PFI汽油机空燃比控制仿真及试验研究

基于发动机台架试验,建立并标定了进气道燃油喷射单缸汽油机一维仿真模型,探索了空燃比控制的新方法。依据经典控制理论,通过所建空燃比PID控制器与参数整定,实现了稳态空燃比控制。基于x-τ油膜模型,提出了其代数控制X-Y油膜方程,分析了进气道燃油传输过程对空燃比控制的影响;通过燃油阶跃扰动法,对X,Y参数进行识别,获得了X,Y参数MAP图,构建了离散化燃油动态补偿器,实现了空燃比在瞬态工况下的前馈控制。     

基于小波网络逆系统的汽油机瞬态空燃比预测控制研究

为实现瞬态空燃比精确控制,提出基于小波网络逆系统的复合预测控制策略。利用小波网络辨识空燃比系统逆模型,实现对瞬态空燃比系统中进气量的动态前馈补偿,并将该逆系统与原系统串联构成一伪线性系统,然后结合动态矩阵控制对系统的扰动、误差等进行修正,实现对非线性、时滞、时变的瞬态空燃比系统的预测控制;最后利用瞬态工况试验数据进行仿真,并与台架试验数据进行对比,结果表明小波网络逆模型能高精度地逼近空燃比瞬态过程,结合动态矩阵控制可提高系统的鲁棒性和抗干扰能力,该复合预测控制策略能实现、也适合发动机瞬态工况空燃比的精确控制。     

基于改进均值模型的汽油机瞬态空燃比控制研究

结合平均值模型(MVEM)和BP网络的优点,对平均值模型进行改进,将BP网络替代均值模型中经典X-τ油膜模型,对喷油脉宽进行辨识。将改进后的均值模型和原均值模型在SIMULNK中建模,研究结果表明,采用改进后的均值模型,发动机瞬态空燃比最大偏离值和偏离时间明显得到改善,具有精度高、跟踪快速的特点,为基于模型的发动机瞬态工况空燃比的控制提供参考。     

用CMAC神经网络精确控制汽车空燃比

基本CMAC神经网络和变增益补偿的控制策略在发动机空燃比控制中具有良好的精度和自适应性。在研究该策略的基础上，对其基函数和学习算法进行了改进，分析了喷油过程特性，并考察了随机工况和过渡工况下的瞬态空燃比控制精度。在相同条件下的MATIAB仿真表明，随机工况和过渡工况空然比误差的相对标准差均控制在2％以内，控制精度显提高。     

基于状态观测器的天然气发动机控制策略研究

针对天然气发动机,在建立进气空燃比均值模型的基础上,根据稳态工况下精度高、瞬态工况下响应快的控制需求,在稳态工况下设计了闭环状态观测器,保证了对进气量的精确估计;在瞬态工况下设计了进气量开环而压力闭环的状态观测器,在确保对进气量估值具有较高精度的同时提高了估计实时性.结合天然气密度补偿策略形成了基于模型的控制策略,通过台架试验对控制策略进行了验证.     

基于预测的 EFI 发动机自适应混合控制

针对发动机非线性、时滞、时变对象在线控制问题,利用高斯函数作为CM AC神经网络的基函数降低网络计算量,结合自适应算法构建发动机空燃比控制方法。在此基础上,为获取精确控制效果,提出采用灰色马尔科夫模型预测下一时刻氧传感器的状况,从而对喷油量进行补偿,以消除由于传感器信号时间滞后对喷油补偿量的影响。在采用台架试验数据确定控制策略模型的结构参数的基础上,对提出的自适应混合控制方法进行了测试。测试结果说明,提出的控制方法不仅保证了稳态空燃比控制的准确性,同时提高了暂态工况下空燃比控制的有效性。     

基于小波网络的发动机瞬态工况进气流量动态辨识与预测研究

由于发动机进气系统具有复杂的非线性动态特性,因此构建了进气流量小波网络辨识与预测模型,并利用最小二乘法(DLS)对小波网络参数和预测控制率进行了学习和优化,以提高小波网络预测模型的可靠性和预测精度。作为对比建立了基于BP神经网络的预测模型,并利用瞬态工况试验数据分别对两种模型进行了仿真研究。结果表明,小波网络模型能有效地预测发动机瞬态工况进气流量,与BP神经网络预测模型相比,误差精度更高,可用于发动机瞬态工况空燃比的精确控制。     

发动机MAP传感器动态特性相关问题的探讨

在对发动机进气歧管中动态波分析的基础上,结合发动机进气歧管压力传感器的动态特性,针对发动机瞬态过程中的空燃比控制问题，提出了MAP动态补偿及基于时间采样的解决对策。     

电控汽油喷射发动机瞬态过程空燃比控制

在发动机台架上对EQ491i电控汽油喷射发动机的加、减载瞬态过程的空燃比进行了测量 ,对引起瞬态过程空燃比变化的原因进行了分析 ,并通过试验研究了相应的修正控制项对空燃比的影响。研究结果表明 ,以线性表格为基础的修正方式不能完全控制瞬态过程空燃比的偏移 ,初始阶段的空燃比偏移脉冲难以避免。     

基于模型的汽油机过渡工况空燃比控制研究

针对汽油机过渡工况的空燃比控制精度问题,对装备FAI电喷系统的汽油机进气道内燃油动态特性现象学模型(X-τ模型)参数进行了标定,并分析了进气道温度、发动机转速和负荷对模型参数的影响。通过对汽油机过渡工况空燃比进行的基于模型的控制试验,验证了该方法可以有效满足汽油机对过渡工况空燃比快速响应、精确控制的要求。     

