一种柴油油箱加热系统及其控制方法

本发明属于汽车柴油机加热系统技术领域，特别涉及一种柴油油箱加热系统及其控制方法。

背景技术：

由于北方地区冬季时间长，气候寒冷，导致柴油机车辆中的柴油在低温下结蜡变稠，以至于车辆无法启动。如果始终采用具有防冻功能的高号柴油，则会极大增加柴油机车辆的运输成本，进而导致运输成本的上涨。

目前比较常用的方式是设置主、副两个油箱，在副油箱中使加入具有防冻功能的高号柴油，在主油箱中加入低号柴油。通过油管将副油箱内的高号柴油吸入道油泵能供车辆启动和初始运行。发动机运转对发动机冷却系统内的冷却液进行加热，而被加热后的冷却液通过加热管加热主油箱中的低号油，使其升温，降低稠度，以正常使用；或者通过电加热器对主油箱中的柴油进行加热。发动机正常运转后，切换到使用主油箱中的低号油。加热管一直加热主油箱中的低号油，保证低号油能够正常使用。

但是如果只采用冷却液对主油箱中的低号油加热，由于主油箱中油量大，且冷却液在初始状态温度较低，会导致加热速度较慢。如果只采用电加热器对主油箱中的低号油进行加热，往往会因为没有进行温度控制导致加热温度过高而导致电耗过大，甚至有可能导致蓄电池的损坏。而且目前主要是根据油温阈值来开启或关闭加热装置，无法保证主油箱内的油温处于稳定状态。

技术实现要素：

本发明提供了一种柴油油箱加热系统，其能够实现快速加热主油箱内的柴油。

本发明提供了一种柴油油箱加热系统的控制方法，其根据主油箱内的油量、主油箱的吸油口处的油温、第一加热装置的进液口处的冷却液温度、进入第一加热装置的冷却液流量和蓄电池电压对流量调节阀的开度以及第二加热装置的电流进行控制调整，能够保证主油箱内的油温处于稳定状态，并且提高能量的利用率以及对车辆的蓄电池起到保护作用。

本发明提供的技术方案为：

一种柴油油箱加热系统，包括：

第一加热装置，其固定安装在主油箱内部；

其中，所述第一加热装置为平铺在所述主油箱底部的管路；所述第一加热装置的进液口和出液口分别与发动机冷却液系统连通形成回路；

流量调节阀，其设置在所述第一加热装置的进液口处，用于调节进入所述第一加热装置的冷却液流量；

第二加热装置，其为电加热装置，并且靠近所述主油箱的吸油口处设置；

其中，所述第二加热装置由车辆的蓄电池进行供电。

优选的是，所述的柴油油箱加热系统，还包括：

油量检测传感器，其用于检测所述主油箱内的油量；

油温检测传感器，其用于检测所述主油箱的吸油口处的油温；

冷却液温度检测传感器，其用于检测所述第一加热装置的进液口处的冷却液温度；

冷却液流量检测传感器，其用于检测进入所述第一加热装置的冷却液流量；

电压检测装置，其用于检测所述蓄电池的电压。

一种柴油油箱加热系统的控制方法，包括如下步骤：

步骤一、获取主油箱内的油量w、主油箱的吸油口处的油温tcy、第一加热装置的进液口处的冷却液温度tlqy、进入第一加热装置的冷却液流量q和蓄电池电压u；

步骤二、根据主油箱内的油量w、主油箱的吸油口处的油温tcy、第一加热装置的进液口处的冷却液温度tlqy、进入第一加热装置的冷却液流量q和蓄电池电压u对流量调节阀的开度以及第二加热装置的电流进行控制。

优选的是，在所述步骤二中，通过bp神经网络控制流量调节阀的开度和第二加热装置的电流，包括如下步骤：

步骤1、将获取的参数进行规格化，确定三层bp神经网络的输入层神经元向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5}，其中，x1为主油箱内的油量系数，x2为主油箱的吸油口处的油温系数，x3为第一加热装置的进液口处的冷却液温度系数、x4为进入第一加热装置的冷却液流量系数、x5为蓄电池电压系数；

