基于混合系统模型的SI汽油发动机怠速控制

针对汽车发动机在怠速工况下的特点,利用混合系统模型来描述四缸火花点火汽油发动机系统所具有的物理规律和操作约束,并采用具有处理约束能力的预测控制策略对系统进行控制。在保证满足性能指标函数最小和系统约束的同时,使发动机转速尽可能接近给定的参考值,从而达到系统对发动机转速的稳定性,燃料消耗和排放的要求。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于滚动优化的H∞/广义H2主动悬架控制

针对具有输出约束的线性系统提出了一种基于滚动优化的H∞/广义H2控制策略。该方法能够有效地协调约束条件与提高性能的关系。对四自由度(4DOF)二分之一车主动悬架系统的仿真表明:滚动优化的H∞/广义H2主动悬架在满足约束的条件下改善了乘坐舒适性,提高了操纵稳定性。     

基于力矩的发动机建模和速度跟踪控制

基于发动机力矩控制的思想,通过对发动机实际物理模型和相关脉谱图数据的分析,建立了一个非线性的发动机模型.在模型的基础上,充分考虑模型参数的不确定性因素,设计了一个反馈线性化的发动机速度控制器,并利用积分器对系统进行增广,以减少速度跟踪的稳态误差.模型设计的控制器在enDYNA发动机模型上的仿真表明,所设计的控制器能够达到理想的控制性能.     

高速公路卡车队列行驶非线性滚动优化控制

提出高速公路卡车队列行驶非线性滚动优化控制策略;采用双层控制器结构,上层控制器根据当前的道路及车辆状态信息决策出卡车队列最优燃油经济性速度曲线,下层控制器采用滚动优化方法对最优速度曲线进行跟踪,并保证卡车队列行驶时车间距离的安全性及有效性。为验证高速公路卡车队列行驶非线性滚动优化控制方法的有效性,选取多组不同路况及初始车速进行Trucksim-Simulink联合仿真,结果表明:本文方法在不同道路坡度及车速情况下均可有效跟踪期望最优速度,提高了跟随车辆的燃油经济性。     

预测控制滚动优化模型及优化参数的选取

对预测控制模型的建立、滚动优化计算及优化参数的选取进行了理论探讨。     

基于分层控制器的SCR系统滚动时域优化控制方法

为保证选择性催化还原(SCR)系统的转化效率并减少尿素消耗量,本文基于氨覆盖率设计了一种新颖的分层控制器,上层为模型预测控制(MPC)氨覆盖率优化控制器,实时优化计算得到的氨覆盖率目标值;下层为三步法非线性跟踪控制器,结合类稳态控制、参考前馈控制、变增益反馈控制跟踪参考目标。在仿真环境与原机电子控制单元(ECU)进行对比验证,分层控制器的关键指标均有所提升,氨逃逸下降超过85%,NO_x比排放下降27.4%,尿素消耗量降低5%。结果表明,本文提出的优化方法具有较强的应用价值。     

基于滚动优化原理的类车机器人路径跟踪控制

针对存在非完整约束的类车移动机器人路径跟踪问题,提出了带约束曲线拟合的路径跟踪策略。借鉴预测控制中的滚动优化原理,通过运用微分平坦方法对所规划路径进行轨迹生成,进而完成路径跟踪过程。同时,基于滚动优化原理的跟踪方式也满足了路径跟踪对实时性的要求,移动机器人在遇到未知障碍情况下能够完成主动避障动作。为验证该方法的有效性,文章最后进行了仿真实验,结果表明,类车机器人在满足执行机构约束以及几何约束的条件下,能够成功避开障碍物,并且具有良好的跟踪性能。     

基于神经网络的滚动时域优化控制

将神经网络逆模型控制方法与滚动时域优化控制技术相结合,提出了具有预测能力的基于神经网络的滚动时域优化控制方案。给出了控制器的结构设计及实现算法,并将其用于非线性不确定系统的控制,仿真实验表明,该控制器具有良好的非线性控制性能。     

基于汽缸压力辨识的发动机失火故障诊断

针对发动机失火故障,提出了一种利用傅里叶级数和L-M算法优化BP神经网络的故障诊断方法。利用AMESim发动机模型进行稳态工况实时仿真,应用L-M算法优化BP神经网络预测节气门开度与发动机汽缸做功频率的关系,同时借助傅里叶级数辨识缸内压力,将由曲轴转速实时映射的汽缸压力模型与所辨识的缸内压力模型进行比较,得出失火诊断结果;并对辨识的压力模型进行相位和频率补偿,提高了诊断精度及诊断方法泛化性。在出现失火故障后再次进行相位和频率补偿,使辨识的模型具有强跟踪性。任取两个节气门开度值进行试验验证,结果表明:本文方法在发动机稳态工况下,无论高转速小负载还是低转速大负载,均可以准确识别出单缸连续失火故障和多缸随机失火故障,验证了本文方法的准确性。     

基于轻量化的发动机罩结构优化

以某SUV车型发动机罩为研究对象,通过结构优化设计与分析,开展发动机罩轻量化研究.在原有发动机罩结构的基础上,设计了竖型、W型和V型等3种不同结构的发动机罩,建立有限元模型,进行模态和刚度分析.比较分析这3种方案,得出V型结构的发动机罩在满足刚度要求的条件下,减重13.84％,为最佳方案.     

约束系统优化控制的LMI方法及其滚动时域实现

研究了系统存在控制量约束时的优化控制问题.在线性矩阵不等式(LMI)优化和多目标控制的框架下,融合预测控制的滚动优化原理提出了一种滚动时域H∞性能控制方法.通过滚动优化在线协调控制性能要求和系统约束,充分利用有限的控制量提高控制性能.     

