基于数据驱动的发动机空燃比预测控制

基于数据驱动的发动机空燃比预测控制

作者:师大云端图书馆 时间:2018-08-05 分类:参考文献 喜欢:2132
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【摘要】空燃比控制作为发动机控制系统中的一个基本应用,是影响发动机性能的重要因素。空燃比直接影响着发动机的动力性、经济性、以及排放性,因此得到了专家学者的广泛关注。然而在发动机瞬态运行条件下,空燃比的精确控制仍然存在着不少挑战。空燃比控制的实现,一般是首先对发动机气缸进气量进行估计,进而根据理想空燃比值,相应地调整燃油的喷射量。我们可以认为空燃比控制问题是空气-燃油的一种”Master-Slave”控制。气路控制用来满足不同工况发动机的驾驶需求,而油路作为气路控制的协调控制。由于,发动机模型的复杂性,以及参数不确定性,造成建模工作量大,且需要大量的标定实验。另外基于模型的现代控制算法,其控制效果对模型本身的精度有一定的依赖性。而本文针对发动机难于建模的问题,利用数据驱动的思想,将子空间系统辨识与模型预测控制结合在一起,设计出一种基于数据驱动的预测控制器,从而避开控制器设计时建模困难的问题。最后通过离线与实时仿真实验对算法的有效性进行了验证。本文主要进行了以下工作:(1)针对燃油进气道喷射汽油机,进行控制器设计。虽然数据驱动的方法不需要精确的数学模型,但是为了能够激励出系统的特性,需要对被控对象的原理和机制进行足够了解,从而选择合理的激励输入。本文对组成空燃比模型的发动机气路子模型和油路子模型分别进行研究,进而对整个空燃比系统的动态特点进行整体分析。另外,考虑到发动机真实台架的数据获得的难易性,以及设定的多个输入数据之间匹配的合理性和可行性,最终选择了以节气门开度、发动机转速以及喷油脉宽为激励输入。通过对高精度enDYNA发动机模型进行离线激励获得系统的输入输出数据,为一步控制器设计做好准备。(2)基于离线的激励输入输出数据,进行数据驱动控制器的设计。首先通过子空间辨识方法从离线激励数据直接获得系统的输出预测方程,进而利用模型预测控制的概念,设计出广义模型预测控制器,并考虑执行机构饱和的约束问题。然而由于数据驱动预测控制器在控制量求解时与激励数据一一对应的限制,而激励输入数据不仅包含控制输入而且包含系统状态信息。针对上述问题,分别采取了以下两种方法进行处理。一种是通过对MPC优化求解的约束问题进行扩展,将非控制输入的激励输入进行约束处理,从而完成控制器设计。另一种方法是对控制算法进行改进,在预测方程构造时便把激励输入中的系统状态量(非控制输入)分离,使控制器具有了处理系统状态量(节气门开度,发动机转速)的功能。改进后的控制算法中预测控制最优求解的计算量大大减少。在最优问题求解的时候,采用的是粒子群智能求解法,这种算法以其实现容易、收敛快、精度高等优点引起了学术界的重视。(3)最后,首先通过离线仿真实验,对所设计的控制器在不同的发动机工况下进行仿真验证,仿真结果初步表明了控制器的有效性与合理性。其次,利用xPC-Target和dSPACE所提供的实时环境进行了快速原型实验,快速原型实验的仿真结果进一步证明了控制器的实时性和有效性。鉴于发动机模型复杂的特点,本文采用的数据驱动的方法为发动机电控系统的开发提供了新思路,但还有一些工作有待进一步开展。本文的研究对象,并非真实发动机,因而在实际应用中,激励后的输入输出数据从获取和处理上需要更多的处理。其次,在求解最优问题时,求解算法的计算量,求解速度和精度都会是对实际电控单元的挑战。
【作者】范亚南;
【导师】陈虹;
【作者基本信息】吉林大学,控制工程,2014,硕士
【关键词】FPISI发动机;空燃比控制;数据驱动预测控制;PSO算法;快速原型实验;

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