步骤2、所述输入层向量映射到隐藏层，隐藏层向量y＝{y1,y2,…,ym}，m为隐藏层节点个数；

步骤3、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2,o3}；其中，o1为流量调节阀的开度调节系数、o2为第二加热装置的电流调节系数、o3为紧急停机信号；

步骤4、控制流量调节阀的开度和第二加热装置的电流，使

其中，分别为第i个采样周期输出层向量的前2个参数，αmax、imax分别为流量调节阀的最大开度和第二加热装置的最大电流，αi+1、ii+1分别为第i+1个采样周期时的流量调节阀的设定开度和第二加热装置的设定电流。

优选的是，所述的柴油油箱加热系统的控制方法，还包括：

根据第i个采样周期中的主油箱内的油量、主油箱的吸油口处的油温、第一加热装置的进液口处的冷却液温度、进入第一加热装置的冷却液流量和蓄电池电压，判定第i+1次周期时油箱加热系统的运行状态，当输出信号时，控制所述油箱加热系统紧急停机。

优选的是，在所述步骤2中，初始运行状态下，设定流量调节阀的开度为：

其中，wmax表示主油箱内的最大油量，qmax表示进入第一加热装置的冷却液的最大流量，tlqy-0表示设定的冷却液温度基准值；tcy-0表示设定的柴油温度的基准值。

优选的是，在所述步骤2中，初始运行状态下，设定第二加热装置的电流为：

其中，tlqy-0表示设定的冷却液温度基准值；tcy-0表示设定的柴油温度的基准值，umax表示车辆蓄电池的最大电压。

优选的是，在所述步骤2中，tlqy-0＝10℃～15℃；tcy-0＝-20℃～-15℃。

本发明的有益效果是：

(1)本发明提供的柴油油箱加热系统，能够实现快速加热主油箱内的柴油。

(2)本发明提供的柴油油箱加热系统的控制方法，根据主油箱内的油量、主油箱的吸油口处的油温、第一加热装置的进液口处的冷却液温度、进入第一加热装置的冷却液流量和蓄电池电压对流量调节阀的开度以及第二加热装置的电流进行控制调整，能够保证主油箱内的油温处于稳定状态，并且提高能量的利用率以及对车辆的蓄电池起到保护作用。

附图说明

图1为本发明的柴油油箱加热系统示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

本发明提供了一种柴油油箱加热系统，其中，车辆设置有主油箱和副油箱，主油箱容积较大，副油箱容积较小。如图1所示，所述柴油油箱加热系统主要包括：第一加热装置、第二加热装置和流量调节阀。所述第一加热装置固定安装在主油箱内部；其中，所述第一加热装置为平铺在所述主油箱底部的管路；所述第一加热装置的进液口和出液口分别与发动机冷却液系统连通形成回路。所述流量调节阀设置在所述第一加热装置的进液口处，用于调节进入所述第一加热装置的冷却液流量；第二加热装置为电加热装置，并且靠近所述主油箱的吸油口处设置；其中，所述第二加热装置由车辆的蓄电池进行供电。设置两种加热装置配合使用能够在车辆启动的初始阶段和天气较冷的情况下实现对主油箱中柴油的快速加热，并且将电加热装置靠近所述主油箱的吸油口处设置能够对吸油口处的少量柴油进行加热，进一步提高主油箱进入油泵中的柴油的加热速度。

所述的柴油油箱加热系统还包括：油量检测传感器，其用于检测所述主油箱内的油量；油温检测传感器，其用于检测所述主油箱的吸油口处的油温；冷却液温度检测传感器，其用于检测所述第一加热装置的进液口处的冷却液温度；冷却液流量检测传感器，其用于检测进入所述第一加热装置的冷却液流量；电压检测装置，其用于检测所述蓄电池的电压。所述的柴油油箱加热系统还包括：数据采集模块，其与所述油量检测传感器、所述油温检测传感器、所述冷却液温度检测传感器、所述冷却液流量检测传感器及所述电压检测装置同时相连；数据接收与存储模块，其接收所述数据采集模块发送的信息；信息运算与处理模块，其接收所述数据接收与存储模块发送的信息，将所述指标信息数据进行计算并输出流量调节阀的开度以及第二加热装置的电流的调节值。