基于曲轴箱强制通风的汽油机进气模型修正研究

为了更加精确地确定汽油机空燃比,使发动机在不同工况下得到最佳的动力性、经济性和排放性能,需要定时、定量地提供当量空燃比。而喷油量是基于进气量变化的,所以精确地控制进气量是整个控制系统的基础。在传统的进气歧管空气流量平均值模型(MVEM)基础上,考虑了曲轴箱强制通风系统(PCV系统)对进气量的影响,并对改进后的模型在simulink环境下进行稳态和瞬态仿真。通过分析仿真结果,得出了改进模型的进气量和进气歧管压力等参数,模拟结果更能接近实际进气过程,空燃比控制精度得到提高。还对传统进气模型提出了一些改进方向。     

关于环保型发动机机动车尾气污染治理初探

<正>一环保型发动机概述环保型发动机是指安装了三元催化转化器系统,通过氧传感器反馈控制空燃比,使用微电脑对发动机工作性能及尾气排放全方位系统控制,它能精确控制空燃比。环保型发动机与化油器发动机相比具有以下先进性:1.任何工况下都能获得精确空燃比的混合气;     

增程发动机冷启动及稳定运行的控制策略研究

建立了电动汽车增程器系统的模块化控制仿真平台。将GT-Power中的接口模块与Simulink模块建立耦合模型，进一步通过Matlab/Simulink建立转速控制和空燃比控制模型，研究了增程发动机冷起动及稳定运行时转速和空燃比的控制策略，对比了传统 PID控制方法以及模糊 PID控制方法。结果表明，模糊 PID控制在目标转速以及空燃比的响应速度和误差方面均优于传统 PID 控制；稳定运行时，增程发动机转速保持在最佳工况点 3 000 r/min 附近，实现发动机高效节能。     

电喷汽油机进气管燃油动态模型及补偿的仿真

在燃油动态模型的基础上给出了空燃比动态补偿策略。通过MATLAB的SIMULINK仿真环境，对进气管燃油动态特性及其补偿器模型进行了仿真，并详细分析了模型参数对空燃比所产生的影响。     

一种实现组合燃烧模式闭环控制的宽域氧传感器控制器

为了降低重型增压燃气发动机燃料消耗和热负荷,并使之运行在稀薄燃烧区,设计了一种宽域氧(UEGO)传感器控制器和基于此控制器快速实现稀薄燃烧控制的方法。该控制器通过采集UEGO、发动机转速和进气压力等信号,精确计算得到当前工况下的空燃比值,并与可标定的目标空燃比值进行比较,判断当前混合气的浓稀状态,向基于理论空燃比控制的燃气发动机ECU实时输出模拟的开关型氧传感器信号。试验表明:控制器结合基于理论空燃比控制的ECU能实现燃气发动机理论空燃比燃烧和稀薄燃烧组合模式的闭环控制。     

基于GPC的稀燃天然气发动机空燃比自适应控制

建立了电控单点喷射稀燃天然气发动机的CARIMA模型,设计了广义预测自适应空燃比控制器。采用Matlab/Simulink建立了仿真模型,并进行了仿真对比。结果表明,与PID控制算法相比,基于GPC的自适应算法稳态性能优良,能明显改善空燃比瞬态跟随精度,对系统扰动具有更强的鲁棒性。     

基于BP神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为克服车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出了一种基于BP神经网络的空燃比多步预测模型。通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时为提高空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息。以HL495发动机过渡工况试验数据进行仿真,结果表明该方法能精确预测过渡工况空燃比。     

汽油机新电控单元MICS1.0 ECU的喷油控制

介绍了MICS1．0型汽油机电控单元的喷油控制策略，包括起动暖机控制、空燃比开环及闭环控制、瞬态燃油补偿控制、自学习策略及安全保护模式等。通过对AJR型发动机的匹配试验，验证了优化后的控制策略可使发动机在维持较低排放的基础上获得优质的起动性、动力性、经济性和驱动性。     

燃油修正值分析在发动机故障诊断中的应用

发动机控制单元（ECU）对空燃比的控制是通过对喷油量（喷油脉宽）的控制来完成的。ECU在控制空燃比时可采用2种方式：开环控制和闭环控制。在空燃比开环控制中,ECU先根据发动机转速和进气量,按理论空燃比（14．7：1）计算出基本喷油量,然后结合冷却液温度、负荷等发动机实际运行条件对基本喷油量进行适当修正,以使发动机在各种运行条件下均能获得最佳空燃比,这种控制方式不对实际空燃比进行监测。     

氧传感器故障状态补偿控制方法的研究

在Hendricks提出的汽油机平均值模型的基础上增加了空燃比模型、氧传感器模型和PI控制器,建立了系统仿真模型,并通过台架试验进行了验证.在系统仿真模型上模拟了氧传感器的响应延迟故障,研究其不同故障程度对发动机喷油规律和排放的影响.同时提出了一种基于Elman神经网络的虚拟氧传感器,根据Elman神经网络的基本理论构建了网络模型,以模型输出作为网络的训练样本,并对该网络模型进行了训练和测试.结果表明,该模型能较好地预测空燃比信号,并利用预测信号进行氧传感器故障状态下的补偿控制;基于Elman神经网络和虚拟氧传感器信号的喷油规律与正常状态下的喷油规律一致,能满足实际空燃比控制需求.