phần sau.

4.4.2. Điều kiện thử nghiệm

Đối với động cơ phải được bảo dưỡng trước khi thử nghiệm nhằm đảm bảo độ ổn định của động cơ trong suốt quá trình thử nghiệm như: thay dầu bôi trơn, kiểm tra hệ thống nhiên liệu, thay các lọc dầu bôi trơn và lọc nhiên liệu,…

Đối với băng thử phải tiến hành hiệu chuẩn (calibration) các thiết bị trước khi thử

nghiệm nhằm đảm bảo kết quả đo được chính xác.

Thử nghiệm được tiến hành theo phương pháp đối chứng với điều kiện nhiệt độ phòng thử và trạng thái động cơ như nhau, nhiệt độ trong khoảng 250C÷300C; nhiệt độ dầu bôi trơn trong khoảng 800C÷850C; nhiệt độ nước làm mát trong khoảng 800C÷850C.

Nhiên liệu diesel sử dụng trong các thử nghiệm được mua tại các cửa hàng xăng dầu

trên thị trường và có hàm lượng lưu huỳnh theo tiêu chuẩn nhỏ hơn 500ppm.

Nhiên liệu thử nghiệm cần được mua tại cùng một thời điểm nhằm đảm bảo tính chất

nhiên liệu không thay đổi trong các thử nghiệm.

Quá trình thử nghiệm được tiến hành trên động cơ AVL 5402 lắp trên băng thử một

xylanh.

Xử lý dữ liệu trên phần mềm QHTN DX6 được tiến hành ngay sau khi kết thúc mỗi

ma trận thí nghiệm.

4.5. Tiến hành thử nghiệm và kết quả

4.5.1. Xây dựng đường đặc tính ngoài

Đặc tính ngoài của động cơ được lựa chọn khảo sát là đặc tính ngoài sử dụng, được

78

định nghĩa là đường đặc tính tiến sát tới đường đặc tính khói đen và được xác định thông qua việc đo độ khói bằng thiết bị Smokemeter [67].

0

0 ,s

Trong luận án để xác định điểm thử nghiệm nằm trên đường đặc tính ngoài thì tại fp ) tiến hành điều chỉnh lượng nhiên liệu phun Gnl sao cho độ điểm tâm quy hoạch ( khói đo được đạt tới giá trị đặt trước FSN = 9,5 [67]. Tại mỗi ma trận thử nghiệm giá trị Gnl được giữ cố định.

Hình 4.10. Giới hạn vùng làm việc khi khảo sát đường đặc tính ngoài

Trên cơ sở các thông số kỹ thuật của động cơ, chọn dải tốc độ khảo sát từ 1000 đến 3000 v/ph, chia dải tốc độ này thành 10 phần đều nhau. Quá trình xây dựng đặc tính được xuất phát từ điểm 1 ứng với tốc độ là 3000 v/ph hướng đến điểm số 2 ứng với tốc độ là 1000 v/ph như thể hiện trên Hình 4.10 và bộ giá trị (φs, pf) từ các công trình nghiên cứu đã thực hiện trên băng thử. Giá trị φs và pf tối ưu tại các tốc độ khác nhau được xác định theo lưu đồ thuật toán thể hiện trên Hình 4.11.

Bắt đầu

k:=0

Chọn (0

s, p0

f) tại điểm nmax

Chọn dải (s, pf) khảo sát tại điểm nmax - k.n

Thực hiện bài toán quy hoạch thực nghiệm

k:= k+1 (s, pf) tối ưu tại điểm nmax- (k-1).n được

chọn là (0

s, p0

f) tại điểm nmax- k.n

Xác định được (s, pf) tối ưu tại điểm nmax- k.n với hàm mục tiêu là Mmax

Sai

k = 10

Đúng

Kết thúc

Hình 4.11. Thuật toán xác định bộ số liệu φs và pf tại đặc tính ngoài

79

4.5.1.1. Xây dựng thử nghiệm tại tốc độ 3000 v/ph

Quy trình thử nghiệm tại tốc độ 3000 v/ph được thiết kế theo phương pháp QHTG cấp II. Giá trị (φs, pf) tối ưu được xác định bằng cách tiến hành tuần tự theo các bước như mục 4.4.1. Thông qua các thông số kỹ thuật của động cơ, băng thử và các kết quả nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Động cơ đốt trong. Miền khảo sát áp suất phun và góc phun sớm được lựa chọn dựa vào đường đặc tính khói đen của động cơ cũng như qua thực hiện khảo nghiệm tại phòng thí nghiệm để tìm miền làm việc chủ yếu và ổn định của động cơ. Đồng thời kết hợp các loại tài liệu và đề tài đã nghiên cứu trước đó để xác định miền khảo sát như sau:

400 bar



p



800 bar

f

0

0





32

 s

  8 

0

Như vậy tâm quy hoạch (

fp ) = (200; 600 bar). Để thống nhất ký hiệu và thuận tiện

0 ,s

trong quá trình thiết lập thử nghiệm, tiến hành mã hóa với x1 là φs, x2 là pf.

Với số lượng yếu tố đầu vào là 2, áp dụng công thức (3.30) số thử nghiệm cần thực hiện N = 10 thể hiện như bảng 4.3 với 4 thử nghiệm ở mức trên và mức dưới, 4 thử nghiệm ở mức “sao” và 2 thử nghiệm ở mức trung tâm [18, 29, 31]. Trong bảng 4.3 cũng như các bảng của các điểm thử nghiệm tại các tốc độ ở các vị trí xét có số liệu của hai biến mã hóa X1 và X2 là ± 1,41, theo nguyên tắc QHTN ngoài việc xét ở vùng ± 1 còn phải xét điểm lân cận để tăng thêm độ chính xác của bộ số liệu, điểm lân cận chính bằng (±) căn bậc hai của số biến đầu vào.

Bảng 4.3. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 3000 v/ph

TT x1 X2 Me (N.m) x2 X1

1 8 -1 25,5 400 -1

2 32 -1 26,6 400 1

3 8 1 27,5 800 -1

4 32 1 26,4 800 1

5 3 0 23,6 600 -1,41

6 37 0 23,2 600 1,41

7 20 -1,41 28 320 0

8 20 1,41 27,6 880 0

9 20 0 28,5 600 0

80

10 20 0 28,5 600 0

Việc tính toán tiếp theo có thể tính toán bằng tay như đã được trình bày trong mục 3.1.3.2. Tuy nhiên để rút ngắn thời gian tính toán trong luận án tác giả đã sử dụng phần mềm quy hoạch thực nghiệm DX6. Kết quả tính toán các giá trị bj bằng phần mềm được thể hiện như trên bảng 4.4.

Bảng 4.4. Các giá trị bj tại tốc độ 3000 v/ph

b0 b1 b2 b11 b22 b12

Theo yêu cầu của bài toán QHTN bước tiếp theo cần kiểm tra sự có nghĩa của các hệ số bj theo tiêu chuẩn Student nhằm đơn giản hóa phương trình hồi quy bằng cách loại bỏ các hệ số bj có mức độ ý nghĩa nhỏ. Tuy nhiên việc này có thể dẫn tới bỏ đi các hệ số có ảnh hưởng lớn tới việc giải bài toán tối ưu (các hệ số b11, b22), do đó theo hàm mục tiêu tại đặc tính ngoài là xác định giá trị của (φs, pf) mà tại đó mô men đạt giá trị lớn nhất nên bước kiểm tra sự có nghĩa của các hệ số bj sẽ được bỏ qua.

Như vậy hàm số mô men phụ thuộc áp suất phun và góc phun sớm tại tốc độ n = 3000

v/ph được thể hiện như công thức sau:

(4.1)

Me = 28,95 – 0,071*X1 + 0,154*X2 – 2,55*X12 -0,35*X22 – 0,55*X1*X2

Kết quả tính toán hệ số Fisher trên phần mềm cho thấy Ftn=25,95 trong khi đó tra bảng tiêu chuẩn Fisher (phụ lục 3) với mức ý nghĩa p= 0,05, bậc tự do f1 = N-L = 4, f2 = n0-1 = 1 (N là số điểm thực nghiệm, L là số các hệ số bj có nghĩa, n0 là số thử nghiệm tại tâm quy hoạch) F = 224,6. So sánh nhận thấy Ftn < F do đó mô hình toán đã chọn phù hợp với thực nghiệm.

Từ phương trình 4.1 giá trị Me phụ thuộc vào pf và φs được khảo sát trên phần mềm

DX6, kết quả được thể hiện như trên Hình 4.12 và Hình 4.13.

Kết quả khảo sát cho thấy giá trị mômen lớn nhất là Memax = 28,97 Nm tại điểm (X1,

X2) = (-0,04; 0,25) quy đổi từ giá trị mã hóa sang giá trị thực (x1, x2) = (19,520; 650 bar).

28,95 -0,071 0,154 -2,55 -0,35 -0,55

81

Hình 4.12. Mô men thể hiện theo các đường đồng mức tại tốc độ 3000 v/ph

4.5.1.2. Xây dựng thử nghiệm tại điểm nmax – Δn

Các bước xác định bộ thông số tối ưu (φs, pf) tại điểm 2800 v/ph được tiến hành tương

tự như điểm 3000 v/ph. Tuy nhiên có một số điểm cần lưu ý như sau:

- Giá trị Gnl được xác định để đạt được độ khói theo yêu cầu, giá trị (φs, pf) tối ưu xác

0

0

định ở điểm số 3000 v/ph được chọn là tâm quy hoạch (

) tại điểm 2800 v/ph.

fp ,s

- Do cùng nằm trên đặc tính ngoài và bước tốc độ (Δn) không quá lớn nên dải áp suất phun và góc phun sớm tại điểm 2800 v/ph được lựa chọn hẹp hơn, chọn dải áp suất và góc phun sớm khảo sát như sau:



p



800 bar

f

0





27,04

 s

500 bar   0 12 

Bước tiếp theo, tương tự như tại tốc độ 3000 v/ph, tiến hành xây dựng ma trận thí nghiệm với 10 thử nghiệm như bảng 4.5. Các giá trị bj tại điểm 2800 v/ph sau khi tính toán được thể hiện trong bảng 4.6.

Như vậy giá trị của mô men phụ thuộc vào áp suất và góc phun sớm được thể hiện

thông qua công thức sau:

(4.2)

Me = 29,46 – 0,072*X1 – 0,071*X2 – 0,55*X1

2 -0,22*X2

2 – 0,05*X1*X2.

Theo kết quả tính toán từ phần mềm Ftn = 2,69

chọn phù hợp với thực nghiệm.

82

Hình 4.13. Mô men thể hiện theo không gian ba chiều tại tốc độ 3000 v/ph

Bảng 4.5. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 2800 v/ph

TT x1 x2 X1 X2 Me (N.m)

1 -1 -1 28,9 12 500

2 1 -1 28,5 27,04 500

3 -1 1 29 12 800

4 1 1 28,4 27,04 800

5 -1,41 0 28,2 8,92 650

6 1,41 0 28,5 30,12 650

7 0 -1,41 29,2 19,52 438,5

8 0 1,41 28,8 19,52 861,5

9 0 0 29,45 19,52 650

10 0 0 29,45 19,52 650

Bảng 4.6. Các giá trị bj tại tốc độ 2800 v/ph

b0 b1 b2 b11 b22 b12

Kết quả khảo sát được thể hiện trên Hình 4.14 và Hình 4.15. Giá trị mô men lớn nhất là 29.47 tại điểm (X1, X2) = (-0,06; - 0,15) quy đổi từ giá trị mã hóa sang giá trị thực (x1, x2) = (19,070; 627,5 bar).

