基于在线聚类算法的发动机空燃比自适应模糊模型

为了描述煤层气发动机强烈的非线性和解决动态工况下空燃比控制的延迟问题,采用在线聚类算法建立了排气空燃比自适应模糊模型。通过在线聚类算法更新T-S模糊模型结构,基于递推加权最小二乘（WRLS）算法辨识结论参数,结合加权平均算法预测空燃比。动态工况下的实验验证表明,空燃比自适应模糊模型能够补偿延迟,精确捕获空燃比的瞬态偏移。     

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PEM与子空间方法的汽油机空燃比动态模型辨识

汽油机空燃比控制常建立在进气道油膜动态辨识的基础上,难以从宏观上考虑发动机运行参数对缸内空燃比的影响.利用子空间辨识N4SID算法研究发动机多参数下的空燃比动态模型.由于N4SID算法辨识出的模型的精度比较差,进一步研究利用预报误差法(PEM)优化子空间N4SID算法辨识出的模型,提高模型精度.结果表明,N4SID方法计算效率较高,但辨识精度较差.利用PEM方法优化N4SID算法所计算出的结果,提高了模型精度,并保持了较高的辨识效率.     

柴油机恒转矩增转速瞬态工况的烟度及燃烧特性分析

采用自行设计的瞬态工况控制及测量系统对增压中冷柴油机进行了恒转矩增转速瞬态工况下发动机的空燃比、消光烟度及示功图参数的测试，并与稳态数据进行了对比。试验结果表明：在瞬态工况下，发动机的外部参数及燃烧过程参数与稳态过程存在很大的差异，其差异程度随工况瞬变性加剧而增加。随转速增加率的上升空燃比减小，燃烧持续期延长，扩散燃烧比增加，导致排气烟度上升。     

基于混沌RBF神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识研究

提出了基于混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识方法。利用混沌优化算法确定隐含层高斯函数径向基中心和输出层连接权值,使其达到全局最优,有效地提高RBF神经网络的收敛速度;同时,利用混沌算法训练RBF神经网络,使目标函数取全局最小值或逼近全局最小值,有效地提高辨识模型的辨识精度,并与BP神经网络模型及最小二乘法辨识进行了分析和比较。仿真结果表明:混沌RBF神经网络模型收敛速度快,具有更强的非线性辨识能力,能够有效地提高油膜动态参数的辨识精度,进而得出不同工况下的油膜参数动态特征。     

基于dSPACE的模糊PID算法在CNG发动机空燃比控制中的应用

发动机工作过程具有复杂的不确定性、时变性和非线性且空燃比的传输存在着迟延,尤其在瞬态工况下波动剧烈,为提高空燃比的控制精度以及经济性和排放性,利用MATLAB/Simulink软件建立空燃比模糊PID控制算法,算法平台为d SPACE公司的Micro Auto Box,在NQ150N天然气发动机上进行了测试试验,试验结果分析表明,与经典PID算法相比,模糊PID控制算法在稳态工况下性能良好,在过渡工况下能明显改善空燃比控制效果。     

天然气发动机怠速控制策略的研究

为了提高自然吸气式多点喷射单燃料压缩天然气(CNG)发动机怠速工况时转速和空燃比综合控制的稳态和动态效果,设计了一种怠速模糊控制策略,介绍了控制算法的设计过程.利用Matlab/Simulink建立了整个怠速系统仿真模型,并进行控制算法的开发和测试,仿真结果证明,该仿真模型能够正确反映出发动机转速和空燃比的各种变化过程,控制算法具有较好的控制效果.最后发动机台架试验表明,该控制策略使怠速稳态、脱离和进入怠速的瞬态工况下的转速和空燃比都得到了精确的控制,提高了怠速品质,对发动机参数的变化具有一定的鲁棒性.     

