基于RSM与ANFIS的WCO生物柴油-甲醇-柴油三元混合燃料柴油机燃烧与振动特性预测比较研究

《Next Energy》：Comparative analysis of RSM and ANFIS in predicting combustion and vibration characteristics of a diesel engine fuelled with WCO biodiesel-methanol-diesel ternary blends

　　

尽管柴油机具有高热效率和强劲性能，其对化石燃料的依赖以及伴随的噪声与振动问题构成挑战；因此，本研究探索以废食用油（Waste Cooking Oil，WCO）生物柴油与低碳甲醇混合作为潜在替代燃料。混合燃料由固定50%柴油（D50）与不同浓度WCO生物柴油（B20、B30、B40）和甲醇（M10、M20、M30）组成。使用压电压力传感器监测燃烧特性，同时使用三轴加速度计测量缸盖在X、Y和Z轴方向的加速度幅值（振动）。采用甲醇浓度、发动机负荷和压缩比（Compression Ratio，CR）作为输入变量建立实验设计（Design of Experiments，DoE）。为分析和预测发动机燃烧与振动均方根（Root Mean Square，RMS）值，比较应用了响应面法（Response Surface Methodology，RSM）和自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，ANFIS）。实验上，缸压和平均燃气温度等关键燃烧参数随负荷和CR升高而增加。振动分析显示，垂直（Z）方向加速度幅值最高，并随负荷和CR增加而升高。具体而言，在垂直方向（CR 17:1，峰值负荷）下，与中负荷工况相比，B40M10、B30M20和B20M30混合燃料的RMS振动分别增加19.91%、11%和12.61%。相反，在水平方向（CR 18:1，峰值负荷）下，相同混合燃料的RMS振动分别降低7.33%、2.91%和1.05%。RSM和ANFIS均表现出强拟合优度，但ANFIS模型对现有数据集的拟合更好。

该论文作者为 Ananda Murugan M，单位为 Department of Automotive and Robotics Engineering, M.S. Ramaiah University of Applied Sciences, Bengaluru, Karnataka 560058, India。论文围绕柴油机在化石燃料依赖、排放、噪声与振动问题背景下，研究废食用油（WCO）生物柴油-甲醇-柴油三元混合燃料的燃烧与振动特性，并比较响应面法（RSM）与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的预测能力。

一、研究背景与问题
柴油机热效率高、性能强，但依赖化石柴油，并伴随噪声和振动问题。化石柴油资源有限，有害排放和全球能源需求增长导致资源供给与需求失衡；能源价格上升和常规化石燃料稀缺推动生物柴油等替代燃料发展。生物柴油具有环境友好、可生物降解和可再生特点，但其商业化受复杂生产过程和多参数影响，需要优化。尽管已有生物柴油-醇-柴油燃料研究，但在不同压缩比（CR）下三元混合燃料的燃烧现象与发动机振动如何相互作用仍存在明显认识空白，尤其缺乏甲醇浓度如何改变缸内压力建立与物理振动相关性的数据。因此，研究人员提出假设：较高甲醇水平改变初始燃烧强度，并直接决定发动机振动大小；同时采用RSM和ANFIS预测关键燃烧与振动RMS参数。

二、研究开展、结论与意义
研究人员在单缸、四冲程、水冷柴油机上开展实验，使用固定50%柴油，并改变WCO生物柴油（20%、30%、40% vol.）和甲醇（10%、20%、30% vol.）比例，加入n-butanol作为共溶剂以改善稳定性。实验在CR 16:1—18:1、负荷0%、50%、100%下进行，测量缸压、净热释放率（Net Heat Release Rate，NHRR）、平均燃气温度（Mean Gas Temperature，MGT）及X、Y、Z轴RMS加速度幅值。研究结论显示，ANFIS模型对可用实验数据集的拟合优于RSM；综合燃烧与振动特性，B30M20在CR 17:1时提供了较有利的折中。该研究意义在于建立三元混合燃料燃烧与振动之间的直接联系，并评估统计模型与智能模型捕捉该动态相互作用的能力。

三、关键技术方法
技术方法概要：以单缸四冲程水冷柴油机为对象，配涡流测功机，转速1500 r/min，喷射压力210 bar，负荷0%、50%、100%，CR 16:1—18:1；燃料为固定50%柴油的WCO生物柴油-甲醇-柴油三元混合燃料，B20/B30/B40与M10/M20/M30组合，并以n-butanol为共溶剂。柴油来自印度Vellore当地加油站，甲醇来自Gujarat的Central Drug House Pvt. Ltd.，WCO来自Vellore多家餐厅。燃烧测量用压电压力传感器，振动测量用三轴加速度计（PCB 356A16）和LMS SCADAS Mobile采集系统。试验设计用中心复合设计（Central Composite Design，CCD），RSM用Design-Expert 13，ANFIS用MATLAB R2023a构建Sugeno型模糊推理系统（Fuzzy Inference System，FIS），采用减法聚类和三角隶属函数。