-0,072 -0,071 -0,55 -0,22 -0,05 29,46

83

Hình 4.14. Mô men thể hiện theo các đường đồng mức ở tốc độ 2800 v/ph

4.5.1.3. Xây dựng thử nghiệm tại điểm nmax – k.Δn

Với biến k chạy từ 2 đến 10, việc thiết kế thí nghiệm được tiến hành tương tự như đối với điểm 3000 v/ph và 2800 v/ph, với các giá trị (φs, pf) tối ưu tìm được tại điểm nmax – (k- 1).Δn sẽ được chọn làm tâm quy hoạch cho điểm nmax – k.Δn.

Sau khi tính toán trên phần mềm DX6, kết quả thể hiện mối quan hệ giữa mô men với góc phun sớm, áp suất phun cũng như bộ thông số góc phun sớm và áp suất phun tối ưu theo tốc độ động cơ ở đường đặc tính ngoài được tổng hợp theo bảng 4.7, bảng 4.8.

Hình 4.15. Mô men thể hiện theo không gian ba chiều tại tốc độ 2800 v/ph

Bảng 4.7. Giá trị bj ở các tốc độ khác nhau trên đường đặc tính ngoài

b0 b1 b11 b22 b12 b2 n (v/ph)

1000 27,32 -0,93 -1 -0,3 0,038 -0,25

1200 28,36 -0,89 -0,97 -0,47 0,28 -0,067

1400 29,34 -0,47 -0,62 -0,9 -0,05 -0,37

1600 30,38 -0,084 -0,41 -0,14 -0,05 -0,066

1800 31,19 -0,049 -0,47 -0,3 -0,2 -0,06

2000 31,61 -0,035 -0,5 -0,33 -0,2 -0,003

2200 31,33 -0,043 -0,48 -0,088 0 -0,016

2400 30,29 -0,051 -0,0017 -0,45 -0,062 -0,012

2600 30,18 -0,07 -0,42 -0,16 -0,075 -0,024

2800 29,46 -0,072 -0,55 -0,22 -0,05 -0,071

84

3000 28,95 -0,071 -2,55 -0,35 -0,55 0,15

Bảng 4.8. Giá trị mô men lớn nhất ở đường đặc tính ngoài

n (v/ph) φs (độ) Me (N.m) pf (bar)

1000 10,44 542,29 27,59

1200 12,61 575,2 28,45

1400 15,14 588,2 29,46

1600 16,98 598,5 30,38

1800 17,47 608,1 31,19

2000 17,64 615,7 31,61

2200 17,87 614,8 31,33

2400 18,11 621,8 30,59

2600 18,5 622,6 30,18

2800 19,07 627,5 29,58

Từ Hình 4.16 cho thấy giá trị mô men lớn nhất trên đường đặc tính ngoài đạt được tại tốc độ 2000 v/ph. Giá trị (φs, pf) tối ưu có xu hướng tăng khi tốc độ động cơ tăng. Trong đó giá trị của φs thay đổi trong khoảng từ 100 đến 200, giá trị của pf tương ứng thay đổi trong khoảng từ 540 bar đến 650 bar.

3000 19,52 650 28,97

85

Hình 4.16. Bộ thông số tối ưu ở đường đặc tính ngoài

4.5.2. Xây dựng đường đặc tính không tải

Việc xây dựng đặc tính không tải thông qua việc xác định bộ thông số tối ưu ở chế độ không tải tại các tốc độ khác nhau với hàm mục tiêu là chọn (φs, pf) sao cho lượng nhiên liệu tiêu thụ (Gnl) là nhỏ nhất.

Quá trình xây dựng xuất phát từ điểm nmin = 1000 v/ph đến điểm nmax = 3000 v/ph với Δn = 200 v/ph. Quy trình xác định giá trị (φs, pf) tối ưu tại các tốc độ khác nhau được thể hiện như thuật toán trên Hình 4.17.

Bắt đầu

k:=0

Chọn (0

s, p0

f) tại điểm nmin

Chọn dải (s, pf) khảo sát tại điểm nmin + k.n

Thực hiện bài toán QHTN

k:= k+1 (s, pf) tối ưu tại điểm nmin+ (k-1).n được

Xác định được (s, pf) tối ưu tại điểm nmin+ k.n với hàm mục tiêu là Gnl-min

chọn là (0

s, p0

f) tại điểm nmin+ k.n

Sai

k = 10

Đúng

Kết thúc

4.5.2.1. Xây dựng thử nghiệm tại tốc độ nmin

Sau khi thực hiện một số thử nghiệm thăm dò, chọn dải (φs, pf) khảo sát như sau:

200 bar ≤ pf ≤ 400 bar 40 ≤ φs ≤ 120

0

0

) = (80; 300 bar). Tiếp theo chọn dạng phương trình

Như vậy tâm quy hoạch là ( fp ,s hồi quy sau khi đã mã hóa:

0

xj = 2( Zj -

jZ )/( Zjmax - Zjmin)

2

y1 = b0 + b1x1 + …..+ bkxk + b12 x1x2 + … + b11x1

2 + … + bkkxk

86

Hình 4.17. Thuật toán xác định bộ số liệu φs và pf tại đặc tính không tải

Ma trận thí nghiệm được xây dựng theo phương pháp QHTG cấp II với 10 thử nghiệm

thể hiện trong bảng 4.9.

Bảng 4.9. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 1000 v/ph

TT x1 x2 X1 X2 Gnl (g/h)

1 4 200 -1 -1 140

2 12 200 1 -1 170

3 4 400 -1 1 150

4 12 400 1 1 190

5 2,36 300 -1,41 0 210

6 13,64 300 1,41 0 200

7 8 159 0 -1,41 160

8 8 441 0 1,41 210

9 8 300 0 0 100

Tại mỗi điểm thử nghiệm điều chỉnh Gnl sao cho Me = 0. Kết quả tính toán trên phần

mềm DX6 cho ta các giá trị bj như bảng 4.10.

10 8 300 0 0 110

Bảng 4.10. Các giá trị bj tại tốc độ 1000 v/ph

b0 b1 b2 b11 b22 b12

Như vậy hàm số Gnl phụ thuộc áp suất phun và góc phun sớm được thể hiện như công

thức sau:

(4.3)

Gnl = 88,75 + 6,98*X1 + 12,59*X2 +50,00*X1

2 +40,00*X2

2 + 2,5*X1*X2

Kiểm tra sự phù hợp của mô hình theo chuẩn Fisher (phụ lục 3), kết quả tính toán từ phần mềm cho thấy Ftn = 6,77 < 224,6. Như vậy mô hình toán học đã lựa chọn là phù hợp với thực nghiệm.

87

88,75 6,98 12,59 50 40 2,5

Giá trị của Gnl phụ thuộc vào áp suất và góc phun sớm được thể hiện như trên Hình

4.18 và Hình 4.19.

Hình 4.18. Giá trị Gnl thể hiện theo các đường đồng mức ở tốc độ 1000 v/ph

88

Hình 4.19. Giá trị Gnl thể hiện theo không gian ba chiều ở tốc độ 1000 v/ph

Với hàm Gnl đã xác định ở trên tiến hành khảo sát tìm điểm (φs, pf) có Gnlmin. Kết quả chạy trên phần mềm cho thấy điểm (φs, pf) = (7,72; 284) là điểm có Gnl thấp nhất với Gnl = 87,54 g/h.

4.5.2.2. Xây dựng thử nghiệm tại tốc độ nmin+Δn

Thực hiện tương tự như tại tốc độ 1000 v/ph. Chọn (φs, pf) = (7,72; 284) là điểm tối ưu tìm được tại tốc độ 1000 v/ph làm quy hoạch tại tốc độ 1200 v/ph. Do Δn không quá lớn, dải áp suất phun và góc phun sớm tại tốc độ 1200 v/ph được lựa chọn hẹp hơn:

200 bar ≤ pf ≤ 368 bar 40 ≤ φs ≤ 11,440

Tiến hành thiết kế ma trận thí nghiệm tương tự như tại tốc độ 1000 v/ph và được thể

hiện trên bảng 4.11.

Bảng 4.11. Các điểm thử nghiệm tại tốc độ 1200 v/ph

TT x1 x2 X1 X2 Gnl (g/h)

4 200 -1 180 -1 1

11,44 200 -1 190 1 2

4 368 1 170 -1 3

11,44 368 1 160 1 4

2,47 165,56 -1,41 0 200 5

12,96 284,44 1,41 0 170 6

7,72 402 -1,41 230 0 7

7,72 402 1,41 180 0 8

7,72 284 0 160 0 9

Sau khi kiểm nghiệm sự phù hợp của mô hình, kết quả tính toán hàm số lượng nhiên liệu tiêu thụ phụ thuộc vào áp suất và góc phun sớm trên phần mềm DX6 được thể hiện như công thức sau:

(4.4)

Gnl = 150 – 5,3*X1 – 13,84*X2 + 12,5*X1

2 +12,5*X2

2 - 5*X1*X2

Giá trị của Gnl được thể hiện như trên Hình 4.20 và Hình 4.21.

89

7,72 284 0 160 0 10

Hình 4.20. Giá trị Gnl thể hiện theo các đường đồng mức ở tốc độ 1200 v/ph

Kết quả khảo sát cho thấy điểm (φs, pf) = (8,76; 313,15) là điểm có Gnl thấp nhất với

Gnl = 146,9 g/h.

90

Hình 4.21. Giá trị Gnl thể hiện theo không gian ba chiều ở tốc độ 1200 v/ph

4.5.2.3 Thực hiện tại điểm nmin+ k.Δn

Với k = 2 ÷ 10, thực hiện tương tự như tại tốc độ 1000 v/ph và 1200 v/ph với một số

điểm cần lưu ý như sau:

Chọn (φs, pf) tìm được tại điểm nmax+(k-1).Δn làm tâm xoay cho điểm nmax + k.Δn.

Kết quả thể hiện mối quan hệ giữa lượng nhiên liệu tiêu thụ với góc phun sớm, áp suất phun cũng như bộ thông số góc phun sớm và áp suất phun tối ưu theo tốc độ động cơ ở đường đặc tính không tải được tổng hợp theo bảng 4.12 và 4.13 và Hình 4.22.

Bảng 4.12. Các giá trị bj ở các tốc độ khác nhau trên đường đặc tính không tải

b0 b1 b2 b11 b22 b12 n (v/ph)

1000 88,75 6,98 12,59 50 40 2,5

1200 150 -5,3 -13,84 12,5 12,5 -5

1400 171,87 -15,2 -10,2 17,5 17,5 3,75

1800 214,38 -10,41 -3,68 25 12,5 -1,25

2200 272,5 -29,96 0,52 40 7,5 7,5

2600 277,5 -26 -2,59 80 27,5 7,5

3000 381,25 -75,96 -8,66 97,5 25 25

Bảng 4.13. Các giá trị Gnlmin , φs và pf ở các tốc độ khác nhau trên đường đặc tính không tải

n (v/ph) φs (độ) pf (bar) Gnl (g/h)

1000 7,72 284 87,54

1200 8,76 313,15 146,9

1400 10,71 334,86 167,5

1800 12,12 345,93 212,95

2200 14,57 339,49 266,5

2600 15,62 335,43 285,37

91

3000 17,92 328,33 366,17

Từ Hình 4.22 nhận thấy giá trị Gnl và φs tăng khi tốc độ động cơ tăng. Giá trị áp suất phun ít thay đổi và lớn nhất ở tốc độ 1800 v/ph. Từ các đường đặc tính này bộ thông số tại các điểm tốc độ không khảo sát là: 1600, 2000, 2400 và 2800 v/ph được tính toán theo phương pháp nội suy.

