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。     

信息融合技术在汽油机过渡工况空燃比控制中的应用

对多传感器信息融合技术作了简要介绍,并结合汽油机过渡工况空燃比控制系统的要求与特点,探讨了信息融合技术用于空燃比控制系统的基本层次结构。将信息融合的层次与空燃比控制的功能相对应,提出了汽油机过渡工况空燃比控制的信息融合模型,进而对汽油机空燃比系统中信息融合在不同层次上的实现方法进行了讨论。     

汽油机过渡工况进气流量的神经网络预测研究

进气流量的精确测量是车用汽油机空燃比精确控制的基础,发动机工作在过渡工况时,因进气状态变化,空气流量传感器的滞后响应影响了过渡工况空燃比的控制精度。提出了一种基于汽油机过渡工况各种参数信息融合的过渡工况进气流量预测方法,分析了影响汽油机过渡工况进气流量的各种工况参数,提取了特征参数并建立了BP神经网络信息融合预测模型。对车用汽油机加减速工况试验数据进行仿真,研究结果表明,该方法能够准确实时地预测汽油机过渡工况的进气流量,同时能够消除空气流量传感器的滞后特性。     

基于Elman神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q型电喷汽油机为研究对象,分析了汽油机空燃比的数学模型,提出了一种基于Elman神经网络的过渡工况空燃比辨识方法。试验结果表明,Elman神经网络空燃比模型具有简单的网络结构,能高精度地逼近车用汽油机空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于1%,优于前馈BP神经网络模型的辨识结果。建立的Elman神经网络空燃比模型能改善过渡工况空燃比控制精度,提高排放性能。     

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。     

基于SVR的汽油机过渡工况进气流量预测研究

针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题，分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性，提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势，采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取，并利用遗传算法(GA)对模型参数进行寻优辨识，以提高模型的泛化性能和预测精度。运用汽油机过渡工况仿真试验数据对模型进行了训练和预测，并应用MATLAB/LIBSVM工具箱实现SVR模型的回归预测功能。结果表明：SVR模型的预测值与试验值的误差控制在2%范围之内，有效实现了过渡工况进气流量的预测；与常规的RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型相比，SVR模型具有更高的预测精度，适用于汽油机过渡工况空燃比的精准控制。     

MWMTBD620柴油机加载过渡工况的性能研究

采用自行设计的过渡工况控制及测量系统,对MWMTBD620柴油机进行了加栽过渡工况下的空燃比、 消光烟度及示功图参数的测试。试验结果表明,随负荷增加率的上升,空燃比减小,燃烧恶化;燃烧始点后移,预混 燃烧比明显下降。上述原因导致了在加载过渡工况下,随负荷增加率的升高,柴油机的性能恶化,油耗增加,燃烧 噪声变大,排气烟度上升。     

汽油机加速工况准维燃烧模型的建立方法研究

详细地介绍了汽油机加速工况时准维燃烧模型的建立过程。分析了加速工况和稳态工况下模型的区别,提出了加速工况时对稳态工况下模型的空燃比AF、充气效率、传热系数进行修正的方法。     

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。     

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。     

进气道滚流比对发动机充气模型精度影响的试验研究

进气道结构是决定发动机缸内气体滚流强度的主要因素。针对一款直列四缸1.2 L增压直喷、DVVT汽油机,通过试验的方法,研究了发动机不同转速、负荷工况下,进气道滚流比参数对发动机进气状态和燃烧过程的影响,并对比了不同滚流比情况下的汽油机充气模型精度。研究结果表明,进气道滚流比对发动机的进气状态有显著影响。针对相同的ECU标定数据,滚流比的改变会造成充气模型精度较为明显的偏差。     

汽油机空燃比控制和时间延迟的研究

总结了近年来国内外学者在汽油机空燃比精确控制方面的研究概况；分析了影响汽油机空燃比控制精度的因素；着重研究了空燃比闭环控制中的时间反馈延迟，并建立了时间延迟数学模型。     

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。     

基于神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q电喷汽油机为研究对象,提出了一种基于BP神经网络的空燃比辨识方法,比较了不同拓扑结构的神经网络对空燃比辨识精度的影响,得到了一种最优的空燃比模型。试验结果表明,空燃比模型能高精度地逼近空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于2%。     

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。     

电控燃油喷射汽油机冷起动过程的排放研究

选取中国和日本的4种采用电控燃油喷射的汽油机轿车进行了冷起动过程HC和CO排放参数测试。试验结果表明,空燃比的有效控制仍是优化冷起动过程的重点和难点。提出控制冷起动过程排放的关键时段在起动后的30s,在此期间应设法对空燃比实施有效控制以及优化冷起动过程。     

基于CMAC的汽油机瞬态工况进气流量预测研究

针对进气流量测量误差问题,运用改进型CMAC神经网络建立瞬态工况下进气流量预测模型,在变加速、变减速两种具有代表性的瞬态工况下进行仿真试验,通过对试验结果的分析,说明了汽油机进气流量预测模型的效果,嵌入该预测模型可增强空燃比控制效果。     

电子喷射汽油机与排气净化的研究

电子喷射汽油机可以实现任何工况下具有最佳空燃比，并且其值靠近理论空燃比，这时汽油机排气污染物浓度低。该项技术应用于492Q汽油机，取得了良好效果。     

电控汽油机动力加浓工况空燃比控制策略研究

对于电控汽油机动力加浓工况,提出了一种基于排气温度的空燃比反馈控制策略。发动机台架模拟试验表明,这种控制策略不但能有效降低燃油消耗率,减少CO排放量,实现三元催化转化器的主动保护,而且也能使空燃比、排气温度、汽车的运行工况和气候条件等达到最佳匹配。     

某型汽油机进气道流动数值分析

为了得到某型汽油机进气道的流量系数和滚流比,验证模拟计算与试验测量的准确度,文章利用AVL-FIRE软件对某汽油机进气道的气流运动进行CFD分析,并将模拟计算值与试验测量值进行比较。通过模拟计算,得到了各模拟工况下的流量系数和滚流比。结果表明:该汽油机最大气门升程时进气道的流量系数在0.6左右。进气道内部形成了较明显的滚流。模拟计算可以较好地预测试验测量结果,可以用来指导进气道设计。