车用汽油机过渡工况空燃比的先进控制策略

详细论述了国内外汽油机过渡工况空燃比的滑模控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制的结构，分析了各种控制方法的优点和局限性。提出了一种基于信息融合的汽油机过渡工况空燃比控制策略，该方法同时监测汽油机节气门变化过程中节气门位置、进气流量、发动机瞬时转速和进气管内压力等动态参数及其变化率等信息，并进行信息融合处理，导出反映汽油机过渡工况空燃比的有效特征信息，减小过渡工况时油膜及氧传感器对空燃比控制的影响，实现过渡工况空燃比的精确控制。     

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。     

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.     

汽油机空燃比测量方法

空燃比是对发动机的工作和排放具有重要影响的指标。为此,本文在综合介绍国内外空燃比测量方法原理的基础上,着重对几种较新的测量方法空燃比传感器、离子电流及利用神经网络进行预测等进行了介绍,以期为空燃比测量提供参考思路。     

汽油机空燃比测量方法

空燃比是对发动机的工作和排放具有重要影响的指标.为此,本文在综合介绍国内外空燃比测量方法原理的基础上,着重对几种较新的测量方法空燃比传感器、离子电流及利用神经网络进行预测等进行了介绍,以期为空燃比测量提供参考思路.     

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。     

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。     

稀燃汽油机空燃比模糊控制及其实验研究

针对稀燃发动机对空燃比控制的特殊要求,本文提出了一个稀燃汽油机空燃比前馈一反馈综合控制方案,其反馈控制采用一种模糊推理功能实现PID参数自整定的控制方法,兼顾了系统的复杂性和控制精度.采用自行开发的发动机电控系统,在一台稀燃发动机上进行了实验,并对实验结果进行了分析.     

稀燃汽油机空燃比电控系统研制

NOx吸附-还原催化转化器可以高效地净化稀燃汽油机的NOx有害排放物。为了配合稀燃NOx吸附-还原催化转化器的正常工作，稀燃汽油机需周期地工作在浓燃和稀燃之间，这就需要空燃比控制系统不仅可以任意设定浓、稀燃的空燃比大小，而且还可以任意设定浓、稀燃的间隔时间长短。本文介绍了稀燃汽油机空燃比电控系统的研制情况。     

基于LS-SVM逆系统的汽油机瞬态空燃比复合控制研究

为实现瞬态空燃比有效控制,提出基于逆模型前馈控制附加无模型自适应反馈控制的复合控制策略。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立空燃比系统逆模型,对瞬态空燃比模型中的进气量进行动态前馈补偿,并结合无模型自适应(MFAC)通过修正喷油量对空燃比进行反馈控制,对系统扰动、误差等实现修正。利用瞬态工况试验数据进行仿真,并与台架试验实际数据进行了对比。结果表明,LS-SVM逆模能高精度地逼近空燃比瞬态过程,结合MFAC反馈控制提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。因此该复合控制策略可行,可用于发动机瞬态工况空燃比的精确控制。     

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。     

基于模型汽油发动机的空燃比控制器仿真研究

针对四缸四冲程汽油发动机,建立了合理的发动机数学模型,并对模型发动机进行仿真标定实验,获得喷油MAP图。根据发动机运行特点及控制要求,在均值模型的基础上,建立了稳态部分负荷、瞬态、怠速三种主要运行工况下的控制器模型。并给出了以上模型在Matlab／Simulink环境下的结构框图和综合仿真过程。仿真结果表明：控制器能够判断不同工况,并自动切换到相应的控制模块,使空燃比达到预期要求,具有良好的控制性能,控制策略与控制算法可行,为电控系统的进一步研究奠定基础。     

基于模型汽油发动机的空燃比控制器仿真研究

针对四缸四冲程汽油发动机,建立了合理的发动机数学模型,并对模型发动机进行仿真标定实验,获得喷油MAP图。根据发动机运行特点及控制要求,在均值模型的基础上,建立了稳态部分负荷、瞬态、怠速三种主要运行工况下的控制器模型。并给出了以上模型在Mat-lab/Simulink环境下的结构框图和综合仿真过程。仿真结果表明:控制器能够判断不同工况,并自动切换到相应的控制模块,使空燃比达到预期要求,具有良好的控制性能,控制策略与控制算法可行,为电控系统的进一步研究奠定基础。     

基于人工智能的汽油机瞬态空燃比控制策略的研究

随着人工智能理论以及微处理器技术的发展,使得基于人工智能的汽油机瞬态空燃比控制方法越来越受到重视。本文详细分析了基于人工智能的汽油机瞬态空燃比控制策略,包括模糊控制策略和神经网络控制策略,并对各种控制策略的控制效果和控制精度进行了比较和分析。