4.5.3. Xây dựng các đường đặc tính tải

Trong khuôn khổ luận án chế độ làm việc của động cơ được thể hiện thông qua hai thông số là tốc độ và tải trọng. Như chúng ta đã biết có nhiều thông số để thể hiện mức độ tải trọng của động cơ như công suất, mômen, vị trí thanh răng bơm cao áp (động cơ diesel), vị trí bướm ga (động cơ xăng) hoặc lượng nhiên liệu trên chu trình (động cơ diesel). Để thuận tiện cho việc khảo sát các tham số điều chỉnh (φs, pf) tác giả chọn lượng nhiên liệu tiêu thụ/chu trình để đặc trưng cho mức độ tải trọng của động cơ.

- Việc xác định các tham số tối ưu theo chế độ làm việc của động cơ được thực hiện

thông qua việc xây dựng các đường đặc tính tải.

- Chia dải tốc độ khảo sát từ 1000 v/ph đến 3000 v/ph làm 10 khoảng đều nhau (Δn =200 v/ph). Chia dải tải trọng động cơ (theo lượng nhiên liệu tiêu thụ/chu trình) thành 10 khoảng đều nhau, lượng nhiên liệu ở A% tải ứng với một tốc độ nào đó được xác định theo công thức:

(4.5)

Gnl(A%) = (Gnl(toàn tải) - Gnl(không tải))*A/10

Như vậy theo lý thuyết để việc xác định các tham số tối ưu trong miền làm việc của động cơ thì cần phải xác định bộ tham số tối ưu (φs, pf) tại 121 điểm (số lượng khá lớn).

92

Hình 4.22. Bộ thông số tối ưu ở đường đặc tính không tải

Tuy nhiên phân tích từ bảng 3.1 cho thấy động cơ AVL 5402 là động cơ cỡ nhỏ, có kết cấu và các thông số kinh tế kỹ thuật tương tự như các động cơ diesel sử dụng HTNL CR đang được sử dụng phổ biến trên các dòng xe du lịch. Chế độ làm việc đặc trưng của các động cơ này được thể hiện như sau:

- Ở vùng tốc độ thấp động cơ thường làm việc ở chế độ tải trọng nhỏ.

- Ở vùng tốc độ trung bình, đây là vùng làm việc phổ biến của động cơ và tải trọng

thường ở mức độ trung bình.

- Ở vùng tốc độ cao là vùng mà động cơ cần phát huy công suất do đó thường làm

việc ở mức độ tải trọng lớn.

Như vậy chúng ta có thể nhận thấy rằng vùng tải trọng mà động cơ thường làm việc ở các vùng tốc độ khác nhau có thể nằm trong vùng giới hạn bởi hai đường đậm như Hình 4.23. Do đó để giảm số điểm thử nghiệm ta có thể thực hiện như sau:

- Số điểm thử nghiệm trong vùng giới hạn bởi hai đường thẳng đậm sẽ được lấy mẫu

dầy hơn.

- Ở ngoài vùng giới hạn, chỉ tiến hành xây dựng các ma trận thử nghiệm tại một số điểm nhất định. Bộ thông số (φs, pf) tối ưu tại các điểm không được thử nghiệm được xác định dựa trên các điểm được thử nghiệm gần điểm đó nhất theo phương pháp nội suy tuyến tính.

Như vậy theo cách thức này số điểm thử nghiệm sẽ được giảm từ 121 điểm xuống còn

69 điểm.

Hình 4.23. Các điểm cơ sở trong bài toán quy hoạch

93

4.5.3.1. Bộ thông số tối ưu tại các điểm cơ sở

Tiến hành xây dựng ma trận thử nghiệm tại các điểm cơ sở theo phương pháp quy hoạch trực giao cấp II (phụ lục 1), kết quả bộ thông số góc phun sớm φs, áp suất phun pf và mô men lớn nhất Memax tại các điểm cơ sở được thể hiện trong các bảng 4.14, bảng 4.15 và bảng 4.16.

Bảng 4.14. Bộ thông số φs tối ưu tại các điểm cơ sở

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Tải (%) n (v/ph)

1000 7,72 7,21 6,32 5,43 9,64 10,72 10,44

1200 8,76 4,23 4,62 11,2 13,7 12,61

1400 10,71 8,24 9,41 11,9 16,8 15,14

1600 9,25 11,7 16,2 18,4 18,2 16,98

1800 12,12 13,8 15,6 17,1 20,8 18,6 17,47

15,8 22,4 23,1 17,64 2000

2200 14,57 16,4 18,5 20,6 25,4 23,7 17,87

17,24 18,62 19,05 22,48 26,3 22,6 18,11 2400

2600 15,62 18,1 20,16 21,2 24,36 21,82 18,5

2800 17,85 19,25 24,21 25,31 22,6 19,07

3000 17,92 18,9 21,4 26,2 23,1 19,52

Bảng 4.15. Bộ thông số pf tối ưu tại các điểm cơ sở

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

284 334,1 387,6 421,7 456,4 532,5 542,3 Tải (%) n (v/ph) 1000

1200 313,2 368,5 466,3 521,1 538,4 575,2

1400 334,9 402,2 474,6 497,3 533,7 588,2

1600 386 488,2 512,8 515,4 547,3 598,5

1800 345,9 396,4 452,8 481,6 495,2 548,6 608,1

428 483,7 550 615,7 2000

2200 339,5 406,3 439,6 505,4 545,2 589,3 614,8

387,5 421,8 445,4 489,7 535,6 592,7 621,8 2400

2600 335,4 368,5 412,7 478,6 462,5 575,8 622,6

2800 345,7 405,6 465,3 523,6 588,6 627,5

94

3000 328,3 356,6 403,7 467,3 567,4 650

Bảng 4.16. Me tối ưu tại các điểm cơ sở

Tải (%) 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

3,9 8,1 11,9 19,5 27,16 27,59 n (v/ph) 1000

4,7 12,4 23,1 26,5 28,45 1200

9,2 13,8 21,1 26,2 29,46 1400

5,7 14,2 21,7 24,4 28,2 30,38 1600

9,1 17,2 21,4 26,8 30,12 31,19 1800

18,4 24,8 28,85 31,61 2000

9,34 18,5 22,15 29,65 30,48 31,33 2200

8,96 13,46 17,82 23,48 28,3 29,57 30,59 2400

8,85 17,65 21,45 25,87 29,32 30,18 2600

4,72 12,16 21,81 27,31 28,61 29,58 2800

4.5.3.2. Bộ thông số tối ưu sau khi đã nội suy tuyến tính

Bộ thông số (φs, pf) tối ưu tại các điểm không được thử nghiệm sẽ được xác định theo

phương pháp nội suy tuyến tính được trình bày ở mục 2.2.3.4.

Trên cơ sở đó các bộ thông số (φs, pf) tối ưu và Me-max tại các điểm còn lại được thực hiện theo phương pháp nội suy. Kết quả được thể hiện qua các bảng 4.17 ÷ 4.19 và các Hình 4.24 ÷ 4.26, trong đó các giá trị ở ô được tô màu đậm là giá trị cơ sở.

8,16 16,98 25,21 27,63 28,97 3000

Bảng 4.17. Bộ thông số φs tối ưu sau khi nội suy

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

7,72 7,21 6,32 5,43 7,3 9,64 9,78 11,74 11,52 10,72 10,44 Tải (%) n (v/ph) 1000

1200 8,76 4,23 5,85 4,62 7,46 10,77 11,2 13,7 13,7 13 12,61

1400 10,71 8,11 8,24 9,41 10,33 11,9 14,58 16,8 15,95 15,36 15,14

1600 11,42 9,25 10,75 11,7 13,52 16,2 18,4 18,55 18,2 17,38 16,98

1800 12,12 10,82 13,8 15,08 15,6 17,1 19,68 20,8 20,18 18,6 17,47

2000 13,35 11,87 15,1 15,85 15,8 18,98 22,4 23,75 23,1 20,76 17,64

2200 14,57 12,93 16,4 17,91 18,5 20,6 22,44 24,97 25,4 23,7 17,87

2400 15,1 13,5 17,24 18,62 19,05 20,83 22,48 25,46 26,3 22,6 18,11

2600 15,62 14,07 18,1 19,03 20,16 21,2 23,06 24,36 24,45 21,82 18,5

2800 16,77 17,85 18,53 19,25 20,78 22,07 24,21 25,02 25,31 22,6 19,07

95

3000 17,92 18,62 18,9 19,74 21,4 22,93 25,11 26,2 26,2 23,1 19,52

Hình 4.24. φs tối ưu theo tốc độ và tải trọng động cơ

Bảng 4.18. Bộ thông số pf tối ưu sau khi nội suy

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Tải (%) n (v/ph)

1000

284

334,1

387,6

421,7

436,13 456,4

506,14 524,37 536,29 532,5

542,3

1200

313,2

368,5

394,9

466,3

468,44 476,85 521,1

532,9

538,4

528,14 575,2

1400

334,9

377,25 402,2

474,6

482,72 497,3

518,25 533,7

542,85 536,41 588,2

1600

340,4

386

399,3

488,2

497,18 512,8

515,4

514,45 547,3

543,41 598,5

1800

345,9

369,55 396,4

430,05 452,8

481,6

499,55 495,2

548,65 548,6

608,1

2000

342,7

370,42 401,35 425,07 438

493,5

483,7

474,72 550

568,95 615,7

2200

339,5

371,29 406,3

428,38 439,6

505,4

486,7

473,89 545,2

589,3

614,8

2400

337,45 360,91 387,5

421,8

445,4

492

489,7

470,86 535,6

592,7

621,8

2600

335,4

350,43 368,5

413,7

412,7

478,6

477,5

462,5

529,6

575,8

622,6

2800

331,85 345,7

362,55 405,6

408,2

469,62 465,3

464,9

523,6

588,6

627,5

3000

328,3

340,97 356,6

400,1

403,7

468,49 465,93 467,3

514,26 567,4

650

96

Hình 4.25. pf tối ưu theo tốc độ và tải trọng động cơ

Bảng 4.19. Me tối ưu sau khi nội suy

Tải

(%)

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

n (v/ph)

1000

8,1

3,9

11,9

15,45

19,5

22,19

24,48

25,46

27,16

27,59

1200

8,6

4,7

12,4

16,09

20,3

23,1

25,48

26,5

27,66

28,45

1400

9,2

5,1

13,4

16,98

21,1

23,7

26,2

27,3

28,51

29,46

1600

5,5

9,48

14,1

17,62

21,7

24,4

26,4

28,2

29,3

30,38

1800

4,79

9,1

13,55

17,2

21,4

24,35

26,8

28,49

30,12

31,19

2000

4,86

9,22

13,8

18,4

21,69

24,8

26,83

28,85

30,27

31,61

2200

4,92

9,34

13,77

18,5

22,15

24,14

26,9

29,65

30,48

31,33

2400

4,72

8,96

13,46

17,82

21,23

23,48

25,89

28,3

29,57

30,59

2600

4,66

8,85

13,03

17,65

21,45

23,15

25,87

27,7

29,32

30,18

2800

4,72

8,47

12,16

17,31

19,56

21,81

25,05

27,31

28,61

29,58

3000

4,55

8,16

11,85

16,98

19,18

21,39

25,21

26,42

27,63

28,97

97

Hình 4.26. M e tối ưu theo tốc độ và tải trọng động cơ

Các bộ số liệu góc phun sớm (bảng 4.17), áp suất phun (bảng 4.18) sẽ là bộ dữ liệu cơ sở nạp vào ECU động cơ. Từ bộ số liệu cơ sở ECU sẽ tính toán giá trị góc phun sớm và áp suất phun tại các điểm làm việc khác của động cơ.

