基于EKF及调制傅式级数的缸压辨识

针对侵入式发动机压力传感器造价高以及运行环境恶劣导致寿命短、可靠性低的问题,利用发动机做功能量转化和牛顿运动定律对发动机做功进行建模,建立转速一步迭代模型,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对转速迭代模型进行线性化处理并进行最优估计。利用奥拓循环搭建做功循环的标准模型,利用工程热力学知识对缸内压力峰值进行求取,利用压力峰值和转速最优估计分别进行24阶傅里叶级数的频率、幅值的调制,最终完成发动机汽缸压力辨识。采用大众牌EA211发动机进行试验验证,结果表明:当设定发动机空燃比系数为0.85时,转速跟踪误差在10%以内,压力功谱误差低于2%;当设定空燃比系数为0.95时,转速跟踪误差在1.5%以内,压力功谱误差低于1.5%。试验结果证明了本文模型和算法的有效性、可靠性和精确性。