基于模型的发动机空燃比控制策略研究与仿真

空燃比的精确控制是现代车用汽油机控制最为关键的技术。发动机平均值模型由于其模型简单、计算时间短、使用方便,且能满足控制设计的要求而被广泛应用。基于模型的空燃比控制技术是当前国内外研究的热点。在建立某型汽油发动机空燃比平均值数学模型的基础上设计了稳态工况下模糊自适应PID控制器,并与传统的PID控制器空燃比控制效果进行了对比。设计了瞬态工况下燃油前馈补偿控制器并进行仿真。仿真结果表明在稳态工况下模糊自适应PID控制策略不仅能够满足实际控制需要,而且比传统的PID控制策略控制效果更好。前馈补偿控制策略能满足瞬态工况下空燃比的控制要求。     

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。     

基于线性神经网络的煤层气发动机空燃比动态建模

针对预混合双阀控制的煤层气发动机,利用引入动态环节的递归线性神经网络,基于台架实验所获得的数据建立煤层气发动机空燃比动态过程的输入/输出模型.以均方差为评价指标确定模型输入、输出的阶次,用非建模数据对训练后的模型进行验证.结果表明,模型准确复现了不同工况下空气和燃气质量流量与排气空燃比的动态特性.     

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。     

汽油特性参数间的关系分析

汽油的特性参数对汽油机的燃烧和排放具有重要影响。通过对市售汽油特性参数间关系的统计分析，得到了汽油密度同汽油的平均氢碳原子数之比和汽油空气混合气的理论空燃比之间的线性关系式。这些统计关系式可用于由测量的汽油密度值推测汽油平均氢碳原子数之比和汽油空气混合气的理论空燃比等，还可用于改善汽油机热计算精度和汽油机空燃比的测量、控制精度。     

小型汽油机进气道燃油雾化和蒸发特性研究

由喷射燃油撞壁产生的进气道内油膜是导致过渡工况空燃比控制偏差的主要原因。本文对小型汽油机进气道内燃油雾化和蒸发模型进行了分析,总结出了影响油滴油膜形成和蒸发的主要因素。     

多缸HCCI汽油机SIAI/AI燃烧模式切换的试验

HCCI/SI复合燃烧模式是HCCI汽油发动机实用化的运行策略.但不同的空燃比和内部EGR率的需求给HCCI/SI模式切换带来了极大控制难度;同时由于HCCI负荷范围窄,使得燃烧模式切换频率过高,降低了发动机运行稳定性.在一台具备错位双凸轮机构的多缸汽油机上实现了火花点火激发混合气自燃着火(SIAI)燃烧方式,扩展了压燃模式下的负荷范围,研究了SIAI/SI燃烧模式的切换.结果表明,采用压缩冲程燃油喷射配合火花点火策略能够有效地避免燃烧模式切换中的失火现象,提高模式切换的稳定性;同时采用SIAI燃烧方式扩展内部EGR条件下的负荷范围,可以有效地减小模式切换频率.     

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.     

电控汽油机燃用中低比例甲醇汽油的试验研究

因电控汽油机具有空燃比自适应控制功能,将中、低比例甲醇汽油用作汽油机的燃料时,电控系统可以将混合气的实际空燃比维持在理论空燃比附近,从而能够保持汽油机平稳运转。本文对电控发动机燃用M25和M50甲醇汽油的动力性、燃油经济性和排放进行了试验研究,结果表明发动机的动力性与燃用RON93汽油时基本相当,以比能耗为指标的燃料经济性有所提高,燃烧中的CO、HC和NOx生成量显著降低,三效催化转化器对燃用甲醇汽油时的CO和HC的转化效率较高,但因燃用甲醇汽油时排气温度较低导致对NOx的转化效率有所降低。     

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。     

天然气发动机神经网络控制策略及试验研究

天然气发动机本身具有低排放的特点,所以不需要由排放参数反馈修正发动机的空燃比,减少了控制的反馈系统。传统的混合器式天然气发动机无法高精度地控制发动机的空燃比,采用神经网络控制理论对天然气发动机的空燃比实施控制,使其空燃比始终保持在理论空燃比高精度的状态,提高了天然气发动机的性能。以175F天然气发动机为例,试验结果表明:采用神经网络控制的天然气发动机的性能高于混合器式天然气发动机。