4.5.4. Đánh giá độ tin cậy của kết quả

Thực hiện đánh giá độ tin cậy của kết quả sau khi sử dụng phương pháp QHTN với thực tế đo trên băng thử, tiến hành nhập số liệu sau khi tính toán được từ phần mềm DX6 vào băng thử khảo sát lại so sánh giữa bộ số liệu lý thuyết và thực tế để đánh giá độ tin cậy.

Độ tin cậy được thực hiện qua sự so sánh giữa kết quả của phương pháp QHTN với kết quả đo trên băng thử ứng với các tham số (φs, pf) tối ưu trên đường đặc tính ngoài. Kết quả so sánh giữa tính toán và thử nghiệm trong bảng 4.20. Qua tính toán và so sánh sự sai lệch lớn nhất giữa kết quả tính từ QHTN và đo trên băng thử cho thấy mômen giữa tính toán và thử nghiệm khá sát nhau với sai lệch lớn nhất là 0,6% tại tốc độ 1600 v/ph và trên toàn dải tốc độ là 0,11%.

Đồ thị được thể hiện trên hình 4.27, theo quy hoạch thực nghiệm được tính toán theo phần mềm DX6 biểu thị trên đường (MemaxC), kết quả đo trên máy biểu thị trên đường (MemaxM). Như vậy kết quả thu được từ QHTN đảm bảo độ tin cậy.

98

Bảng 4.20. So sánh Me giữa tính toán và thực nghiệm

Sai lệch Memaxđo Memaxtt n (v/ph) φs (độ) pf (bar) (N.m) (N.m) (%)

1000 10,44 542,29 27,59 27,55 -0,145

1200 12,61 575,2 28,45 28,55 0,35

1400 15,14 588,2 29,46 29,5 0,136

1600 16,98 598,5 30,38 30,2 -0,6

1800 17,47 608,1 31,19 31,1 -0,289

2000 17,64 615,7 31,61 31,5 -0,35

2200 17,87 614,8 31,33 31,25 -0,256

2400 18,11 621,8 30,59 30,6 0,0327

2600 18,5 622,6 30,18 30,20 0,066

2800 19,07 627,5 29,58 29,5 -0,271

3000 19,52 650 28,97 29 0,103

Sai lệch trung bình -0,111

99

Hình 4.27. Đặc tính toàn tải theo QHTN và đo trên băng thử

4.6. Kết luận chương 4

Đã xây dựng bộ dữ liệu chuẩn với hai tham số điều chỉnh (φs, pf ) cho động cơ AVL

5402 theo quy trình đã xây dựng, bằng QHTN trực giao cấp II với phần mềm DX6.

Thông qua việc áp dụng phương pháp QHTG cấp II, tại mỗi điểm làm việc của động cơ cần thực hiện 10 thí nghiệm để xác định được giá trị (φs, pf) tối ưu. Bộ thông số (φs, pf) tối ưu của động cơ được xác định thông qua thực hiện tuần tự tại các điểm làm việc cơ sở.

Tìm ra được bộ thông số tối ưu áp suất phun pf, góc phun sớm φs ở các điểm cơ sở và

từ đó tìm bộ thông số tối ưu toàn bộ dựa theo phương pháp nội suy.

Các kết quả (φs, pf) tối ưu thu được khi áp dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm có độ tin cậy cao do mỗi mô hình toán học luôn được kiểm tra độ tin cậy theo tiêu chuẩn Fisher. Độ tin cậy này được thể hiện rõ khi kiểm nghiệm lại giá trị Me-max tại đường đặc tính ngoài từ tính toán giá trị tối ưu từ các mô hình toán học và thực nghiệm trên băng thử tại các tốc độ khác nhau.

Bộ thông số (φs, pf) tối ưu sẽ là bộ thông số cơ sở nạp vào ECU để điều khiển động cơ

trong qua trình làm việc thực tế.

100

KẾT LUẬN CHUNG VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Kết luận chung

Những kết quả chủ yếu của luận án đạt được như sau:

Đã khái quát một cách có hệ thống về ứng dụng ĐKĐT trong máy móc nói chung và trong động cơ đốt trong nói riêng. Nêu lên sự cần thiết cho việc nghiên cứu xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của hệ thống ĐKĐT trong động cơ đốt trong.

Sử dụng bài toán QHTN trực giao trong nghiên cứu thực nghiệm khi xây dựng các mô hình toán học thực nghiệm và chọn ra phương pháp QHTN trực giao cấp II xây dựng bộ dữ liệu điều chỉnh của động cơ. Sử dụng phần mềm QHTN DX6 trong quá trình thiết kế thí nghiệm cũng như giải bài toán tối ưu tìm bộ dữ liệu chuẩn cho ECU.

Đưa ra một cách hệ thống về phương pháp xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của HTNL ĐKĐT bằng phương pháp chia lưới-phân vùng và kết hợp phương pháp QHTN để tối ưu bộ tham số tại mỗi điểm khảo sát. Sự kết hợp này đã giảm tới 77% số lượng thử nghiệm cần thực hiện mà vẫn đảm bảo độ tin cậy và tính chính xác của kết quả.

Xây dựng bộ dữ liệu các tham số điều chỉnh (φs, pf) tối ưu của hệ thống nhiên liệu CR

cho ECU của động cơ AVL 5402 như một ví dụ để chứng minh cho phương pháp đã nêu.

Kết quả đạt được có thể coi là cơ sở để tiến hành nghiên cứu khảo sát thêm hoặc mở

rộng hơn nữa cho các tham số điều chỉnh của HTNL ĐKĐT trên động cơ đốt trong.

Kết quả của nghiên cứu này cơ sở quan trọng trong việc nghiên cứu xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của HTNL, cũng như là tài liệu tham khảo trong nghiên cứu phát triển động cơ và đào tạo chuyên sâu về chuyên ngành ĐCĐT.

Phương hướng phát triển

Đề tài mới chỉ ở phạm vi xây dựng và bộ dữ liệu (φs, pf) tối ưu của HTNL CR cho ECU của động cơ AVL 5402. Nhằm đưa nghiên cứu này ứng dụng vào thực tiễn, cần thiết phải bổ sung các nghiên cứu sau:

- Mở rộng các thông số điều chỉnh khác nữa như phun mồi, phun sau… hoặc giải bài

toán tối ưu đa mục tiêu như mômen, khí thải, độ rung động và độ ồn trong động cơ.

- Nghiên cứu tự động hóa quá trình xây dựng bộ dữ liệu chuẩn trên băng thử động cơ.

101

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1] Phạm Minh Tuấn, Lê Anh Tuấn, Nguyễn Duy Tiến, Nguyễn Thế Trực (2010), Nghiên cứu hoàn thiện thiết kế và chế tạo hệ thống phun xăng điện tử thay thế cho hệ thống nhiên liệu dùng bộ chế hòa khí của động cơ xe máy. Đề tài cấp bộ mã số B2009-01-288.

[2] Phạm Minh Tuấn (2001), Lý thuyết động cơ đốt trong. NXB Khoa học kỹ thuật. [3] Nguyễn Tất Tiến (2007), Nguyên lý động cơ đốt trong. NXB. Giáo dục. [4] Trần Anh Trung (2004), Nghiên cứu thiết kế chế tạo hệ thống Digital Motor Electronics. Luận văn thạc sỹ ngành Động cơ đốt trong, khóa 2002 – 2004, Đại học Bách khoa Hà Nội.

[5] Khổng Văn Nguyên (2011), Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số điều khiển trong hệ thống nhiên liệu CR đến tính năng công suất, tiêu thụ nhiên liệu và phát thải của động cơ. Luận văn thạc sỹ ngành Động cơ Đốt trong, khóa 2009 – 2011, Đại học Bách khoa Hà Nội.

[6] Lê Đình Vũ, Vũ Đức lập, nghiên cứu ứng dụng hệ thống nhiên liệu common rail cho động cơ diesel DSC-80. Tạp chí Khoa học công nghệ Hàng hải, số 24- 11/2010, tr. 29 – 33.

[7] Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng (2005), Lý thuyết điều khiển tự động.

Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia TPHCM.

[8] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh (2005), Nhận dạng hệ thống điều khiển,

Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật.

[9] Hoàng Xuân Quốc (1996), Hệ thống phun xăng điện tử trên xe du lịch, Nhà xuất

bản Khoa học và kỹ thuật.

[10] Đỗ Văn Dũng (1997), Trang bị điện và điện tử ôtô hiện đại, Đại học sư phạm kỹ

thuật TP.HCM.

[11] Toyota Service Training- Hệ thống điều khiển động cơ xăng- Công ty ô tô Toyota

Việt Nam.

[12] Toyota Service Training- Hệ thống điều khiển động cơ diesel- Công ty ô tô Toyota

Việt Nam.

[13] New Model Hiace 2005- Toyota Motor Vietnam. [14] Nguyễn Oanh (2006), Kỹ thuật sữa chữa ôtô và động cơ nổ hiện đại tập 2 động cơ

diesel. Nhà xuất bản tổng hợp TPHCM.

[15] Nguyễn Thiện Thành (2006), Trí tuệ nhân tạo và hệ chuyên gia. Đại học Bách

khoa TPHCM.

[16] Nguyễn Hải Thanh (2006), Tối ưu hóa. Nhà xuất bản Bách khoa Hà Nội. [17] Nguyễn Thị Bạch Kim, Các phương pháp tối ưu lý thuyết và thực nghiệm. Nhà

xuất bản Bách khoa Hà Nội 285-2008.

[18] Hoàng Tụy, Lý thuyết Quy Hoạch. Tập 1. Nhà xuất bản Khoa học, Hà Nội 1968,

202.

102

[19] Bùi Thế Tâm và Trần Vũ Thiệu (1998), Các phương pháp tối ưu hóa. Nhà xuất

bản Giao thông vận tải, Hà Nội.

[20] Trần Vũ Thiệu (2004), Giáo trình tối ưu tuyến tính. Nhà xuất bản Đại học Quốc

gia Hà Nội.

[21] Bùi Thế Tâm, Trần Văn Thiện (1998), Các phương pháp tối ưu hóa. Nhà xuất bản

Giao thông vận tải

[22] Lê Dũng Mưu (1998), Nhập môn các phương pháp tối ưu. Nhà xuất bản Khoa học

kỹ thuật, Hà Nội.

[23] Võ Văn Tuấn Dũng (2007), Giáo trình quy hoạch tuyến tính. Nhà xuất bản Thống

kê.

[24] Nguyễn Văn Dự, nguyễn Đăng Bình (2011), Quy hoạch thực nghiệm trong kỹ

thuật. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.

[25] Trần Vũ Thiệu, Bùi Thế Tâm, Các phương pháp tối ưu hóa. Nhà xuất bản Giao

thông vận tải. Hà Nội 1998, 404.

[26] Bùi Minh Trí (2005), Xác suất thống kê và quy hoạch thực nghiệm. Nhà xuất bản

Khoa học và kỹ thuật

[27] Lê Đức Ngọc (2001), Giáo trình, Xử lý số liệu và kế hoạch hóa thực nghiệm. [28] Nguyễn Đình Mãn, Trần Quốc Hùng, Tối ưu hóa góc sắc và độ cứng theo tuổi bền trong chế tạo dao phẳng sử dụng. Tạp chí cơ khí số 06 tháng 06/2011, tr 30-34. [29] Cao Thanh Long, Nguyễn Văn Dự, Tối ưu hóa nhám bề mặt khi tiện tinh lỗ nhỏ trên thép X210CR13 đã tôi, tạp chí cơ khí Việt Nam số 04 tháng 04/2011, tr 32– 35.

[30] Hoàng Minh Thuận, Đào Quang Kế, Hoàng Văn Châu, Tối ưu hóa chế độ thẩm NITƠ PLASMA 40CrMo trên thiết bị Eltropuls H045x080. Tạp chí cơ khí số 06 tháng 06/2011, tr 62-69.

