基于MATLAB-RTW的空燃比控制.pdf

1、本文主要針對瞬態(tài)空燃比的精確控制問題，基于一種完善的發(fā)動機平均值模型，研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和自適應(yīng)逆控制這兩種非線性控制策略在SI發(fā)動機瞬態(tài)空燃比上的應(yīng)用仿真問題。 首先，介紹了發(fā)動機空燃比(特別是暫態(tài)空燃比)控制的必要性，以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。同時，根據(jù)對國外汽車發(fā)動機模型的綜述分析，選擇適合本文用于空燃比控制的Elbert Hendricks汽油機平均值模型。并在Simulink下完善了該模型中的燃油子模型，建立了不含代數(shù)

2、環(huán)的模型形式，避免了Simulink中的斷點現(xiàn)象，使仿真能夠順利進行。 其次，在分析了國內(nèi)外瞬態(tài)空燃比控制策略的基礎(chǔ)上，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)逆控制方法來控制暫態(tài)空燃比。在比較各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，選擇了自適應(yīng)能力更強、學(xué)習(xí)更快、效率更高的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來控制汽油機空燃比。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法比較多，本文采用最大矩陣元法確定隱層神經(jīng)元數(shù)目，利用改進的高斯核的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法來確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始化和參數(shù)自學(xué)習(xí)規(guī)則。完成基于Simul

3、ink的RBF空燃比控制的在線仿真，仿真結(jié)果表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好的適應(yīng)性，達到空燃比的精確控制。利用基于MATLAB/RTW的控制系統(tǒng)一體化設(shè)計方法，分別完成了整個空燃比控制系統(tǒng)和單純控制器的通用實時代碼的生成。并且驗證了代碼的有效性。 再次，介紹了非線性自適應(yīng)控制理論，根據(jù)非線性自適應(yīng)逆控制原理，在比較不同自適應(yīng)算法的基礎(chǔ)上，采用了基于改進的LMS算法的空燃比自適應(yīng)逆控制方案。建立了自適應(yīng)逆控制汽油機空燃比的Simulin

4、k框圖模型，分別用MATLAB語言S-function和C-MEX S-function實現(xiàn)了控制算法。仿真結(jié)果表明： 在復(fù)雜的發(fā)動機工況下，瞬態(tài)空燃比相對誤差在±1％以內(nèi)，用C語言實現(xiàn)的算法大大加快了仿真時間。對于自適應(yīng)逆控制器，分別在連續(xù)和離散狀態(tài)下生成了通用實時代碼，為實際ECU開發(fā)提供了一定的價值。發(fā)動機的工作指標(biāo)有很多，主要有動力性能指標(biāo)和經(jīng)濟性能指標(biāo)等，不同的工況對應(yīng)的指標(biāo)不同，對混合氣的濃度要求也不一樣。為了達到全