基于静动态分离的MAF传感器动态非线性建模

热膜式空气质量流量传感器广泛用于汽车发动机,但是,在有些工况下,传感器的动态响应速度不能满足控制的要求.在研究中发现,传感器的动态特性有明显的非线性.本文基于传感器的静态和动态实验,提出了基于静动态分离的Hammerstein两步法的动态非线性建模方法,建立了大小流量和正负阶跃统一的数学模型,更加准确地描述传感器的动态非线性特性.     

柴油机可变喷嘴增压器控制逻辑设计与参数标定

为了满足排放法规、提高发动机的效率和加快动态充气的响应,针对配置可变喷嘴涡轮增压器（VNT）的轻型卡车柴油机,设计了增压压力控制逻辑。控制器根据发动机转速和喷油量查询增压压力脉谱（MAP）,确定目标增压压力。采用开环预控制和闭环PID控制相结合的控制结构对增压压力进行控制,并通过排放试验标定了增压压力基本MAP、预控制MAP和PID参数因子MAP。发动机试验台上的实际控制试验结果表明,发动机实际的增压压力能够有效跟踪设定值,控制误差不超过8％。     

柴油机压缩空气补气系统的车载实验研究

柴油公交车在起步和急加速时,由于发动机转速上升缓慢以及增压器的响应滞后使得进气量跟不上供油量的变化,造成烟度排放增加。为了解决这一问题,本文研究了一种用于车载的压缩空气补气系统。在发动机怠速及减速过程中,辅助空气压缩机向高压储气罐充气;当发动机加速时,由电控单元控制的电磁阀将低压气罐中的压缩空气直接喷入进气管,增加气缸充量。车载实验结果表明,该系统可满足实际应用的要求,显著减少了柴油机加速时的烟度排放。     

喷油泵磨合试验台控制系统的开发

为了提高喷油泵磨合试验台使用的灵活性和适应性,开发了由显示控制仪、变频器和便携式PC机组成的控制系统。根据不同的试验规范由后台管理软件设置显示控制仪的参数,显示控制仪借助于变频器闭环控制变频电机的转速,并实时显示当前转速、试验时间和工作循环数等参数。当遇到异常情况时,显示控制仪自动记录故障发生的时刻和种类,显示故障信息并停机保护。实际应用结果表明,系统性能稳定,工作安全可靠。     

煤层气发动机空燃比 PID 迭代学习控制

煤层气发动机优化控制问题,对预混合双阀控制,煤层气发动机空燃比前馈控制查询表需要稳态标定试验得到,传统的方法是进行反复的测试和离线修正来获得最优控制数据.为了降低试验工作量及其耗费,提出了反馈信息在线校正前馈控制脉谱的方法,采用迭代学习控制技术,分别设计了 PID 和模糊自适应整定控制器.利用辨识的发动机稳态模型,研究了不同初始状态下两种学习控制器的收敛性能和稳态空燃比校正效果.仿真结果表明,模糊自适应整定 PID 学习控制算法具有较快的收敛速度和较小的学习误差,更适合煤层气发动机位置控制参数的在线应用.     

一种先进的单片机测频／鉴频测温方法

介绍了一种依据振荡测频原理对温度进行测量的方法。通过热敏电阻和数字集成电路将温度变化转换成振荡频率的变化，并利用８０３１单片机的硬软件资源对该调频信号进行脉冲计数式鉴频和数据处理。     

多缸二甲醚发动机电控单元软件的研究

介绍了一种适合二甲醚DME代用燃料的电控PRVI（泵-轨-阀-嘴）喷射系统,并根据二甲醚的性质特点研究开发了系统电控单元的管理模块、控制模块和计算机监控系统。通过在油泵试验台上的燃油喷射试验,验证了控制软件的实时性和精确性。     

高效Atkinson循环TGDI发动机作为传统动力的研究

基于涡轮增压缸内直喷(TGDI)发动机,采用高几何压缩比和大范围可调的可变气门正时(VVT)机构,选择合适的阿特金森(Atkinson)循环率,在兼顾高负荷动力性的同时降低部分负荷的油耗,以解决阿特金森循环发动机动力性不足的问题。制作样机并进行台架试验,研究了阿特金森循环对发动机换气过程的影响和燃油经济性的改善效果及阿特金森循环对排放和动力性的影响。结果表明:阿特金森循环可以容忍更大的几何压缩比以提升热效率,同时有利于降低部分负荷下的泵气损失并提高低负荷时的燃烧稳定性,可降低油耗、颗粒物排放及高负荷时的爆震倾向;但进气门关闭推迟会严重影响发动机的动力性能,因此需要降低高负荷时的阿特金森循环率并提高增压压力。     

多功能滑动轴承试验台测控系统设计

为了研究不同机械行为下轴—滑动轴承系统中滑动轴承的润滑性能,研制了多功能滑动轴承试验台的测控系统。该系统由测控仪和工控机组成,可以测量润滑油膜瞬时压力、油膜厚度以及温度分布状况,确定轴心位置、轴颈倾斜角等性能参数。测控仪对试验台主轴转速进行闭环控制,按主轴转角对传感器信号进行采样,并以网络通讯方式进行数据传输。后台管理系统以图表形式显示采样数据,计算并绘制参数曲线。测试结果表明,该系统完全能够满足高速、高精度数据采集和滑动轴承试验的要求。     

煤层气发动机稳态排放预测模型的辨识建模研究

基于排放测量数据，采用量化共扼梯度法（SCG）建立了煤层气发动机的BP神经网络排放预测模型．检验结果证实了模型的准确性。为全面了解煤层气发动机的排放特性和制定合理的排放控制策略，借助于该模型，通过模拟研究对发动机的排放性能进行了预测，并分析了预测结果。