[31] Phan Thanh Thảo, Xây dựng mô hình toán học trong nghiên cứu thực nghiệm

nhiều yếu tố. Tạp chí Công nghiệp Việt Nam, tháng 7/2005.

[32] Nguyễn Doãn Ý (2007), Quy hoạch thực nghiệm. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ

thuật.

[33] Nguyễn Doãn ý (2009), Xử lý số liệu thực nghiệm trong kỹ thuật. Nhà xuất bản

KH&KT, Hà Nội.

Tiếng Anh

[34] Bosch (2000), Automotive Handbook 5th. Robert Bosch GmbH. [35] Van J, Maggetto G, Lataire P, Which energy source for road transport in the future A comparison of battery hybrid and fuel cell vehicles. Energy Conversion Management 2006: 47: 48-60.

[36] K.D. Huang, K.V. Quang and K.T. Tseng. Study of recycling exhaust gas energy of hybrid pneumatic power system with CFD. Energy Conversion and Management 2009: 50: 1271–1278.

[37] Qianfan Xin, Diesel engine system design. Woodhead Publishing Limited, 2011,

ISBN 978-0-85709-083-6.

103

[38] K. Ogata (2010), Modern Control Engineering. 5th Edition, Prentice Hall. [39] R.S.Burns (2001), Advanced Control Engineering. Butter – Heinemann. [40] Klaus Mollenhauer Helmut Tschoeke (2010), Handbook of Diesel Engines. ISBN

978-3-540-89082-9.

[41] Daniel Alberer, Markus Hirsch, Luigi del Re, A virtual references design approach for diesel engine control optimization. Control Engineering Practice 18 (2010) 1263-1271.

[42] Y. Liu et al, Optimization research for a high pressure common rail diesel engine ba sed on simulation. International Journal of automotive Technology (2010), Vol, 11, No. 5, pp. 625-636.

[43] M. Hafner et al, Fast neural networks for diesel engine control design. Control

Engineering Practice 8 (2000) 1211-1221.

[44] Mrdjan Jankovic and Stephen Magner, Fuel economy optimization in automotive engines. Proceeding of the 2006 American Control Conference Minneapolis, Minnesota, USA, June 14-16, 2006.

[45] B. Saenrens et al, Minimization of the fuel consumption of gasoline engine using

dynamic optimization. Applied Energy 86 (2009) 1582-1588.

[46] Moh'd Sami S. Ashhab, Fuel economy and torque tracking in camless engines through optimization of neural networks. Energy Comversion and Management 49 (2008) 365-372.

[47] S. Jackobsson et al, Combustion engine optimization: a multiobjective approach.

Optim Eng (2010) 11: 533-554.

[48] Hoël Langouët, Ludovic Métivier, Delphine Sinoquet, Quang Huy Tran, Engine calibration: multi - objecttive constranined optimization of engine maps. Optim Eng (2011) 12:407-424.

[49] Timothy Holliday and Anthony J. Lawrance, Engine-mapping experiments: A two- stage regression approach. Technometrics: May 1998: 40, 2; ProQuest Central pg. 120.

[50] L. Lü and L. Wang, Model-based optimization of parameters for diesel engine SCR system. International Journal of automotive Technology (2013), Vol, 14, No. 1, pp. 13-18.

[51] Deabong Jung et al, Optimization algorithm for diesel enine operating parameters based on a vehile driving test cycle. Jounrnal of Mechanical Science and Technology 27 (7) 2171-2179, 2013.

[52] R. Muller, H-H. Hemberger, and K.H. Baier, Engine control using neural networks: A new method in engine management systems. Meccanica, Vol. 32, pp. 423-430, 1997.

[53] Y-J. Zhai and D-L. Yu, Neural network model-based automotive engine air/fuel ratio control and robustness evalution. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 22, pp. 171-180, 2009.

[54] D. Khiar et al, Robust Takagi-Sugeno, Fuzzy control of a spark ignition engine.

Control Engineering Practice, Vol. 15, pp. 1446-1456, 2007.

104

[55] S. Tasdemir et al, Artificial neural network and fuzzy expert system comparison for prediction of performance and emission parameters on a gasoline engine. Expert Systems with Applications, Vol. 38, pp. 13912–13923, 2011.

[56] D. Jung et al, Optimization algorithm for diesel engine operating parameters based on a vehicle driving test cycle. Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 27 (7), pp. 2171-2179, 2013.

[57] Timothy Hollyday and Thony J.Lawrance (1998), Engine Mapping Experiments: A Two-Stage regression Approach. School of Machermatics & Statistics University of Birmingham.

[58] Sascha Schoenfeld and Avnish Dhongde (2012), Parametric Analysis of Piston Bowl Geometry and Injection Nozzle Configuration using 3D CED and DoE. VKA, RWTH Aachen University.

[59] Michael Egert and Herbert Mittermaier (2006), Application of CED Modeling in Combustion Bowl Assessment of Diesel Engines Using DoE Methodology. AVL Powertrain Engineering, Inc.

[60] M.S. Bazaaa, H.D. Sherali and C. M. Shetty (1993), Nonlinerar Programming:

Theory and Algorithms. John Wiley & Sons. Inc, Singapore.

[61] S.Boy and L.Vandenberghe

(2004), Conex Optimization. Department ò

Mathematics, University of Namur, Belgium.

[62] Ulrike Schoop, John Reeves, Satoru Watanabe, Ken Butts, Steady-State Engine

Modeling for Calibration. A Productivity and Quality Study. 2007.

[63] S. Haines, C. Dicken, A. Gallacher, The application of an automatic calibration optimization tool to direct-injection diesels. Statistics Engine Optimization 2000, ISBN 186058201.

[64] Hindren A.Saber, Ramzi R. Ibraheem Al-Barwari, Ziyad J.Talabany, Effect of ambient air temperature on specific fuel consumption of naturlly aspirated diesel engine. SE Journal Science and Engineering. 30 Mar 2013

[65] Hitoshi Tomishima, Takeo Matsumoto, Mamoru Oki, Kohji Nagata, The Advanced Diesel Common Rail System for Achieving a Good Balance Between Ecology and Economy. Licensed from the SAE Digital Library Copyright 2009 SAE International.

[66] Essam M. EL-Hannouny, Taewon W. Lee, Patrick V. Farrell and Rolf D. Reitz, An Experimental and Numerical Study of Injector Behavior for HSDI Diesel Engines. SAE World Congress Detroit, Michigan March 3-6, 2003.

[67] AVL manual, Smokemeter (2004).

105

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA

LUẬN ÁN

1. Phạm Minh Tuấn, Khổng Vũ Quảng, Nguyễn Duy Tiến, Hồ Văn Đàm, “Tối ưu tham số điều chỉnh của hệ thống nhiên liệu Common Rail bằng quy hoạch thực nghiệm”. Tạp chí Giao thông vận tải, số 11/2012, tr. 25 – 28 và trang 37.

2. Hồ Văn Đàm, Nguyễn Duy Tiến, Phạm Minh Tuấn, Khổng Vũ Quảng, “Nghiên cứu xây dựng bộ tham số điều chỉnh cho hệ thống nhiên liệu Common Rail”. Tạp chí Cơ khí Việt Nam, Số đặc biệt 01/2013, tr. 32 - 36.

3. Nguyễn Duy Tiến, Khổng Vũ Quảng, Phạm Minh Tuấn, Hồ Văn Đàm “Tối ưu tham số điều chỉnh cho hệ thống nhiên liệu Common Rail”. Hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí lần thứ III, tháng 4/2013 tr. 876 - 887.

4. Nguyen Duy Tien, Khong Vu Quang, Pham Minh Tuan, Ho Van Dam “Regulation Parameters of Common Rail Fuel System”. The 3rd International Conference on Sustaninable Energy, October 29-30,2013, Page. 68 to 73.

5. Nguyễn Duy Tiến, Khổng Vũ Quảng, Phạm Minh Tuấn, Hồ Văn Đàm “Ứng dụng quy hoạch thực nghiệm để xây dựng bộ tham số điều chỉnh cho hệ thống nhiên liệu diesel kiểu Common Rail”. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, số 20-02/2014, tr 32-37.

6. Phạm Minh Tuấn, Khổng Vũ Quảng, Nguyễn Duy Tiến, Hồ Văn Đàm “Nghiên cứu thực nghiệm xây dựng bộ dữ liệu chuẩn cho ECU của động cơ diesel sử dụng hệ thống nhiên liệu Common Rail”. Tạp chí Cơ khí Việt Nam, số đặc biệt 5/2014 tr. 410 - 415.

106

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1: Bộ số liệu thực nghiệm tại các điểm cơ sở

PL 1.A Tốc độ 1000 v/ph

Bảng PL1. A.1. Chế độ động cơ chạy không tải

x2 X1 X2 x1

TT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 12 4 12 2,36 13,64 8 8 8 8 -1 -1 1 1 0 0 -1,41 1,41 0 0 Gnl (g/h) 140 170 150 190 210 200 160 210 100 110 200 200 400 400 300 300 159 441 300 300 -1 1 -1 1 -1,41 1,41 0 0 0 0

Bảng PL1. A.2. Chế độ động cơ chạy 10% tải

x1 x2 X1 X2 TT Me (N.m)

1 2 3,44 12 -1 -1 3 3,2 168 168 -1 1

3 4 3,44 12 1 1 3,4 3,1 400 400 -1 1

5 6 1,68 13,75 0 0 3,1 2,8 284 284 -1,41 1,41

7 7,72 -1,41 2,8 120 0

8 7,72 1,41 2,9 447 0

9 10 7,72 7,72 0 0 3,75 3,75 284 284 0 0

Bảng PL1. A.3. Chế độ động cơ chạy 20% tải

x1 x2 X1 X2 TT

107

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4,42 10 4,42 10 3,28 11,14 7,21 7,21 7,21 7,21 -1 -1 1 1 0 0 -1,41 1,41 0 0 Me (N.m) 7,8 6,2 7,8 6,2 7 5,9 7,3 7,5 8 8 268 268 400 400 334 334 240 427 334 334 -1 1 -1 1 -1,41 1,41 0 0 0 0