本发明还提供了一种柴油油箱加热系统的控制方法，包括如下步骤：

步骤一、获取主油箱内的油量w、主油箱的吸油口处的油温tcy、第一加热装置的进液口处的冷却液温度tlqy、进入第一加热装置的冷却液流量q和蓄电池电压u；

步骤二、根据主油箱内的油量w、主油箱的吸油口处的油温tcy、第一加热装置的进液口处的冷却液温度tlqy、进入第一加热装置的冷却液流量q和蓄电池电压u对流量调节阀的开度以及第二加热装置的电流进行控制。

在另一实施例中，在所述步骤二中，通过bp神经网络控制流量调节阀的开度和第二加热装置的电流，包括如下步骤：

步骤1、建立bp神经网络模型。

本发明采用的bp网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐藏层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入向量：x＝(x1,x2,...,xn)^t

隐藏层向量：y＝(y1,y2,...,ym)^t

输出向量：o＝(o1,o2,...,op)^t

本发明中，输入层节点数为n＝5，输出层节点数为p＝3。隐藏层节点数m由下式估算得出：

输入信号5个参数分别表示为：x1为主油箱内的油量系数，x2为主油箱的吸油口处的油温系数，x3为第一加热装置的进液口处的冷却液温度系数、x4为进入第一加热装置的冷却液流量系数、x5为蓄电池电压系数。

由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入人工神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。

具体而言，对于主油箱内的油量w，进行规格化后，得到主油箱内的油量系数x1：

其中，wmin和wmax分别为主油箱内的最小油量和最大油量。

同样的，对于主油箱的吸油口处的油温tcy通过下式进行规格化，得到主油箱的吸油口处的油温系数x2：

其中，tcy-min和tcy-max分别为主油箱的吸油口处的最低油温和最高油温。

对于第一加热装置的进液口处的冷却液温度tlqy，进行规格化后，得到第一加热装置的进液口处的冷却液温度系数x3：

其中，tiqy_min和tiqy_max分别为第一加热装置的进液口处的冷却液的最低温度和最高温度。

对于进入第一加热装置的冷却液流量q，进行规格化后，得到进入第一加热装置的冷却液流量系数x4：

其中，qmin和qmax分别为进入第一加热装置的冷却液的最小流量和最大流量。

对于蓄电池电压u，进行规格化后，得到蓄电池电压系数x5：

其中，umin和umax分别为蓄电池电压的最低电压和最高电压。

输出信号的3个参数分别表示为：o1为流量调节阀的开度调节系数、o2为第二加热装置的电流调节系数、o3为紧急停机信号；

流量调节阀的开度调节系数o1表示下一个采样周期中流量调节阀的开度与当前采样周期中流量调节阀的设定最大开度之比，即在第i个采样周期中，采集到的流量调节阀的开度为αi，通过bp神经网络输出第i个采样周期的流量调节阀的开度调节系数后，控制第i+1个采样周期中流量调节阀的开度为αi+1，使其满足

第二加热装置的电流调节系数o2表示下一个采样周期中第二加热装置的电流与当前采样周期中第二加热装置的设定最大电流之比，即在第i个采样周期中，采集到的第二加热装置的电流为ii，通过bp神经网络输出第i个采样周期的第二加热装置的电流调节系数后，控制第i+1个采样周期中第二加热装置的电流为ii+1，使其满足

紧急停机信号o3表示为当前系统的运行状态，其输出值为0或1，当输出值为0时，表示当前柴油油箱加热系统处于非正常状态，此时，需要进行紧急停机；当输出值为1时，表示当前柴油油箱加热系统处于正常状态，可以继续运行。

