1.3.1 基于模型标定技术发展状况

早在20世纪80年代，为提高标定的质量，工程师就在传统手工标定的基础上引入了数学方法，对大量的试验数据进行建模以获取回归模型，进而掌握试验数据的趋势。由于这种拟合建模数学方式的引入，工程师可在较少试验量的基础上获取发动机的响应模型，从而可以在某些特定范围内预测发动机的性能。

在此基础上，将优化理论引入发动机及动力总成的电控系统控制参数标定中，以此来寻找最佳的标定“路径”，使控制对象在一定约束下达到最佳性能，这种对试验数据进行拟合建模，并在建立的回归模型的基础上进行控制参数优化的方法就是基于模型的标定。另一类基于模型的标定，是采用硬件在环仿真技术，将复杂的标定对象模型在实时仿真机中运行，宛如真实的设备在运转，采用真实的电控单元采集转速、冷却液温度、进气压力等实时信号，输出喷油及点火信号“控制”实时对象，从而实现与真实运行几乎相同的效果。借助这一技术手段，可以对控制系统中的复杂逻辑及动态过程参数进行标定，其效果与真实试验更加贴近一步，这种基于模型的标定技术也被称为“虚拟标定”。

由于此技术的广泛采用，许多通用计算软件也提供了基于模型的标定工具箱（Model Based Calibration，MBC），作为软件工具的一部分可以独立使用或者联合其他软、硬件工具使用。2000年后基于模型标定的应用通过研究机构向各大厂商推广，得到广泛的行业认同。如德国IAV公司联合一些厂商及研究机构，每两年召开一次以基于模型标定技术为主题的研讨会。各类在实际对象中的标定案例也有很多的报道，且随着不同阶段排放方法和油耗控制要求在不断完善。对于虚拟标定技术，近年来越来越受到各类研究及咨询机构的重视，AVL、ETAS也都竞相推出自己的虚拟标定工具或者技术服务。

在国内动力总成的开发中，许多研究机构和厂商如清华大学、吉林大学、一汽集团等，开展了基于模型标定技术方面的研究。应用遗传算法、神经网络等建模方式，在一定程度上促进了基于模型标定技术在国内的发展。基于模型的虚拟标定方法近年来也随着实时硬件的发展而迅猛发展，北京理工大学在“十三五”期间完成了采用dSPACE硬件在环平台的某重型动力总成参数的虚拟标定，同济大学、玉柴集团也开展了类似的工作。综上，基于模型的标定采用标定“前置”的技术手段，大大缩减了实际试验标定工作，成为目前标定的核心技术支撑。