Bảng PL1. A.4. Chế độ động cơ chạy 30% tải

TT

Me (N.m) 11,4 X2 -1 1 x1 4,42 X1 -1 x2 325,2

-1 2 10 1 325,2 10,7

3 4,42 -1 1 450 11,5

4 10 1 1 450 10,8

5 3,28 -1,41 0 387,6 11,2

6 11,14 1,41 0 387,6 9,8

7 6,32 0 -1,41 299,6 11,2

8 6,32 0 1,41 475,6 11,3

9 6,32 0 0 387,6 11,5

10 6,32 0 0 387,6 11,5

Bảng PL1. A.5. Chế độ động cơ chạy 50% tải

TT Me (N.m) X1 X2 x1 x2

1 -1,14 -1 -1 343,4 18,1

2 12 1 -1 343,4 19,1

3 -1,14 -1 1 500 18,3

4 12 1 1 500 19,2

5 -3,83 0 -1,41 421,7 16,8

6 14,69 0 1,41 421,7 17,8

7 5,43 0 -1,41 311,3 18,9

8 5,43 0 1,41 532,1 18,9

9 5,43 0 0 421,7 19,3

10 5,43 0 0 421,7 19,3

Bảng PL1. A.6. Chế độ động cơ chạy 90% tải

TT X1 X2 1 x1 -1,14 -1 -1 x2 484,6 Me (N.m) 25,9

2 12 1 -1 484,6 25,8

3 -1,14 -1 1 600 26

4 12 1 1 600 25,8

5 -3,83 0 -1,41 542,3 22,6

6 14,69 0 1,41 542,3 23,8

7 10,44 0 -1,41 460,9 26,5

8 10,44 0 1,41 623,7 26,2

9 10,44 0 0 542,3 26,6

108

10 10,44 0 0 542,3 26,6

Bảng PL1. A.7. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT

Me (N.m) 27,15 X2 -1 1 x1 8 x2 500,4 X1 -1

-1 2 17,22 500,4 1 25,2

3 8 650 -1 1 26,8

4 17,22 650 1 1 25

5 6,11 575,2 -1,41 0 26,6

6 19,11 575,2 1,41 0 24

7 12,61 469,7 0 -1,41 27,2

8 12,61 680,7 0 1,41 26,2

9 12,61 575,2 0 0 27,3

PL 1.B Tốc độ 1200 v/ph

10 12,61 575,2 0 0 27,3

Bảng PL1.B.1. Chế độ động cơ chạy không tải

TT x2 X1 X2 Gnl (g/h) 180 1 x1 4 200 -1 -1

2 11,44 200 1 -1 190

3 4 368 -1 1 170

4 11,44 368 1 1 160

5 2,47 165,56 -1,41 0 200

6 12,96 284,44 1,41 0 170

7 7,72 402 0 -1,41 230

8 7,72 402 0 1,41 180

9 7,72 284 0 0 160

10 7,72 284 0 0 160

Bảng PL1.B.2. Chế độ động cơ chạy 10% tải

TT x2 X1 X2 1 x1 3,52 218 -1 -1 Me (N.m) 27,15

2 14 218 1 -1 25,2

3 3,52 350 -1 1 26,8

4 14 350 1 1 25

5 1,37 284 0 -1,41 26,6

6 16,15 284 0 1,41 24

7 8,76 191 0 -1,41 27,2

8 8,76 377 0 1,41 26,2

9 8,76 284 0 0 27,3

109

10 8,76 284 0 0 27,3

Bảng PL1.B.3. Chế độ động cơ chạy 30% tải

TT x2 Me (N.m) 11,5 X2 -1 1 x1 0,46 237 X1 -1

-1 2 8 500 1 12,2

3 0,46 237 -1 1 12

4 8 500 1 1 12,4

5 -1,08 368,5 -1,41 0 9,7

6 9,55 368,5 1,41 0 12,1

7 4,23 183 0 -1,41 11,4

8 4,23 553,9 0 1,41 12,3

9 4,23 368,5 0 0 12,2

10 4,23 368,5 0 0 12,2

Bảng PL1.B.4. Chế độ động cơ chạy 60% tải

TT X1 X2 Me (N.m) 21,3 1 x1 4 x2 382,4 -1 -1

2 12 382,4 1 -1 20,8

3 4 550 -1 1 22,2

4 12 550 1 1 20,2

5 2,36 466,3 0 -1,41 22,2

6 13,64 466,3 0 1,41 19,6

7 8 348 0 -1,41 22,2

8 8 584,6 0 1,41 21,9

9 8 466,3 0 0 23,1

10 8 466,3 0 0 23,1

Bảng PL1.B.5. Chế độ động cơ chạy 80% tải

TT X1 X2 1 x1 3,12 x2 442,2 -1 -1 Me (N.m) 25,1

2 14 442,2 1 -1 26,4

3 3,12 600 -1 1 25,2

4 14 600 1 1 26,3

5 0,89 521,1 0 -1,41 23,9

6 16,23 521,1 0 1,41 25,8

7 8,56 409,85\ 0 -1,41 26,2

8 8,56 632,35 0 1,41 26,3

9 8,56 521,1 0 0 26,5

110

10 8,56 521,1 0 0 26,5

Bảng PL1.B.6. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT x1 Me (N.m) 28,4 X2 -1 1 10 X1 -1 x2 526,4

-1 2 20,28 1 526,4 26,2

3 526,4 -1 650 1 28,5

4 20,28 1 650 1 27,4

5 7,89 -1,41 588,2 0 28,1

6 22,39 1,41 588,2 0 25,4

7 16,14 0 500 -1,41 28,4

8 16,14 0 675,34 1,41 27,1

9 16,14 0 588,2 0 28,7

PL1.C Tốc độ 1400 v/ph

10 16,14 0 588,2 0 28,7

Bảng PL1.C.1. Chế độ động cơ chạy không tải

TT X1 Gnl (g/h) 230 X2 -1 1 x1 4 -1 x2 226,3

-1 2 13,52 1 226,3 190

3 4 -1 400 1 210

4 13,52 1 400 1 185

5 2,04 -1,41 313,15 0 230

6 15,47 1,41 313,15 0 190

7 8,76 0 190,69 -1,41 230

8 8,76 0 435,61 1,41 190

9 8,76 0 313,15 0 175

10 8,76 0 313,15 0 175

Bảng PL1.C.2. Chế độ động cơ chạy 20% tải

TT X1 X2 1 x1 5,42 -1 x2 269,8 -1 Me (N.m) 9

2 16 1 269,8 -1 8,9

3 5,42 -1 400 1 9,7

4 16 1 400 1 9,6

5 3,25 -1,41 334,9 0 9,2

6 18,17 1,41 334,9 0 9,2

7 10,71 0 243,1 -1,41 8,9

8 10,71 0 426,7 1,41 9,4

9 10,71 0 334,9 0 9,8

111

10 10,71 0 334,9 0 9,8

PL 1.D Tốc độ 1600 v/ph

Bảng PL1.D.1. Chế độ động cơ chạy 10% tải

TT x2 X1 X2

Me (N.m) 6,1 1 x1 6 350 -1 -1

2 14 350 -1 1 5,9

3 6 450 1 -1 5,7

4 14 450 1 1 5,6

5 4,36 400 0 -1,41 5,6

6 15,64 400 0 1,41 5,7

7 10 329,5 -1,41 0 5,9

8 10 470,5 1,41 0 6,1

9 10 400 0 0 6,3

10 10 400 0 0 6,3

Bảng PL1.D.2. Chế độ động cơ chạy 30% tải

TT x2 X1 X2 1 Me (N.m) 12,6 x1 4,5 272 -1 -1

2 14 272 -1 1 12,8

3 4,5 500 1 -1 13,5

4 14 500 1 1 13,6

5 2,55 386 0 -1,41 13

6 15,95 386 0 1,41 13,5

7 9,25 225,3 -1,41 0 12,8

8 9,25 546,7 1,41 0 14

9 9,25 386 0 0 14,2

10 9,25 386 0 0 14,2

Bảng PL1.D.3. Chế độ động cơ chạy 50% tải

TT x2 X1 X2 1 x1 8 426 -1 -1 Me (N.m) 20,4

2 20 426 -1 1 21,1

3 8 550 1 -1 20,5

4 20 550 1 1 21,2

5 5,5 488 0 -1,41 19,6

6 22,5 488 0 1,41 21,3

7 14 400,6 -1,41 0 20,5

8 14 575,4 1,41 0 21,5

9 14 488 0 0 21,7

112

10 14 488 0 0 21,7

Bảng PL1.D.4. Chế độ động cơ chạy 60% tải

TT X1 X2

1 x1 10,4 Me (N.m) 23,3 -1 -1 x2 425,6

2 22 24,6 -1 1 425,6

3 10,4 23,4 1 -1 600

4 22 24,7 1 1 600

5 8,02 22,7 0 -1,41 512,8

6 24,38 23,8 0 1,41 512,8

7 16,2 24,4 -1,41 0 389,85

8 16,2 24,6 1,41 0 635,75

9 16,2 25,1 0 0 512,8

10 16,2 25,1 0 0 512,8

Bảng PL1.D.5. Chế độ động cơ chạy 80% tải

TT x2 X1 1 x1 12,8 Me (N.m) 27,2 X2 -1 -1 431

2 24 -1 27,7 1 431

3 12,8 27,6 1 -1 600

4 24 27,4 1 1 600

5 10,5 28,5 0 -1,41 515,5

6 26,3 27,6 0 1,41 515,5

7 18,4 28,2 -1,41 0 396,35

8 18,4 28,5 1,41 0 634,65

9 18,4 27,2 0 0 515,5

10 18,4 26,9 0 0 515,5

Bảng PL1.D.6. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT x1 X1 X2 1 12 -1 -1 x2 566,2 Me (N.m) 30

2 22,94 29,8 -1 1 566,2

3 12 29,8 1 -1 650

4 22,94 29,4 1 1 650

5 9,75 29,65 0 -1,41 608,1

6 25,19 29,6 0 1,41 608,1

7 17,47 30,15 -1,41 0 549

8 17,47 30,2 1,41 0 667,2

9 17,47 30,4 0 0 608,1

113

10 17,47 30,5 0 0 608,1

PL 1.E Tốc độ 1800 v/ph

Bảng PL1.E.1. Chế độ động cơ chạy không tải

TT

Gnl (g/h) 260 X2 -1 1 x1 4 x2 269,72 X1 -1

-1 2 17,42 400 1 235

3 4 269,72 -1 1 240

4 17,42 400 1 1 210

5 1,25 334,86 -1,41 0 290

6 20,17 334,86 1,41 0 270

7 10,71 243 0 -1,41 250

8 10,71 426,7 0 1,41 260

9 10,71 334,86 0 0 230

10 10,71 334,86 0 0 230

Bảng PL1.E.2. Chế độ động cơ chạy 20% tải

TT x2 X1 X2 1 Me (N.m) 7,7 x1 6 250 -1 -1

2 18 250 1 -1 8,2

3 6 450 -1 1 8,4

4 18 450 1 1 8,7

5 3,54 350 0 -1,41 7,6

6 20,46 350 0 1,41 8,4

7 12 209 0 -1,41 7,7

8 12 491 0 1,41 8,6

9 12 350 0 0 9,1

10 12 350 0 0 9,1

Bảng PL1.E.3. Chế độ động cơ chạy 40% tải

TT x2 X1 X2 1 x1 8 300 -1 -1 Me (N.m) 16,2

2 20 500 1 -1 16,9

3 8 300 -1 1 17,3

4 20 500 1 1 17,5

5 5,54 400 0 -1,41 17

6 22,46 400 0 1,41 17,4

7 14 259 0 -1,41 16,6

8 14 541 0 1,41 17,7

9 14 400 0 0 17,9

114

10 14 400 0 0 17,9

Bảng PL1.E.4. Chế độ động cơ chạy 50% tải

TT x1 x2 X1 X2

Me (N.m) 20,6 1 10 -1 -1 350

2 22 -1 21,1 1 350

3 10 1 20,8 -1 550

4 22 1 21,4 1 550

5 7,54 -1,41 0 20,4 450

6 24,46 1,41 0 21,2 450

7 16 -1,41 21,4 0 309

8 16 1,41 21,6 0 591

9 16 0 21,8 0 450

10 16 0 21,8 0 450

Bảng PL1.E.5. Chế độ động cơ chạy 70% tải

TT x1 x2 X1 1 12 Me (N.m) 25,8 X2 -1 -1 400

2 24 26,3 -1 1 600

3 12 1 25,65 -1 400

4 24 1 26,25 1 600

5 0 25,2 9,54 -1,41 359

6 0 26,4 26,46 1,41 641

7 18 -1,41 26,4 0 500

8 18 1,41 26,4 0 500

9 18 0 26,7 0 500

10 18 0 26,7 0 500

Bảng PL1.E.6. Chế độ động cơ chạy 90% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 12 -1 Me (N.m) 28,1 -1 480