汽油发动机双闭环气路控制

在发动机平均值模型的基础上,将机理模型中不易考虑的非线性因素以汽车工程上常用的试验数据图表(map)的形式保留在所搭建的模型中,建立了map/机理模型混合描述的汽油发动机模型。以管理发动机扭矩输出为目的,设计了包含进气流量外环跟踪控制器和节气门开度跟踪控制器的双闭环气路控制系统。最后,分别在汽油发动机名义仿真模型和高保真的四缸进气道喷射汽油机仿真模型(enDYNA)下进行了仿真试验,验证了双环控制系统的有效性。     

基于蚁群算法的交通控制降阶滚动优化

为解决大规模区域交通控制滚动优化问题中的约束条件复杂、解空间规模庞大的最优化难题，提出了一种基于改进蚁群算法的降阶滚动优化算法.基于宏观交通流模型建立了区域交通控制滚动优化模型，在蚁群算法中设计了层状解构造图对该模型解空间进行描述和求解.运用降阶方法将大规模区域分解成一系列子区域，在蚁群算法中设计了复合层状解构造图对该降阶模型的解空间进行描述和求解，并分析了基于两种解构造图的蚁群算法的计算复杂度.分析和仿真结果表明，该降阶算法提高了整体计算效率，明显地降低了总停车延误时间，适用于大规模区域交通控制的滚动优化.     

车辆纵向加速度自抗扰控制研究

使用自抗扰控制(ADRC)方法对车辆纵向加速度控制进行研究.首先给出以油门开度指令为控制量的发动机动态模型和车辆纵向动力学模型,对ADRC进行简要介绍;然后将模型变换为适于自抗扰控制的仿射系统,设计车辆纵向加速度ADRC控制器;最后在车辆和发动机参数摄动以及道路扰动的环境下进行仿真.结果表明,ADRC控制器能够使车辆获得快速、平稳和高精度的加速度控制效果.     

柴油机微粒排放控制技术研究进展

柴油机排放物中含有大量微粒,对环境影响严重,其中,PM2.5是形成雾霾天气的主要原因。降低柴油机的排放,特别是降低其微粒排放是柴油机环保技术的主要研究方向。文章从燃料、机内控制及微粒排放后处理技术方面,分析了柴油机微粒排放的影响因素及机内的一些控制措施,阐述了国内外目前研究柴油机微粒排放后处理装置的废气再循环和选择性催化还原等主要技术的特点及应用情况,并对满足未来超低排放法规的柴油机后处理技术进行了展望。     

基于二进制混沌粒子群算法的认知决策引擎

为了解决不同通信模式下认知无线电发射机参数合理优化的问题,提出了一种基于二进制混沌粒子群算法(BCPSO)的认知决策引擎,该引擎利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动全局遍历性的特点,使认知决策在多目标优化过程中有效地摆脱了局部极值点,提高了参数优化的精度和稳定性．基于认知正交频分复用(OFDM)系统的仿真结果表明,相对于现有认知引擎,该引擎具有平均适应度值高、对不同通信模式鲁棒性强的特点,实现了有效优化发射机参数的目的．     

基于功率密度法分析及优化斯特林热机

应用多变过程来分析斯特林循环性能。以功率密度(循环输出功率与最大比容之比)作为斯特林热机优化目标函数,从而兼顾到热机尺寸参数。通过数值计算将对应于最大功率密度时的参数与对应于最大功率时的同样参数进行了比较,结果发现最大功率密度输出时的循环热效率总是大于最大功率时的热效率,且前者相应的热机尺寸参数比后者要小。     

Experimental investigation of effects of bio-additives on fuel economy of the gasoline engine

The matter extracted from palm oil was considered as gasoline additive. The effect of various percentages (0.2%, 0.4% and 0.6%) of the bio-additives on fuel economy of SI engine respectively running on prime gasoline, gasoline with known components, ethanol gasoline, and methanol gasoline under typical urban operation condition 2000 r/min was investigated. The results showed that the bio-additives can remarkably improve the fuel economy of SI engine while operating on all kinds of fuel. The optimal ratio of bio-additive to gasoline depends on the fuel used and on the different engine operating conditions. Besides, the experiments of constant volume combustion bomb, analysis of in cylinder processes, the synchrotron radiation and high-temperature friction were conducted to probe into the mechanism of the bio-additive impact on fuel economy. It indicated that the bio-additives can increase the maximum cylinder combustion pressure, improve exhaust emissions and largely reduce the frication coefficient. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 50376045)     

滚动H∞控制在三容实验系统中的应用研究

滚动H∞控制方法较好的解决了控制系统中的控制约束和状态约束问题,并且在线优化鲁棒性能,其核心算法是解线性矩阵不等式组.因为其计算比较复杂,只能借助于MATLAB的工具箱才能完成,所以一直以来只能应用于MATLAB的仿真试验上.本文采用MATLAB和VisualC++之间的数据交换技术,把滚动H∞方法成功应用到三容控制系统物理实验设备中,并把实验结果和MATLAB仿真结果进行了对比,证明了算法的有效性.     

天然气/柴油双燃料发动机油气切换过程的优化控制

为避免双燃料发动机在由纯柴油工况向双燃料工况切换过程中出现的转速大幅度波动现象,在对控制系统硬件不作较大改动的前提下,改进软件算法实现油气切换过程的平稳过渡.基于能量守恒方程,建立了油气切换过程的控制模型.在PID子模型中,采用了神经元自适应PID控制模型实现参数的在线自调整.引入了最优控制中的二次型性能指标对神经元的权值进行调整.在试验台中应用此模型对稳定转速工况下(转速为1 810 r/min,发动机有效功率为其额定功率的25%)的油气切换过程进行控制,结果显示切换过程中的转速波动率小于1.6%,实现了油气切换过程的平稳过渡,提高了整机性能.