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《基于模糊PID_Smith控制的汽车怠速控制方法的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、机械设计与制造第2期-104-MachineryDesign&Manufacture2007年2月文章编号:1001-3997(2007)02-0104-03基于模糊PID－Smith控制的汽车怠速控制方法的研究周兆爽付景顺王荔楠(沈阳工业大学机械工程学院,沈阳110023)StudywithfuzzyPID-SmithcontrolleronIdlespeedcontrollingofautomobileZHOUZhao-shuang,FUJing-shun,WANGLi-nan(SchoolofMechanicala
2、ndElectricalEngineeringofShenyangInstituteofTechnology,Shenyang110023,China)!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!"!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!"【摘要】用模糊控制方式,结合它们的优点提出了汽车发动机怠速的模糊PID-Smith控制方式。改善了PID控制方式对扰动的敏感性,避免了Smith预估器对被控对象控制模型要求严格的缺陷,增强了控制系统的鲁棒性。经过仿真证
3、实了这种控制方式应用于汽车发动机怠速控制的可行性。关键词:怠速;PID;模糊;Smith;控制【Abstract】Bycombiningwiththesecontrolmodes'strongpoints,anewmethodnamedFuzzyPID-Smithcontrolmodeispresentedinthispaper.ThisnewmethodamendsthePIDcontrolmode'ssensitivityforthecontrolmode,mendstheSmithcontrolmode'sseve
4、rerequirementsforthecontrolledobject,andimprovestheinertiaofcontrolledsystem.ItisconfirmedthatitispossibletoapplythismethodtoidlespeedcontrolbythesimulationofidlespeedcontrolwiththisFuzzyPID-Smithcontrolmodeinordertoimprovetheperformanceofidlespeedcontrol.Keyword
5、s:IdleSpeed;PID;Fuzzy;Smith;Control!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!"!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!"中图分类号:U464文献标识码:A对于发动机而言,为提高燃烧效率,减少排放,采用更精确的燃烧控制方式已经成为必然要求。本文比较传统PID控制方式,经典Smith控制方式,提出了模糊PID-Smith控制方式,并把该控制方式应用于发动机直喷控制系统,经过怠速速度控制系统仿真证明了该方式提高了燃烧效率,
6、增强了系统的稳定性。1怠速控制发动机怠速是一个很重要的工况,汽车在交通密度大的道路上行使时,约有30%的燃油消耗在怠速阶段,尽可能降低怠图1怠速控制过程速的转速并保持怠速的稳定性,可以减少排放和降低油耗[1]。2模糊控制方式发动机怠速控制系统[2]的主要功能就是由ECU自动维持模糊逻辑和模糊数学虽然只有短短的三十余年历史,但其发动机怠速工况稳定运转。即由ECU根据各传感器的输入信号理论和应用的研究已取得了丰富的成果。与传统控制方法如所决定的目标转速与发动机的实际转速进行比较。根据所比较PID控制相比,模糊控制利用人类专家
7、控制经验,对于非线性、得出的差值,确定相当于目标转速的控制量,去驱动控制进气量复杂对象的控制显示了鲁棒性好、控制性能高的优点。[6]的执行机构[3]。模糊逻辑应用最广的领域是在工业过程的控制中,这些工怠速控制过程原理如图1。业过程或者没有一个数学模型,或者其数学模型有很强的非线要降低怠速,必须提高发动机控制的稳定性,才能保证发性。模糊调节器的实现需要三个阶段,如图2。动机平稳运行,不熄火。传统的怠速控制,多采用比例积分微分PID[4]这种控制器的优点是在任一给定的工况点,控控制方式。制系统非常容易标定,不需要汽油机的模型
8、。但是系统状态发生变化时容易产生不稳定,为此必须针对不同的干扰设置不同的参数。而且由于控制器对汽油机的负载干扰响应慢,所以怠速往图2模糊调节器控制过程往会出现波动现象,所以这种方法不能很好地解决汽油机怠速模糊调节器的主要优点就是它的鲁棒性,这在控制本质不控制问题[5]。稳定的过程中尤其重要。[7]模糊控制是从人类智能
