基于RBF網(wǎng)絡(luò)和逆模型的汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制.pdf

1、降低汽車排放和油耗是涉及環(huán)境保護(hù)和能源的國(guó)際性問題，從發(fā)動(dòng)機(jī)控制角度而言，精確控制汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比是解決這一問題的重要措施，也是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。對(duì)此，作者開發(fā)了采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和逆控制空燃比的方法，并基于發(fā)動(dòng)機(jī)平均值模型進(jìn)行了這兩種控制策略的MATLAB離線仿真和SIMULINK在線仿真。 首先，介紹了研究汽車發(fā)動(dòng)機(jī)空燃比(特別是瞬態(tài)空燃比)控制的必要性和重要性，以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。同時(shí)，根據(jù)對(duì)國(guó)內(nèi)外汽車發(fā)動(dòng)機(jī)模

2、型的綜述分析，得到在不同控制策略下選擇發(fā)動(dòng)機(jī)模型的方法。 接著，在分析國(guó)內(nèi)外各種控制策略的基礎(chǔ)上，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和逆控制對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)空燃比進(jìn)行控制的策略。通過對(duì)已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案進(jìn)行分析比較，得出采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)論。逆控制控制空燃比的控制策略是作者提出來的，作者在中外刊物上沒有找到用此方法控制汽油機(jī)空燃比的文獻(xiàn)。文中對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和逆控制的相關(guān)知識(shí)做了必要的介紹。 文中采用的發(fā)動(dòng)機(jī)模型是由丹麥技術(shù)大學(xué)Elbert H

3、endricks教授和他的同事們提出來的，此模型具有較高的精度，它對(duì)不同于建模的三種發(fā)動(dòng)機(jī)在整個(gè)運(yùn)行域上的誤差標(biāo)準(zhǔn)差僅為2～3％，對(duì)同一發(fā)動(dòng)機(jī)采用不同進(jìn)氣歧管和噴油系統(tǒng)時(shí)也具有相同精度水平，被研究者們廣泛采用。 在發(fā)動(dòng)機(jī)模型和控制方案確定后，作者編寫了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和逆控制的MATLAB離線仿真程序，并借鑒課題前期成果的方法，把自適應(yīng)補(bǔ)償算法加到控制程序中，從而構(gòu)成自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和自適應(yīng)逆控制策略。分別對(duì)簡(jiǎn)單油膜方程和

4、復(fù)雜油膜方程作了MATLAB仿真分析比較，兩種控制策略在瞬態(tài)過程都得到了很高的空燃比控制精度。隨后還與課題前期的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的仿真結(jié)果進(jìn)行了分析比較。 隨后，作者編寫了兩種控制方案控制器的S function，從而構(gòu)成基于S function的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)逆控制的SIMULINK在線仿真模型。仿真中，通過改變負(fù)載類型、改變油膜參數(shù)和更換油膜方程，同時(shí)對(duì)點(diǎn)火角附加隨機(jī)噪聲，考察了兩種控制器的適應(yīng)性和魯棒性。仿真結(jié)