[发明专利]稀薄燃烧汽油机燃空比系统控制方法有效

专利信息
申请号: 201811087852.3 申请日: 2018-09-18
公开(公告)号: CN109268159B 公开(公告)日: 2020-08-18
发明(设计)人: 王萍;朱超杰;刘行行;高猛 申请(专利权)人: 吉林大学
主分类号: F02D41/04 分类号: F02D41/04;F02D41/14
代理公司: 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 22100 代理人: 白冬冬
地址: 130012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要: 一种稀薄燃烧汽油机燃空比系统控制方法,属于控制技术领域。本发明主要针对稀薄燃烧发动机燃空比控制系统的时变大时滞特性,设计前馈MPC与反馈MPC相结合的控制器,使发动机的燃空比输出不受时滞的影响,从而能够满足燃空比精确控制要求的稀薄燃烧汽油机燃空比系统控制方法。本发明给出了具有边界的最优控制问题,其代价函数包含了气缸中FAR动态系统的预测输出,同时,它受到控制和输出约束,通过解决上述最优问题,获得前馈输入和输出;设计系统状态观测器;在反馈控制回路中解决二级最优控制问题;导出修改的控制约束。本发明采用基于简化模型的前馈模型预测控制方法对发动机燃空比系统进行控制,在补偿系统时滞影响的同时,也提高了响应的快速性。
搜索关键词: 稀薄 燃烧 汽油机 系统 控制 方法
【主权项】:
1.一种稀薄燃烧汽油机燃空比系统控制方法,其特征在于:其步骤是:①给出了具有边界的最优控制问题,其代价函数包含了气缸中FAR动态系统的预测输出,同时,它受到控制和输出约束,通过解决上述最优问题,获得前馈输入uff和输出yff;②设计系统状态观测器;③基于前馈信号uff和yff,在反馈控制回路中解决二级最优控制问题;④基于所获得的前馈控制序列uff,导出修改的控制约束;整个控制器由前馈和反馈组成;1)发动机燃空比系统模型:(1)空气质量流量动态模型:根据充气效率的定义,结合理想气体状态方程,我们可以计算进入气缸的空气质量流量:其中R是理想气体常数,Vc是气缸容积,N是发动机转速,Pm是进气歧管压力,η是充气效率和Tm是进气歧管温度;(2)油路动态模型:根据Wang的发动机识别实验,湿壁效应模型描述为:其中表示油膜质量变化率的导数,表示油膜质量变化率,表示喷油器喷射的燃油流量,表示进气管内的燃油蒸汽质量变化率,表示喷油器喷射的燃油中进入气缸的部分,Tw表示油膜中燃油蒸发时间常数,εw表示喷油器喷射燃油中以油膜形式存在部分的百分比;(3)汽缸内的燃空比定义当量燃空比φ为根据四冲程内燃机进气量计算公式对公式(3)求导得到作为状态量,作为控制输入u,φ作为控制输出气缸内的FAR状态方程可以写为其中,(4)延迟环节和氧传感器y为UEGO传感器测量的FAR,从缸内燃空比到实际测量的燃空比y的时滞主要由废气传输延迟和周期延迟两部分组成,废气传输延迟用公式来计算,其中是空气质量流,v是一个校准常数,周期延迟由公式τc=120/N近似计算,发动机燃空比系统的总延迟由τ=τcg计算,UEGO传感器动态可以建模为一阶滞后环节G(s)=1/(τss+1),包括UEGO传感器动态和总延迟的开环系统动态可以描述为使用一阶pade转化为(5)根据状态方程(5),考虑延迟和UEGO传感器环节,将扩展状态定义为FAR系统的状态方程表示为其中,2)前馈MPC控制器(1)在每个采样周期中更新参数N和Pm,并相应地更新η,以Ts为采样周期对连续模型进行离散化,得到其中,ujf是前馈输入,已知;假设u(‑1),u(‑2),…已给;(2)将前馈控制输入写成增量形式Δujf(k)=ujf(k)‑ujf(k‑1);则模型(5)的增量形式给出为:(3)根据预测控制原理,在时刻k,基于模型(10)预测未来的系统输出;ljf定义为控制时域,pjf定义为预测时域;气缸中FAR的预测函数如下:其中,(4)选择前馈代价函数为:其中,是加权矩阵;前馈控制的FAR的参考序列定义为(5)在ujf∈[umin,umax]和yjf∈[ymin,ymax]的约束下求解(12),用解序列第一个元素来确定ujf(k),将整个解序列传递到反馈设计阶段;3)反馈MPC控制器(1)根据系统模型(8)可知,测量模型(8)的系统输出y(t),以Ts为采样周期对连续模型(8)进行离散化,我们得到其中,(2)因此,系统状态观测器定义为其中J是观测器的增益矩阵,必须保证Ad‑JCd的稳定性;(3)将被控对象的总输入定义为u(k)=ujf(k)+ufb(k)(4)确定反馈控制律ufb(k)。基于模型(13),反馈预测模型给出为(5)将时刻k作为预测未来的起始点,模型(15)由观测器(14)提供的状态进行初始化;使用前馈设计中的信息Δuff(k),...,Δuff(k+lff‑1),只将uff(k)用到前馈控制过程中,为了简化反馈设计过程,在反馈设计过程中,假设Δuff(k+i)=0,i≥1.这里,lfb定义为反馈控制时域,pfb定义为预测时域;(6)将序列ΔUfb(k)加到反馈控制输入中,则预测输出定义如下:反馈预测输出为其中矩阵Sxb与Sxf具有相同的形式,其维度由模型状态和预测时域决定;矩阵Sub与Ib具有相似的属性;(7)经过推导得到选择反馈代价函数为Jfb=||Γyb(Yfb(k+1|k)‑Reb(k+1))||2+||ΓubΔUfb(k)||2,         (17)其中Γyb和Γub是加权矩阵。反馈控制的FAR的参考序列定义为Reb(k+1)=[r(k+1) r(k+2) … r(k+pfb)]T.根据系统约束ufb(k)+uff(k)∈[umin,umax]来优化(17),求取解序列。
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