汽油机过渡工况空燃比信息融合控制研究

简要介绍了信息融合技术,根据汽油机过渡工况空燃比控制的要求与特点,探讨了基于信息融合的空燃比控制系统的基本层次结构.将信息融合的层次与空燃比控制的功能相对应,提出了汽油机过渡工况空燃比控制的信息融合模型,进而对汽油机空燃比系统中信息融合在不同层次上的实现方法进行了讨论.     

车用汽油机过渡工况空燃比的神经网络控制研究

针对车用汽油机过渡工况空燃比难于精确控制的特点，提出了一种空燃比的神经网络复合控制策略。控制系统通过神经网络控制和常规PI控制实现前馈反馈控制，常规PI控制器利用氧传感器信号实现反馈控制，保证系统的稳定性，且抑制扰动；神经网络控制实现前馈控制，提高控制系统过渡工况时的响应能力。神经网络采用径向基神经网络，其输入为影响汽油机进气量的两个主要因素发动机转速与节气门开度。通过在线学习常规PI控制输出，使系统的总控制输出由神经网络产生，系统具有较高的自适应功能，有效避免目前过渡工况空燃比控制需进行大量标定的不足。仿真结果表明该控制方法是有效的。     

电喷摩托车发动机过渡工况测试台架的开发

为制定电控燃油喷射摩托车过渡工况控制策略，开发了一种以电子节气门控制器为核心的摩托车发动机过渡工况测试台架，实现了对节气门位置和动作速度的控制，结合宽域空燃比传感器的使用，可以精确定量地试验研究发动机过渡工况的空燃比特性，并可对测试结果实现自动采集和管理。     

车用汽油机过渡工况空燃比的神经网络多步预测控制策略

车用汽油机空燃比存在传输延迟,直接用于反馈控制影响空燃比的控制精度.为此,提出了一种基于神经网络的空燃比多步预测控制策略,首先建立了基于BP神经网络的空燃比多步预测模型,利用空燃比预测模型预报空燃比的未来值,利用预测值与期望值的误差及误差变化率,采用模糊控制器对空燃比实施多步预测控制.对HL495发动机两种典型过渡工况实验数据进行仿真,结果表明,该方法能将过渡工况空燃比控制在理论空燃比的±3%以内.     

电喷汽油机过渡工况进气流速的灰色GM(1,1)预测研究

进气流量的精确测量是车用汽油机空燃比精确控制的基础,发动机工作在过渡工况时,因进气状态变化,空气流量传感器的滞后响应影响了过渡工况空燃比的控制精度.本文提出了一种基于灰色理论的过渡工况进气流速的预测方法,以空气流量传感器测试的历史数据建立进气流速的灰色预测模型,并根据新测试的结果对模型进行修正,对车用汽油机加减速工况试验数据进行仿真,结果表明该方法能准确地预测过渡工况的进气流速.     

发动机精确空燃比控制方法的研究

提高电控汽油机的空燃比（α）控制精度,是改善发动机经济性、动力性和降低尾气排放的关键环节。通过对发动机稳态和过渡工况下出现空燃比控制偏差的机理进行了分析。实现了一种较为精确的空燃比控制方法。该方法根据所建立的发动机物理模型,利用宽域空燃比传感技术,通过调整喷油脉宽来反馈控制发动机的空燃比。     

汽油机进气动态特性建模与仿真研究

从汽油机实际工作过程出发,运用平均值建模方法构建了汽油机进气管内空气动态特性模型,并基于稳态试验数据对模型待定参数进行了辨识。通过引入转速修正项对模型结构进行了修正,特别是对节气门处空气质量流量的饱和非线性特性进行了补偿,解决了原节气门处空气质量流量子模型在较大节气门开度下误差较大的问题。台架试验和计算机仿真对比结果显示,在稳态工况下,进气压力模型仿真与实测值的最大相对误差不超过±2%,在节气门阶跃的瞬态工况下,最大误差不超过±3%。相关模型可直接用于基于模型的进气口空气流量预测、空燃比控制器设计,也可作为汽油机模型的一部分,为空燃比控制策略软硬件在环仿真提供条件。     

基于RBF神经网络的电喷天然气发动机空燃比控制

电喷天然气发动机空燃比在工况突变时会剧烈波动,为提高控制精度,使用RBF神经网络和前馈PID控制算法相结合,由当前工况决定燃料基本喷射量,再由RBF神经网络预测的空燃比信号传递给PID控制器进行反馈调节。此外利用Matlab/Simulink软件进行仿真,建立了电喷天然气发动机空燃比仿真模型。仿真结果表明,该控制方法在节气门及发动机转速突变的情况下,过渡时间较PID算法明显减小,控制精度亦有提高。     

并联混合动力车汽油发动机的起动和暖机过程研究

研究了混合动力车用汽油机起动暖机过程的标定策略,在台架上对一台混合动力车用汽油机拖动和暖机工况的喷油及点火控制参数进行了重新标定,通过适当加大起动和暖机空燃比、加快暖机期间空燃比向化学计量空燃比的过渡以及适当推迟点火时刻等措施,显著加快了催化转化器起燃速度,改善了排放性能。     