2 24 -1 27,5 1 620

3 12 1 28,2 -1 480

4 24 1 26,2 1 620

5 0 27,2 9,54 -1,41 550

6 0 25,6 26,46 1,41 550

7 18 -1,41 28,5 0 451,3

8 18 1,41 28,4 0 648,7

9 18 0 28,8 0 550

115

10 18 0 28,8 0 550

Bảng PL1.E.7. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT X1 X2 x1

Me (N.m) 30,1 1 12 -1 x2 531,4 -1

2 23,28 1 531,4 -1 30,8

3 12 -1 700 1 30,4

4 23,28 1 700 1 30,3

-1,41 5 9,7 615,7 0 30,6

1,41 6 25,6 615,7 0 29,9

-1,41 7 17,64 0 496,8 30,7

1,41 8 17,64 0 734,6 30,5

9 17,64 0 615,7 0 31,2

PL 1.F Tốc độ 2000 v/ph

10 17,64 0 615,7 0 31,2

Bảng PL1.F.1. Chế độ động cơ chạy 40% tải

TT x1 x2 X1 X2 Me (N.m) 17,3 1 12 -1 300 -1

2 20 1 300 -1 17,4

3 12 -1 500 1 17,9

4 20 1 500 1 17,7

5 400 10,36 -1,41 0 17,4

6 400 21,64 1,41 0 17,2

7 16 0 259 -1,41 17,5

8 16 0 541 1,41 17,8

9 16 0 400 0 18,3

10 16 0 400 0 18,3

Bảng PL1.F.2. Chế độ động cơ chạy 60% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 16 -1 350 Me (N.m) 23,9 -1

2 24 1 550 -1 24,4

3 16 -1 350 1 24,3

4 24 1 550 1 24,5

5 450 14,36 -1,41 0 24,2

6 450 25,64 1,41 0 24,6

7 20 0 309 -1,41 24,2

8 20 0 591 1,41 24,5

9 20 0 450 0 24,7

116

10 20 0 450 0 24,7

Bảng PL1.F.3. Chế độ động cơ chạy 80% tải

TT x1 x2 X1 X2

Me (N.m) 29 1 18 -1 460 -1

2 26 1 460 -1 29,6

3 18 -1 600 1 29,4

4 26 1 600 1 29,6

16,36 -1,41 5 530 0 29

27,64 1,41 6 530 0 29,5

7 22 0 431,3 -1,41 29,4

8 22 0 628,7 1,41 29,7

9 22 0 530 0 29,8

10 22 0 530 0 29,8

Bảng PL1.F.4. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT x1 x2 X1 X2

Me (N.m) 31,2 1 12 -1 520 -1

2 24 1 520 -1 31

3 12 -1 700 1 30,8

4 24 1 700 1 30,6

12,36 -1,41 5 610 0 31

23,64 1,41 6 610 0 30,7

7 18 0 483,1 -1,41 30,4

8 18 0 736,9 1,41 30,6

9 18 0 610 0 31,5

PL 1.G. Tốc độ 2200 v/ph

10 18 0 610 0 31,5

Bảng PL1.G.1. Chế độ động cơ chạy không tải

TT x1 x2 X1 X2 1 10 -1 250 -1 Gnl (g/h) 330

2 18 1 250 -1 310

3 10 -1 450 1 335

4 18 1 450 1 320

5 350 0 350 8,36 -1,41

6 350 0 340 19,64 1,41

7 14 0 209 -1,41 325

8 14 0 491 1,41 340

9 14 0 350 0 290

117

10 14 0 350 0 290

Bảng PL1.G.2. Chế độ động cơ chạy 20% tải

TT x2 X1 X2 x1

Me (N.m) 8,75 1 -1 10 300 -1

2 1 22 300 -1 9,1

3 -1 10 500 1 9

4 1 22 500 1 8,8

-1,41 5 7,54 400 0 8,7

1,41 6 24,46 400 0 9,1

-1,41 7 0 16 259 9

1,41 8 0 16 541 9,3

9 0 16 400 0 9,5

10 0 16 400 0 9,5

Bảng PL1.G.3. Chế độ động cơ chạy 40% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 -1 10 350 -1 17,4

2 1 22 350 -1 17,95

3 -1 10 550 1 17,5

4 1 22 550 1 17,8

5 7,54 -1,41 450 0 17,2

6 24,46 1,41 450 0 17,8

7 0 16 309 -1,41 17,9

8 0 16 591 1,41 17,5

9 0 16 450 0 18,45

10 0 16 450 0 18,45

Bảng PL1.G.4. Chế độ động cơ chạy 50% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 -1 12 400 -1 20,4

2 1 24 400 -1 21,5

3 -1 12 600 1 20,5

4 1 24 600 1 21,4

5 500 9,54 -1,41 0 20,1

6 500 26,46 1,41 0 20,9

7 0 18 359 -1,41 21,2

8 0 18 641 1,41 21,5

9 0 18 500 0 21,95

118

10 0 18 500 0 21,95

Bảng PL1.G.5. Chế độ động cơ chạy 80% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 18 -1 500 -1 28,9

2 30 1 500 -1 29,2

3 18 -1 600 1 28,6

4 30 1 600 1 29

15,54 -1,41 5 550 0 28,8

32,46 1,41 6 550 0 29

7 24 0 479,5 -1,41 29,1

8 24 0 620,5 1,41 29,2

9 24 0 550 0 29,5

10 24 0 550 0 29,5

Bảng PL1.G.6. Chế độ động cơ chạy 90% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 18 -1 500 -1 29,2

2 30 1 500 -1 28,9

3 18 -1 600 1 29,3

4 30 1 600 1 29,1

5 550 15,54 -1,41 0 30

6 550 32,46 1,41 0 30,2

7 24 0 479,5 -1,41 29,7

8 24 0 620,5 1,41 30,2

9 24 0 550 0 30,4

10 24 0 550 0 30,4

Bảng PL1.G.7. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 12 -1 550 -1 Me (N.m) 30,9

2 24 1 550 -1 30,7

3 12 -1 650 1 30,8

4 24 1 650 1 30,9

5 600 9,54 -1,41 0 30,4

6 600 26,46 1,41 0 30,3

7 18 0 529,5 -1,41 31,1

8 18 0 670,5 1,41 31,15

9 18 0 600 0 31,3

119

10 18 0 600 0 31,3

PL 1.H. Tốc độ 2400 v/ph

Bảng PL1.H.1. Chế độ động cơ chạy 20% tải

TT x2 X1 X2 x1

Me (N.m) 8,6 1 12 300 -1 -1

2 24 300 1 -1 8,5

3 12 500 -1 1 8,4

4 24 500 1 1 8,3

-1,41 5 9,54 400 0 8,5

1,41 6 26,46 400 0 8,3

-1,41 7 18 259 0 8,5

1,41 8 18 541 0 8,6

9 18 400 0 0 8,8

10 18 400 0 0 8,85

Bảng PL1.H.2. Chế độ động cơ chạy 30% tải

TT x1 x2 X1 X2

Me (N.m) 12,3 1 12 300 -1 -1

2 24 300 1 -1 12,3

3 12 500 -1 1 12,3

4 24 500 1 1 12,3

5 400 0 12,3 9,54 -1,41

6 400 0 12,3 26,46 1,41

7 18 259 0 -1,41 12,3

8 18 541 0 1,41 12,3

9 18 400 0 0 12,3

10 18 400 0 0 12,3

Bảng PL1.H.3. Chế độ động cơ chạy 40% tải

x1 x2 X1 X2

TT 1 12 350 -1 -1 Me (N.m) 17

2 24 350 1 -1 17,4

3 12 550 -1 1 17

4 24 550 1 1 17,3

5 450 0 16,8 9,54 -1,41

6 450 0 17,2 26,46 1,41

7 18 309 0 -1,41 16,9

8 18 591 0 1,41 16,8

9 18 450 0 0 17,75

120

10 18 450 0 0 17,75

Bảng PL1.H.4. Chế độ động cơ chạy 60% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 14 -1 400 -1 22,7

2 26 1 400 -1 23

3 14 -1 600 1 22,6

4 26 1 600 1 22,9

11,54 -1,41 5 500 0 22,5

28,46 1,41 6 500 0 23,2

7 20 0 359 -1,41 23,1

8 20 0 641 1,41 23

9 20 0 500 0 23,4

10 20 0 500 0 23,4

Bảng PL1.H.5. Chế độ động cơ chạy 80% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 18 -1 450 -1 27,5

2 30 1 450 -1 27,9

3 18 -1 650 1 27,5

4 30 1 650 1 27,8

5 550 15,54 -1,41 0 27,5

6 550 32,46 1,41 0 28

7 24 0 409 -1,41 28

8 24 0 691 1,41 27,9

9 24 0 550 0 28,2

10 24 0 550 0 28,2

Bảng PL1.H.6. Chế độ động cơ chạy 90% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 18 -1 550 -1 Me (N.m) 28,2

2 30 1 550 -1 28

3 18 -1 650 1 27,9

4 30 1 650 1 27,8

5 600 15,54 -1,41 0 29,25

6 600 32,46 1,41 0 29

7 24 0 529,5 -1,41 28,9

8 24 0 670,5 1,41 29,1

9 24 0 600 0 29,45

121

10 24 0 600 0 29,45

Bảng PL1.H.7. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT x1 x2 X1 X2

1 12 -1 550 -1 Me (N.m) 30,1

2 24 1 550 -1 29,85

3 12 -1 650 1 29,8

4 24 1 650 1 29,5

9,54 -1,41 5 600 0 29,3

26,46 1,41 6 600 0 29,4

7 18 0 529,5 -1,41 29,9

8 18 0 670,5 1,41 30,35

9 18 0 600 0 30,25

PL 1.I. Tốc độ 2600 v/ph

10 18 0 600 0 30,25

Bảng PL1.I.1. Chế độ động cơ chạy không tải

TT x1 x2 X1 X2 1 10 -1 250 -1 Gnl (g/h) 350

2 18 1 250 -1 330

3 10 -1 450 1 360

4 18 1 450 1 370

5 350 8,36 -1,41 0 540

6 350 19,64 1,41 0 400

7 14 0 209 -1,41 390

8 14 0 491 1,41 340

9 14 0 350 0 310

10 14 0 350 0 310

Bảng PL1.I.2. Chế độ động cơ chạy 20% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 10 -1 250 Me (N.m) 8,9 -1

2 22 1 250 -1 9

3 10 -1 450 1 9,15

4 22 1 450 1 8,8

5 350 7,54 -1,41 0 8,9

6 350 24,46 1,41 0 9,1

7 16 0 209 -1,41 8,6

8 16 0 591 1,41 9,15

9 16 0 350 0 9,6

122

10 16 0 350 0 9,6

Bảng PL1.I.3. Chế độ động cơ chạy 40% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 12 -1 16,8 -1 300

2 24 -1 17,4 1 300

3 12 1 16,9 -1 500

4 24 1 17,4 1 500

5 9,54 -1,41 0 16,6 400

6 26,46 1,41 0 17,1 400

7 18 -1,41 16,7 0 259

8 18 1,41 17,1 0 541

9 18 0 17,55 0 400

10 18 0 17,55 0 400

Bảng PL1.I.4. Chế độ động cơ chạy 50% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 14 -1 20,4 -1 450

2 26 -1 20,9 1 450

3 14 1 20,1 -1 550

4 26 1 20,6 1 550

5 0 20,35 11,54 -1,41 500

6 0 20,6 28,46 1,41 500

7 20 -1,41 21,1 0 429,5

8 20 1,41 20,4 0 570,5

9 20 0 21,3 0 500

10 20 0 21,3 0 500

Bảng PL1.I.5. Chế độ động cơ chạy 70% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 16 -1 Me (N.m) 24,5 -1 350