步骤2、进行bp神经网络的训练。

建立好bp神经网络节点模型后，即可进行bp神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值wij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值wjk，隐层节点j的阈值θj，输出层节点k的阈值θk、wij、wjk、θj、θk均为-1到1之间的随机数。

在训练过程中，不断修正wij和wjk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。

如表1所示，给定了一组训练样本以及训练过程中各节点的值。

表1训练过程各节点值

步骤3、柴油油箱加热系统运行参数输入神经网络得到调节系数及紧急停机信号。

将训练好的人工神经网络固化在fpga芯片之中，使硬件电路具备预测和智能决策功能，从而形成智能硬件。智能硬件加电启动后，对于流量调节阀的开度和第二加热装置的电流的调节均开始运行。

在另一实施例中，为进一步提高柴油油箱加热系统的加热速度以及提高神经网络的调控效率，在初始状态下，根据经验设定流量调节阀的开度为：

其中，αmax表示设定的流量调节阀的最大开度；w表示主油箱内的油量，单位为l；tcy表示主油箱的吸油口处的油温，单位为℃；tlqy表示第一加热装置的进液口处的冷却液温度，单位为℃；q表示进入第一加热装置的冷却液流量，单位为l/min；wmax表示主油箱内的最大油量，单位为l；qmax表示进入第一加热装置的冷却液的最大流量，单位为l/min；tlqy-0表示设定的冷却液温度基准值，单位为℃；tcy-0表示设定的柴油温度的基准值，单位为℃。

作为进一步的优选，在初始运行状态下，设定第二加热装置的电流为：

其中，imax表示第二加热装置的最大电流，单位为a；u表示蓄电池电压，单位为v；tlqy-0表示设定的冷却液温度基准值，单位为℃；tcy-0表示设定的柴油温度的基准值，单位为℃；umax表示车辆蓄电池的最大电压，单位为v。

其中，根据经验设定tlqy-0＝10℃～15℃；tcy-0＝-20℃～-15℃。

同时主油箱内的油量w0、主油箱的吸油口处的油温tcy-0、第一加热装置的进液口处的冷却液温度tlqy-0、进入第一加热装置的冷却液流量q0和蓄电池电压u0。通过将上述参数规格化，得到bp神经网络的初始输入向量通过bp神经网络的运算得到初始输出向量

步骤4、控制流量调节阀的开度和第二加热装置的电流。

得到初始输出向量后，即可进行控制流量调节阀的开度和第二加热装置的电流的调节，调节流量调节阀的开度和第二加热装置的电流，使下一个采样周期的流量调节阀的开度和第二加热装置的电流分别为：

通过传感器获取第i个采样周期的主油箱内的油量wi、主油箱的吸油口处的油温tcy-i、第一加热装置的进液口处的冷却液温度tlqy-i、进入第一加热装置的冷却液流量qi和蓄电池电压ui，通过进行格式化得到第i个采样周期的输入向量通过bp神经网络的运算得到第i个采样周期的输出向量然后控制调节流量调节阀的开度和第二加热装置的电流，使在第i+1个采样周期的流量调节阀的开度和第二加热装置的电流分别为：

步骤5、监测柴油油箱加热系统的紧急停机信号以进行紧急停机。

根据的值判断柴油油箱加热系统的工作状态，是否处于非正常工作状态，当柴油油箱加热系统处于非正常工作状态时需使设备立即停机，以进行检修，避免设备进一步的损坏。

通过上述设置，通过传感器实时检测柴油油箱加热系统的运行状态，通过采用bp神经网络算法，对流量调节阀的开度和第二加热装置的电流进行调节，使其达到最新的运行状态。

本发明提供的柴油油箱加热系统的控制方法，根据主油箱内的油量、主油箱的吸油口处的油温、第一加热装置的进液口处的冷却液温度、进入第一加热装置的冷却液流量和蓄电池电压对流量调节阀的开度以及第二加热装置的电流进行控制调整，能够保证主油箱内的油温处于稳定状态，并且提高能量的利用率以及对车辆的蓄电池起到保护作用。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。