四、研究结果
2.4 发动机燃烧特性：通过发动机试验及RSM和ANFIS预测，缸压随负荷和CR增加而增加；纯柴油D100通常缸压较高，归因于较高热值和较短着火延迟。甲醇加入三元混合燃料会降低十六烷值，提高自燃温度并延长着火延迟，同时降低表面张力、黏度和密度，促进雾化与油气接触。中高负荷下，三元混合燃料缸压接近D100；峰值负荷下，含高达20%甲醇及共溶剂的混合燃料缸压略高于D100。NHRR在低负荷下随CR增加而增加；峰值负荷下，三元混合燃料NHRR在CR 16:1最大，CR增至17:1和18:1后下降。MGT随负荷增加，燃料间差异较小，甲醇汽化潜热提供冷却效应；MGT随CR增加而增加，峰值负荷下CR 16:1、17:1、18:1分别对应一定范围。

3.1 发动机振动特性
3.1.1 垂直方向（Z-axis）RMS加速度：垂直方向加速度幅值在所有方向中最高，源于燃烧热能和压力推动活塞、活塞连杆往复质量产生惯性力。RMS加速度随负荷增加，也随CR增加。CR 17:1时，B20M30、B30M20、B40M10在50%和100%负荷下较无负荷均有明显增加；CR 18:1时同样增加。低碳醇含量增加会提高RMS加速度，尤其在高负荷和高CR下更明显。
3.1.2 水平方向（X-axis）RMS加速度：水平方向RMS加速度高于侧向，主要与曲轴旋转运动和连杆往复运动有关。低CR下增加甲醇共溶剂分数会降低水平RMS加速度；高CR下增加甲醇共溶剂分数则提高水平RMS加速度。所有CR下，增加负荷会降低水平轴RMS加速度。CR 17:1时B40M10在50%和100%负荷下较无负荷显著降低；CR 18:1时B20M30、B30M20、B40M10也有不同程度降低。
3.1.3 侧向（Y-axis）RMS加速度：侧向加速度幅值显著小于垂直和水平方向，因活塞与曲轴主运动不直接影响侧向，少量侧向加速度可能来自连杆角运动。随CR增加，侧向加速度幅值增加；随负荷增加也增加。CR 17:1和18:1下，B20M30、B30M20、B40M10在50%和100%负荷下均较无负荷增加。
3.2 RSM与ANFIS预测输出比较：采用决定系数（R²）、均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）比较。两种模型R²均大于0.9，除MGT外RMSE接近零。ANFIS预测误差 consistently 低于RSM。ANFIS对缸压、NHRR、MGT的R²分别为0.9994、0.9998、0.9965，RSM分别为0.9825、0.9989、0.9838；对X、Y、Z轴RMS振动，ANFIS的R²分别为0.9991、0.9817、0.9995，RSM分别为0.9957、0.9753、0.9984。残差分析也表明ANFIS与实验数据一致性更强。但两种模型均基于同一20个实验运行，未使用独立验证或交叉验证。

五、讨论与结论翻译
讨论部分指出，RSM是结构化且可解释的建模方法，具有预定义函数关系；ANFIS更灵活、数据驱动，能捕捉复杂非线性行为。因此，ANFIS与数据更好吻合可能部分源于其对可用数据的拟合灵活性，而不一定代表预测能力明确提高。由于未采用独立验证数据集或交叉验证，结果应视为在研究范围内的模型拟合表现，而非已确认的泛化性能。未来工作将收集更大实验数据集，并采用独立验证或交叉验证评估模型稳健性与泛化性能。

研究结论翻译：研究人员开展实验研究，分析单缸柴油机在一系列三元混合燃料下运行的燃烧和振动行为。这些混合燃料由WCO生物柴油（20—40% vol.）、甲醇（10—30% vol.）和固定50% vol.柴油配制。为建模和预测发动机性能，采用RSM和ANFIS两种分析技术。预测模型使用发动机负荷、压缩比和甲醇比例作为自变量，预测因变量输出，包括缸压、NHRR、MGT以及X、Y、Z轴方向RMS加速度幅值。含较高甲醇与共溶剂的B20M30和B30M20通常表现出增强的NHRR，尤其在高压缩比下，表明预混燃烧改善；但甲醇共溶剂分数增加也会导致振动幅值升高，尤其在高负荷和高压缩比下。相反，B40M10显示出相对较低热释放，但在某些方向振动强度更高，表明燃烧稳定性较差。综合考虑燃烧性能和振动特性，B30M20在压缩比17:1时提供了燃烧与RMS振动特性之间的有利折中；该混合燃料改善热释放特性，同时在不同方向和负荷条件下保持相对适中振动水平。总体而言，适度甲醇浓度与高达20% vol.共溶剂分数结合压缩比17:1，在燃烧特性和振动行为之间实现良好折中，适合实际发动机应用。RSM与ANFIS比较显示，ANFIS模型对发动机燃烧和加速度幅值实验数据集拟合更好，RMSE、MSE和MAPE更低。未来研究可开展发动机振动传递路径分析（Transfer Path Analysis，TPA），在缸盖、发动机缸体和曲轴箱等多个部件策略性安装加速度计，以追踪振动传递路径并识别总体振动行为的主要来源；还可将计算高效混合优化算法与ANFIS集成，确定燃料混合比和发动机运行参数的最优组合，以增强燃烧特性并同时最小化振动水平。