基于混沌时序的汽油机瞬态空燃比自适应复合控制策略研究

摘要

随着经济水平的发展，汽车已经不再是人民眼里的奢侈品，已作为一种日常消费用品，作为一种代步工具走入普通百姓的家，中国正逐步进入汽车社会。交通工具的发达与运输网络的日益完善，交通运输物流量不断提高，交通运输网络在带给我们无限便利的同时，其运载工具的污染排放已成为城市大气污染的重要来源之一，严重影响着我们生活家园与环境保护的可持续发展。目前，日趋紧缺全球能源倒逼世界各国不断提升汽车尾气的排放标准和法规，汽车环保节能、降低排放污染物是交通运输行业迫在眉睫的问题，其中对汽油机的节能与排放控制研究具有重要意义。目前进气道喷射式(PFI)汽油发动机依然是我国商用发动机市场上占主流地位的发动机，汽油发动机动力性、经济性、排放性和最优空燃比(AFR)控制研究一直为研究人员最为关键和棘手的问题。AFR是体现发动机动力性能、排放性能和燃油经济性的关键参数之一，精准控制AFR能有效提升汽油机的整体性能，并能最大程度降低污染物的排放；当汽油机工作在瞬态工况时，因其受节气门突变和氧传感器反馈时延以及油膜动态效应等多方面因素的影响，导致AFR控制出现一定程度的偏差，造成三效催化转化率受到较大程度的影响；所以，怎么样精准控制瞬态空燃比，提高三效催化系统转化效率，具有重要的现实意义。　　本文以当今占市场比率最大的进气道喷射式( PFI)汽油机为研究对象，分析研究了其瞬态AFR的精准控制策略，所取得的研究成果体现在以下几个方面：　　(1)根据瞬态空燃比控制系统的特点，结合发动机物理特性，建立了汽车发动机平均值模型。利用MATLAB／SIMULINK仿真软件，构建结构化仿真模型，并根据实验室汽油机处于稳态／瞬态工况时的试验数据对建立的发动机均值模型进行仿真验证。　　(2)汽油机进气流量系统具有多维、非线性的特征，采取混沌的方法对汽油机瞬态工况进气流量的时间序列实施混沌识别，利用相空间重构技术恢复进气流量时间序列多维非线性特性，并建立了一种新型的混沌时序BP神经网络进气流量预测模型，且实际应用于进气流量预测中，减少了因进气流量测量误差过大所引起的AFR控制误差。　　(3)在瞬态工况下，油膜动态效应使得空燃比偏离理论值，而油膜动态参数很难进行直接且准确的测量，只有采取间接、有效的方法去准确预测油膜动态参数，才能提出有效、精准的燃油动态补偿方案。因此，本文采用混沌时序最小二乘支持向量机模型来在线辨识油膜的动态参数，设计了一种全新的基于油膜参数在线辨识模型的汽油机燃油动态补偿器，对油膜效应进行动态补偿，以便提高汽油机瞬态工况下AFR的控制精准度。　　(4)在瞬态工况AFR反馈控制系统中，因汽油机氧传感器信号的反馈时延和所反馈的数据仅是燃烧之后的值，使得控制系统无法对燃烧前的偏差进行及时修正，控制系统达不到实时性要求，且AFR的控制精度得不到提高，本文提出了一种新型的基于混沌时序BP神经网络的瞬态空燃比非线性组合辨识模型，目的在于提高瞬态空燃比反馈控制系统中反馈通道中传递信息的快速性，也即进一步提高空燃比反馈控制系统的实时性，减少传感器反馈时延引起的AFR偏差问题：最后建立基于混沌时序的汽油机瞬态空燃比自适应复合控制模型，该模型主要有由进气流量预测模型、油膜动态补偿模型及瞬态空燃比组合辨识模型构成，并利用实验台架对所设计的控制模型的有效性进行了验证。

目录

第一个书签之前