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稀燃汽油机瞬态空燃比的滑模-神经网络控制
资讯类型:科技前沿 加入时间:2009年8月12日16:29
 
稀燃汽油机瞬态空燃比的滑模-神经网络控制
   王 莉 刘德新 李万众
   【摘要】 提出了稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制方案,采用滑模变结构控制对稀燃工况的空燃比进行反馈控制,采用神经网络实现对进气量的精确预测和油膜动态特性的前馈补偿,进而实现对稀燃发动机瞬态空燃比的精确控制。采用自行开发的电控系统,在一台稀燃发动机上进行了瞬态空燃比实验。实验结果表明:节气门急速变化时空燃比超调可以控制在1个空燃比单位以内,调整时间不超过3 s;转速越低,节气门变化越剧烈;空燃比超调越大,调整时间越长。
   关键词:汽油机 稀薄燃烧 瞬态空燃比 神经网络 滑模变结构控制
   中图分类号:TK411+.25文献标识码:A
   引言
   与普通发动机相比,稀燃发动机在过渡工况时所产生的瞬态空燃比相对于目标空燃比的偏离将更易引起失火,从而直接对发动机的排放性能、燃油经济性和过渡工况的驱动性能产生很大的消极影响。
   因此,本文综合几种控制方法的特点[1],提出了一个稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制方案,该方案采用滑模变结构控制对稀燃工况的空燃比进行反馈控制,采用神经网络处理发动机模型中的非线性环节,实现对瞬态过程中实际进入气缸内进气量的精确预测和进气管内油膜动态特性的前馈补偿,从
   
   
   神经网络观测器进行训练。BP网络的学习采用误差反向传播算法,学习过程分离线和在线2个阶段进行。兼顾了神经网络对发动机状态偏移的自适应性和控制系统的计算能力。离线阶段得到发动机初始状态的辨识结果,发动机在运行过程中的老化现象通过神经网络的定期学习得到处理。这种定期学习运算实时性要求不高,降低了神经网络在线学习对控制系统计算能力的要求。
   4 神经网络瞬态燃油补偿
   空燃比滑模变结构控制在节气门开度缓慢变化的情况下能够得到较为理想的控制结果。然而,当节气门开度快速变化时仍然会产生较大的超调,这主要是由于对油膜传输特性的描述并非完全精确引起的。因此,考虑采用神经网络的方法对节气门快速变化的瞬态燃油量进行补偿。
   燃油蒸发过程是一个滞后过程,因此,瞬态燃油补偿的输入应选择超前于进气量mac(k)的量。瞬态燃油补偿量的加减和大小是同节气门开度的变化率
   
    5 实验结果
   稀燃发动机空燃比控制实验在一台丰田8A发动机上进行,根据实验结果,丰田8A发动机原机即具有很强的稀燃能力,采用每缸顺序喷射的二次喷油方式实现准均质燃烧,可使稀燃极限达到23.5,完全可以满足稀燃实验的要求[5]。控制单元采用自行开发的稀燃发动机电控开发系统,线性空燃比传感器采用日本NGK公司生产的线性空燃比检测系统。
   进气流量神经网络观测器的训练过程取为发动机的稳态工况。节气门在全开与全关之间取40个点,转速在1 000~6 000 r/min之间每500 r/min取一点,冷却水温在-30℃、30℃和90℃各取一点构成网格对网络进行训练。过渡过程喷油补偿神经网络的训练过程取为欧洲排放测试循环,测试过程取为自由提速减速过程。
   在发动机空燃比控制实验中,测试工况选尽量接近实际使用的工况。由于节气门的开度超过80%之后其变化对进气的影响不大,因此过渡过程都是在节气门开度不太大的情况下进行的。实验还测取发动机原机ECU的响应曲线,用以同自行开发的稀燃电控系统滑模-神经网络控制结果相对比。
   图3为节气门开度在10%~25%之间阶跃变换时控制结果的对比。其中,图3a为转速1 800 r/min、节气门开度为10%时发动机原机ECU的过渡过程空燃比响应曲线。从图中可以看出,由于采用开关型氧传感器,空燃比在稳态情况下仍在14.7附近呈振荡状态,过渡过程最大超调达到了2.5个空燃比单位,调整时间为4~5 s。图3b为转速1 800 r/min、节气门开度为10%,目标空燃比为20时采用滑模-神经网络控制的空燃比响应曲线。与发动机原机ECU的控制结果相比,空燃比的稳态控制结果有明显改善,基本稳定在目标空燃比附近,空燃比的超调有明显下降,最大值也在1个空燃比单位之内,调整时间也有所减少,一般在3 s以内。图3c为转速3 000 r/min时,节气门开度在10%~25%之间变换的滑模-神经网络控制空燃比过渡过程响应曲线。从图中可以看出,该工况下的空燃比过渡过程较为理想,空燃比超调在0.2~0.3个空燃比单位之间且响应速度很快,在1 s以内。这是因为转速的提高同时也提高了喷油的频率,加快了空燃比调整的速度。
   图4为转速1 800 r/min,平稳加、减速时控制结果的对比。其中,图4a为车用发动机ECU的空燃比响应曲线,图4b为滑模-神经网络控制空燃比过渡过程响应曲线。从图中可以看出,在车用发动机ECU控制中,空燃比在加减速时分别会保持长达10s左右的偏稀或是偏浓状态,在滑模-神经网络控制方案中,空燃比始终保持稳定在22,是比较理想的结果。
   
   6 结论
   (1)采用滑模-神经网络方案对稀薄燃烧发动机瞬态空燃比进行控制可以缩短过渡过程调整时间,并降低空燃比超调。节气门开度平稳变化时可以达到将空燃比稳定控制在某一点的水平,大大优于车用ECU的控制结果。
   (2)节气门急速变化时的空燃比超调可以控制在1个空燃比单位以内,调整时间不超过3 s。
   (3)转速越低,节气门变化越剧烈;空燃比超调越大,调整时间越长。
文章来自:滑模技术交流网
文章作者:信息部
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