si发动机afr的非线性模型预测控制

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1、SI发动机AFR的非线性模型预测控制第1章绪论1.1课题背景随着社会的快速发展,全球汽车保有量从1950年开始以大约每十年翻一番的速度增长,预计在2025年时将超过25亿辆[1-4]。其中我国汽车保有量在2015年已达到了1.72亿辆,比2014年增长了11.69%。汽车在给人们出行带来方便快捷的同时,也带来了越来越多的烦恼,其主要表现为以下两个方面:环境方面:汽车尾气是空气的重要污染源,汽车排放的主要污染物为一氧化碳CO、氮氧化合物NOx、碳氢化合物HC、二氧化硫SO2、含铅化合物和微粒PM等[5]。其中CO是无色无味

2、的窒息性有毒气体,吸入过量的CO会使人呼吸困难甚至死亡;而NOx会和周围的水蒸气结合生成稀硝酸,对人的眼鼻喉等器官直接造成伤害;HC和NOx在大气环境中受到强烈的太阳光紫外线照射后,产生一种复杂的光化学反应会形成光化学烟雾;SO2会氧化成硫酸雾,是环境酸化的重要前驱物;汽车尾气中的铅化物会随呼吸进入人的血液中,然后迅速累积到人的骨骼,从而干扰血红素的合成,侵袭红细胞,引起贫血、损害人体神经系统等[6-8]。因此,汽车尾气治理是环保中的一项重要工作。能源方面:由于全球不可再生资源日益枯竭,各个国家都提倡节约能源。而汽车的主

3、要动力就于不可再生能源石油。据统计全世界的石油产品中46%的石油都是汽车内燃机消耗的,而我国的这一比例远远高于世界平均水平。石油资源日益枯竭和全球性能源危机的出现都在不断地提醒人们降低燃油消耗量是非常重要的[9-11]。为了减少汽车尾气污染对环境的危害,提高燃油利用率,各国政府制定了日趋严格的汽车尾气排放标准。这种标准的发展可以分为三个阶段:第一阶段是法规形成阶段,主要是为了限制CO及HC的排放,随后又增加了对NOx的限制;第二阶段是法规加强和完善阶段;第三阶段进入低污染时期,加强了对HC的限制。如图1.1所示,二十世纪

4、八十年代以来,欧盟为了减少空气污染相继制定了一系列日益严格的汽车尾气排放标准[12-13]。图1.2为我国汽车尾气排放中主要污染物的变化图。........1.2汽车发动机AFR控制的发展现状AFR是发动机众多参数中最重要的参数之一,能从根本上决定发动机的性能,该参数的调整是发动机其他参数调整的基础[19]。本文所研究的SI发动机AFR系统是一个多变量且高度复杂的非线性系统,其中节气门角度、节气门前后压力差、气缸温度、喷射燃油质量流速等变量之间存在强烈耦合,而且AFR系统中还存在了很多延迟环节,这些因素都给AFR控制带来

5、了诸多麻烦[25]。目前发动机AFR系统都是利用MAP图进行控制的,这种方法由于结构简单、鲁棒性强、稳态无差等一系列优点得到了广泛应用。但是MAP图的标定实验需要耗费巨大的人力物力,而且在瞬态工况下控制精度无法得到保障且不具有自适应性等缺点,因此,需要更加先进的、性能优良的且具有自适应能力的AFR控制方法[26]。为了精确地控制AFR,同时必须建立发动机AFR的动态数学模型。发动机模型可以用于仿真实验来检测发动机控制器的性能,并且建立精确的发动机模型已经成为很多先进的发动机控制方法中非常重要的环节。目前发动机模型主要分为

6、两类:机理模型和非机理模型。前者用不同的微分方程来描述发动机的动态过程,可以用其代替真实发动机作为仿真模型;后者则是由发动机实际数据估计得到模型参数的建模方法,如神经网络模型、多项式模型等,这种模型通常可以用作控制模型。...........第2章SI发动机AFR系统建模2.1引言本章首先介绍目前广泛应用的SI发动机的运行过程和其基准模型MVEM模型,后续用MVEM模型来代替真实SI发动机作为仿真模型。并利用在实际工程中广泛应用的NARX模型和RBF神经网络模型对MVEM模型进行建模,这是AFR系统非线性模型预测控制的基

7、础和前提。首先通过实验选出合适的NARX模型结构,利用广泛使用的渐消记忆递推RLS算法对其模型参数进行辨识。再利用RBF神经网络模型对SI发动机AFR系统进行建模。最后对两种模型的各自优点进行分析,为后文模型预测控制做准备。........2.2SI发动机运行过程SI发动机是一种内燃式发动机,在汽车工业中已经得到了广泛应用。它是通过外部点火装置令空气燃料混合气体燃烧,将化学能转化为机械动能。SI发动机根据不同的喷油方式可以分为单点喷射、多点喷射和缸内直喷式发动机。其中多点喷射往复式活塞SI发动机具有转速快、结构简单且运行

8、平稳等众多优点得到了广泛应用,其结构如图2.1所示。在发动机运行时,空气与燃油在进气歧管内混合产生空气燃料混合物。其中空气质量流速是由节气门角度决定的,通过计算喷油时间,燃油喷射器将会喷射出相应的燃料,然后由进气阀和废气阀来控制进入汽缸内的空气燃料混合物流量,随后该混合物燃烧从而产生气体推动活塞对外做功,最后将产生的

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