汽油机空燃比的微机控制

本文介绍了一种汽油机空燃比的微机开环控制系统。研制了用电磁阀控制的化油器旁通空气装置作为执行机构。采用了转速和节流阀开度传感器来检测汽油机工况并论述了建立空燃比控制模型的一种新方法。试验表明,采用这一控制系统后,燃油经济性在大部分工况区均有较大改善。     

氧传感器参考电平自适应空燃比闭环控制方法研究

为了解决开关式氧传感器空燃比闭环控制点的漂移问题，建立了开关式氧传感器闭环控制的数学模型，并分析了氧传感器信号参考电平对空燃比闭环控制的影响，据此，提出了氧传感器参考电平自适应空燃比闭环控制方法，在发动机上试验了氧传感器参考电平对空燃比的影响规律，并进行了氧传感器参考电平的优化试验，结果表明，氧传感器参考电平自适应控制方法可以有效避免空燃比闭控制点随发动机工况变化的漂移问题，有效地降低了汽油机的排放。     

基于OBD系统故障模拟装置的开发与研究

基于OBD系统必须监测的失火故障及氧传感器故障,提出了1种新型的失火方式及氧传感器故障模拟方式,设计并开发了1套集失火故障模拟和氧传感器故障模拟于一体的故障模拟装置。通过台架试验和实车试验验证了故障模拟装置的可靠性、准确性及通用性,研究了失火故障对发动机转速、空燃比的影响和氧传感器故障对空燃比的影响。结果表明:在发动机转速分别为1500 r/min和2500 r/min、节气门开度为20%时,以2%和4%的失火率来控制发动机失火时,失火控制精确;空燃比因气缸失火而升高;不同氧传感器故障对空燃比的影响程度有所区别,时间延迟对空燃比的影响最明显。     

基于BP神经网络进气预估的汽油机瞬态空燃比控制研究

针对某款单缸大排量摩托车发动机,在Matlab/Simulink中建立带油膜补偿器的基于BP神经网络进气量预估模型,对上述组成的空燃比控制模型进行了仿真研究。结果表明,基于BP神经网络的进气量预估控制模型能将超调量控制在10%以内,并能够在1.4s内将混合气恢复至当量比,避免了传统PID控制可能出现的震荡情况,表明基于进气预估的空燃比控制效果良好;加入油膜补偿后,其空燃比超调量不超过5%,能够在1.2s内将混合气恢复至当量比,说明加入油膜补偿前馈控制能够有效降低燃油传输动态特性带来的影响,提高控制精度。     

开关型废气氧传感器稳态非线性输出特性的建模研究

为了获得开关型废气氧（EGO）传感器的静态模型，使之可以用于发动机空燃比闭环控制系统的设计和分析。在发动机实验台上，采用比较法对EGO传感器进行了稳态标定实验。根据所得到实验数据，利用分段多项式法和非线性回归分析法建立了传感器的静态模型，并通过实验数据对模型进行了验证。研究结果表明，利用非线性回归法建立的模型具有更高的预测精度，所建模型可以作为一个静态非线性环节用于空燃比闭环控制系统的仿真研究。     

蚁群初始化小波网络的汽油机油膜参数辨识研究

建立瞬态工况小波网络发动机油膜模型,利用蚁群算法对小波网络参数进行初始化寻优,将其作为小波网络参数初始值,以提高小波网络的训练速度和误差精度,并基于该网络模型测试了发动机空燃比瞬态过程,然后利用瞬态工况试验数据进行了仿真,并与台架试验实际数据进行对比。结果表明,基于蚁群算法初始化小波网络模型能有效地辨识发动机瞬态工况油膜参数,高精度地逼近空燃比瞬态过程,不仅具有较强的泛化能力,而且大大缩短了训练时间。蚁群初始化小波网络适用于油膜参数辨识,本研究为发动机瞬态工况空燃比的精确控制奠定了基础。     

开关型废气氧传感器稳态非线性输出特性的建模研究

为了获得开关型废气氧(EGO)传感器的静态模型,使之可以用于发动机空燃比闭环控制系统的设计和分析。在发动机实验台上,采用比较法对EGO传感器进行了稳态标定实验。根据所得到实验数据,利用分段多项式法和非线性回归分析法建立了传感器的静态模型,并通过实验数据对模型进行了验证。研究结果表明,利用非线性回归法建立的模型具有更高的预测精度,所建模型可以作为一个静态非线性环节用于空燃比闭环控制系统的仿真研究。     

Study on the transient characteristics of the sensor tube of a thermal mass flow meter

In the present work, a simple numerical model for transient heat transfer phenomena involving the sensor tube of a thermal mass flow meter (TMFM) is presented. In order to validate the proposed model, extensive experimental investigations are performed. Based on the results of the proposed model, the transient heat transfer mechanism in the sensor tube is explained. Finally, a correlation for predicting the response time of the sensor tube is presented. This correlation can estimate the response time of the sensor tube quantitatively with errors of less than 30%. By using the proposed correlation, physical meanings and characteristics of the response time of the sensor tube are presented.