2 28 -1 24,8 1 350

3 16 1 24,65 -1 550

4 28 1 25,15 1 550

5 0 24,2 13,54 -1,41 450

6 0 25,4 30,46 1,41 450

7 22 -1,41 25,45 0 309

8 22 1,41 25,3 0 591

9 22 0 25,7 0 450

123

10 22 0 25,8 0 450

Bảng PL1.I.6. Chế độ động cơ chạy 90% tải

TT x1 x2 X1 X2

1 16 -1 550 -1 Me (N.m) 28,4

2 28 1 550 -1 28,45

3 16 -1 650 1 28,6

4 28 1 650 1 28,3

13,54 -1,41 5 600 0 28,9

30,46 1,41 6 600 0 28,7

7 22 0 529,5 -1,41 29,35

8 22 0 670,5 1,41 28,7

9 22 0 600 0 29,3

10 22 0 600 0 29,3

Bảng PL1.I.7. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT x1 x2 X1 X2

Me (N.m) 29,6 1 14 -1 550 -1

2 26 1 550 -1 29

3 14 -1 650 1 29,8

4 26 1 650 1 29,1

11,54 -1,41 5 600 0 29,7

28,46 1,41 6 600 0 29,5

7 20 0 529,5 -1,41 29,8

8 20 0 670,5 1,41 30,25

9 20 0 600 0 30,4

PL 1.J. Tốc độ 2800 v/ph

10 20 0 600 0 30,4

Bảng PL1.J.1. Chế độ động cơ chạy 10% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 12 -1 250 -1 Me (N.m) 4,6

2 24 1 250 -1 4,8

3 12 -1 450 1 4,7

4 24 1 450 1 4,5

5 350 0 5 9,54 -1,41

6 350 0 4,4 26,46 1,41

7 18 0 209 -1,41 4,6

8 18 0 591 1,41 4,45

9 18 0 350 0 5,5

124

10 18 0 350 0 5,5

Bảng PL1.J.2. Chế độ động cơ chạy 30% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 12 -1 11,2 -1 300

2 24 -1 11,4 1 300

3 12 1 11,5 -1 500

4 24 1 11,7 1 500

5 9,54 -1,41 0 11,2 400

6 26,46 1,41 0 11,7 400

7 18 -1,41 11,5 0 259

8 18 1,41 11,3 0 641

9 18 0 12,15 0 400

10 18 0 12,1 0 400

Bảng PL1.J.3. Chế độ động cơ chạy 60% tải

TT x1 x2 X1 1 16 Me (N.m) 19,1 X2 -1 -1 350

2 28 20,4 -1 1 350

3 16 1 19,2 -1 550

4 28 1 20,5 1 550

5 0 18,8 13,54 -1,41 450

6 0 20,7 30,46 1,41 450

7 22 -1,41 19,6 0 309

8 22 1,41 20,8 0 591

9 22 0 21,8 0 450

10 22 0 21,8 0 450

Bảng PL1.J.4. Chế độ động cơ chạy 80% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 18 -1 26,2 -1 450

2 30 -1 26,4 1 450

3 18 1 26,5 -1 550

4 30 1 26,9 1 550

5 0 25,7 15,54 -1,41 500

6 0 26,8 32,46 1,41 500

7 24 -1,41 26,2 0 429,5

8 24 1,41 27,15 0 570,5

9 24 0 27,3 0 500

125

10 24 0 27,2 0 500

Bảng PL1.J.5. Chế độ động cơ chạy 90% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 18 -1 450 -1 27,4

2 30 1 450 -1 26,6

3 18 -1 650 1 28

4 30 1 650 1 26,8

15,54 -1,41 5 550 0 27,2

32,46 1,41 6 550 0 26,2

7 24 0 409 -1,41 26,1

8 24 0 691 1,41 28,2

9 24 0 550 0 28,6

10 24 0 550 0 28,55

Bảng PL1.J.6. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 16 -1 550 -1 Me (N.m) 28,9

2 28 1 550 -1 28,5

3 16 -1 650 1 29

4 28 1 650 1 28,4

13,54 -1,41 5 600 0 28,2

30,46 1,41 6 600 0 28,5

7 22 0 529,5 -1,41 29,2

8 22 0 670,5 1,41 28,8

9 22 0 600 0 29,45

PL 1.K. Tốc độ 3000 v/ph

10 22 0 600 0 29,45

Bảng PL1.K.1. Chế độ động cơ chạy không tải

TT x1 x2 X1 X2 1 12 -1 250 -1 Gnl (g/h) 510

2 24 1 250 -1 530

3 12 -1 450 1 520

4 24 1 450 1 590

5 350 9,54 -1,41 0 580

6 350 26,46 1,41 0 560

7 18 0 209 -1,41 430

8 18 0 491 1,41 450

9 18 0 350 0 375

126

10 18 0 350 0 375

Bảng PL1.K.2. Chế độ động cơ chạy 20% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 12 -1 250 -1 7,3

2 24 1 250 -1 7,5

3 12 -1 450 1 7,4

4 24 1 450 1 7,6

9,54 -1,41 5 350 0 6,2

26,46 1,41 6 350 0 7

7 18 0 209 -1,41 7,5

8 18 0 591 1,41 7,6

9 18 0 350 0 8,15

10 18 0 350 0 8,1

Bảng PL1.K.3. Chế độ động cơ chạy 40% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 14 -1 300 -1 16,3

2 26 1 300 -1 16,7

3 14 -1 500 1 16

4 26 1 500 1 16,4

5 400 11,54 -1,41 0 15,5

6 400 28,46 1,41 0 16,3

7 20 0 259 -1,41 15,8

8 20 0 641 1,41 16,5

9 20 0 400 0 16,9

10 20 0 400 0 16,9

Bảng PL1.K.4. Chế độ động cơ chạy 70% tải

TT x1 x2 X1 X2 1 18 -1 350 -1 Me (N.m) 22,7

2 30 1 350 -1 23,5

3 18 -1 550 1 24

4 30 1 550 1 23,8

5 450 15,54 -1,41 0 23,2

6 450 32,46 1,41 0 25,15

7 24 0 309 -1,41 24,4

8 24 0 591 1,41 24,4

9 24 0 450 0 24,4

127

10 24 0 450 0 25,2

Bảng PL1.K.5. Chế độ động cơ chạy 90% tải

TT x1 x2 X1 X2

1 18 450 -1 -1 Me (N.m) 26,5

2 30 450 1 -1 26,4

3 18 650 -1 1 26,8

4 30 650 1 1 26,4

15,54 -1,41 5 550 0 26,2

32,46 1,41 6 550 0 25,6

7 24 409 0 -1,41 26,6

8 24 691 0 1,41 27,1

9 24 550 0 0 27,55

10 24 550 0 0 27,6

Bảng PL1.K.6. Chế độ động cơ chạy 100% tải

TT Me (N.m) x1 x2 X1 X2

1 8 400 -1 -1 25,5

2 32 400 1 -1 26,6

3 8 800 -1 1 27,5

4 32 800 1 1 26,4

5 3 600 0 23,6 -1,41

6 37 600 0 23,2 1,41

7 20 320 0 28 -1,41

8 20 880 0 27,6 1,41

9 20 600 0 0 28,5

128

10 20 600 0 0 28,5

PHỤ LỤC 2: Tiêu chuẩn Student

Bậc tự do

Mức độ ý nghĩa p=0.05 Mức độ ý nghĩa p=0.01

12,71

63,66

1

2

9,92

4,3

3

5,84

3,18

4

4,6

2,78

5

4,03

2,57

6

3,71

2,45

7

3,5

2,36

8

3,36

2,21

9

3,25

2,26

10

3,17

2,23

11

3,11

2,2

12

3,05

2,18

13

3,01

2,16

14

2,98

2,14

15

2,95

2,13

16

2,92

2,12

17

2,9

2,11

18

2,88

2,1

19

2,86

2,09

20

2,85

2,09

21

2,83

2,08

22

2,82

2,07

23

2,81

2,07

24

2,8

2,06

25

2,79

2,06

26

2,78

2,06

27

2,77

2,05

28

2,76

2,05

29

2,76

2,05

30 ∞

2,75 2,58

2,04 1,96

129

Bảng PL2.1. Tiêu chuẩn Student

)

(

n n , 1 2

PHỤ LỤC 3: Tiêu chuẩn Fisher

f

)

n n , ( 1 2

Bảng PL3.1. Tiêu chuẩn Fisher

f

130

)

(

n n , 1 2

(tiếp)

Bảng PL3.2. Tiêu chuẩn Fisher

f

131

)

(

n n , 1 2

(tiếp)

Bảng PL3.3. Tiêu chuẩn Fisher

f

132

)

(

n n , 1 2

(tiếp)

Bảng PL3.4. Tiêu chuẩn Fisher

f

133

PHỤ LỤC 4: Các bước thực hiện cơ bản trên phần mền DX6

Khai báo tên và thứ nguyên của các yếu tố đầu vào, thể hiện ở hình Hình PL4.1, sau khi điền các thông tin bấm nút continue để tiếp tục.

Hình PL4.1 Đặt tên và thứ nguyên của các yếu tố đầu vào

Số lượng, tên và thứ nguyên của các yếu tố đầu ra được khai báo như trên Hình PL4.2. Sau khi đã khai báo bấm continue để tiếp tục.

Hình PL4.2. Khai báo các biến đầu ra

Kích chuột vào Design tool chọn Augment Design, như thể hiện ở Hình PL4.3, chọn quy hoạch quanh tâm (central composite), bấm OK để tiếp tục.

Hình PL4.3. Lựa chọn phương pháp thiết kế thí nghiệm

134

Số lượng thử nghiệm thực hiện tại một điểm (Runs per Axial Poin). Số lượng thử nghiệm thực hiện tại tâm (Center Point). Khoảng mở rộng thử nghiệm (Rotatable) được lựa chọn như Hình PL4.4, để tiếp tục bấm OK.

Hình PL4.4. Lựa chọn các thông số quy

hoạch

Ma trận thử nghiệm được thể hiện

trên Hình PL4.5 trong đó khối 1

(Block 1) là các điểm thử nghiệm

ứng với QHTG cấp 1 và khối 2

(Block 2) là các điểm thử nghiệm

bổ sung khi tiến hành QHTG cấp

2. Tiến hành các thử nghiệm và

điền các giá trị tương ứng của yếu

Hình PL4.5. Các điểm thử nghiệm

tố đầu ra vào hàng tương ứng.

Để lựa chọn mô hình toán học (dạng của phương trình hồi quy) bấm vào Evaluation, thể hiện ở Hình PL4.6.

Hình PL4.6. Lựa chọn mô hình toán

học

135

Phụ lục 5. Thiết bị chính băng thử động cơ

Hình PL5.1. Cụm phanh điện AMK

Hình PL5.2.. Thiết bị đo tiêu thụ nhiên liệu Fuel Balance 733S

Hình PL5.3. Thiết bị đo độ khói Smoke Meter AVL 415

136

Hình PL5.4. THA 100 và hộp tín hiệu

Hình PL5.5. Sơ đồ nguyên lý làm việc của AVL 577

137

PHỤ LỤC 6: Một số Hình ảnh quá trình thực hiện thí nghiệm tại

Phòng thí nghiệm Bộ môn Động cơ – Viện Cơ khí Động lực

Hình PL4.1. Nhập và xử lý số liệu trên phần mêm INCA và PUMA Hình PL4.1. Nhập và xử lý số liệu trên phần mêm INCA và PUMA

Hình PL4.2. Kết hợp với Giảng viên của Bộ môn Động cơ xử lý số liệu trên phần

mêm INCA và PUMA

138

Hình PL4.3. Xử lý số liệu trên máy tính tại Phòng thí nghiệm thí nghiệm

Hình PL4.4. Số liệu nhập vào máy tính để thí nghiệm

139

Hình PL4.5. Động cơ Diesel 1 xy lanh AVL 5402 trên băng thử tại Phòng thí nghiệm

Hình PL4.6. Động cơ Diesel 1 xy lanh AVL 5402 trên băng thử tại Phòng thí nghiệm

140