基于遗传算法的发动机模糊控制研究与应用

针对汽车发动机参数具有离散性、非线性和不确定性,难以精确控制瞬态过程的过量空气系数和点火时刻的问题,根据遗传算法和模糊控制理论,研究和设计了一种基于模糊控制的新型发动机集中控制装置。讨论了装置的硬件平台及工作原理,探讨了基于遗传算法的参数自寻优。通过实验验证了装置的可行性和可靠性,并表明动力性和经济性指标明显改善。     

基于遗传算法的车辆行驶速度的模糊控制研究

研究并建立车辆行驶速度控制系统的数学模型,对这一复杂的高阶、非线性、时变系统,提出一种基于遗传算法的车辆行驶速度模糊控制新方法,该方法较常规的模糊控制具有更优的控制性能。仿真实验结果表明该车辆行驶速度遗传算法的有效性。     

发动机振动模糊半主动控制的研究

对发动机的主动隔振,提出了一种基于电流变技术的模糊半主动控制的研究。在介绍了模糊控制和电流变液特性的基础上,建立了发动机主动隔振的半主动控制模型,设计二输入单输出的模糊控制器,根据经验和理论分析制定模糊控制规则,运用MATLAB软件进行了被动控制与半主动控制的联合建模并仿真。仿真结果显示,与被动控制相比,模糊控制有很好的控制效果,使发动机的减振效果进一步提高。     

发动机试验台测控系统模糊神经网络控制方法的研究

结合模糊控制、神经网络、遗传算法的优点,提出发动机试验台测控系统模糊神经网络控制方法。利用遗传算法的全局优化策略,避免陷入局部最小点的缺陷。在建立发动机-测功机传动系统动力学模型、发动机有效转矩模型、测功机励磁电流模型的基础上,进行了动态仿真模拟,较好地解决了试验台控制的稳定性及测量的实时准确性问题。     

基于模糊控制的发动机排气缓速制动控制方法的研究

介绍了发动机排气缓速器的工作原理,针对汽车在连续长下坡行驶时对安全稳定车速的要求,提出了基于模糊控制理论的发动机排气缓速制动控制方法,对控制器结构和模糊控制规则进行了设计。     

行星排式混合动力汽车发动机转速优化

行星排式混合动力汽车具备发动机与路载解耦的特点,在控制时需引入PI算法调节发动机转速。对一种双行星排式混合动力系统进行研究,以提高车辆燃油经济性为目标,搭建了基于发动机最优工作曲线的控制策略。通过分析发动机转速,发现在传统PI控制下,发动机速度不能良好地跟随,存在波动现象,影响了整车燃油经济性。鉴于模糊算法的优良特性,将模糊控制与传统PI算法结合,实现PI参数在线修正。基于Cruise与Simulink平台进行了联合仿真,结果表明,采用模糊PI控制后,发动机转速跟随及时,有效消除了波动,电机MG1工作点也更为集中地分布在高效区域内,整车油耗在原有的节油表现基础上又有了2.83%的提升。     

基于模糊PID控制的汽车防抱制动系统控制算法研究

提出一种基于模糊PID控制的防抱制动系统控制方式。针对简化的汽车纵向双轮模型,设计了模糊PID控制器,讨论了模糊 PID控制切换参数的选取,并具体介绍了模糊控制器的设计。仿真对比试验验证了模糊PID控制性能优于单一的PID控制和模糊控制。     

PHEV模糊控制策略仿真

ADVISOR中自带的并联电辅驱动控制是基于工程经验的逻辑门限控制,它保证了发动机的效率,但却没能顾及发动机的经济性和排放性。文章基于ADVISOR软件平台,设计了PHEV模糊控制策略,并在MATLAB／SIMULINK环境下建立仿真模型,通过仿真验证了该策略的可行性和有效性。从仿真结果可以看出,相比电辅控制,文章提出的模糊控制策略能有效地提高车辆燃油经济性,降低排放,并使SOC的波动幅度减小,延长了电池组的使用寿命。     

无级变速传动系统综合控制仿真与试验

基于无级变速传动系统动力学仿真模型与自适应模糊控制策略,综合考虑后备功率、动力传动系损失和CVT速比变化响应滞后的影响,提出了τ算法、发动机转矩补偿和发动机转速补偿3种控制方法,并分别对采用这3种控制方法时的动力性与燃油经济性进行仿真分析.结果表明,相对于常规控制,采用这3种综合控制方法后动力性基本保持不变,而经济性则分别提高了约2.9%-3.5%.     

发动机怠速的模糊控制

通过对发动机怠速系统的分析,分析了影响怠速稳定性的各种因素。为了克服控制的各种问题,将模糊控制理论应用于发动机的怠速控制,并建立了系统的动态仿真模型。对系统进行了控制仿真的结果表明,模糊控制能够增强怠速的稳定性和提高系统的抗干扰能力。     

汽车发动机主动悬置模糊PID控制策略研究

应用模糊控制算法对发动机悬置主动控制系统进行了研究,为主动悬置系统设计了一种混合型模糊PID控制器。系统隔振性能仿真结果表明,采用模糊PID控制的主动悬置可以有效降低发动机振动向车身的传递。     

Novel coordinated algorithm for Traction Control System on split friction and slope road

A Traction Control System (TCS) is used to avoid excessive wheel-slip via adjusting active brake pressure and engine torque when vehicle starts fiercely. The split friction and slope of the road are complicated conditions for TCS. Once operated under these conditions, the traction control performance of the vehicle might be deteriorated and the vehicle might lack drive capability or lose lateral stability, if the regulated active brake pressure and engine torque can’t match up promptly and effectively. In order to solve this problem, a novel coordinated algorithm for TCS is brought forward. Firstly, two brake controllers, including a basic controller based on the friction difference between the two drive wheels for compensating this difference and a fuzzy logic controller for assisting the engine torque controller to adjust wheel-slip, are presented for brake control together. And then two engine torque controllers, containing a basic PID controller for wheel-slip control and a fuzzy logic controller for compensating torque needed by the road slope, are built for engine torque control together. Due to the simultaneous and accurate coordination of the two regulated variables the controlled vehicle can start smoothly. The vehicle test and simulation results on various road conditions have testified that the proposed method is effective and robust.     

基于神经网络的柴油机轨压模型补偿容错控制研究

电控柴油机高压共轨燃油喷射系统具有很强的非线性、时变性和扰动性,传统的控制方式难以精确控制系统的轨压。基于BP神经网络辨识得到了非线性柴油机燃油喷射系统模型,提出了一种模型补偿容错控制方法。该方法在PID参数模糊自整定控制的基础上,通过加入一个基于梯度下降算法的误差补偿控制器修正输出偏差,实现了对柴油机燃油喷射系统时变性和扰动性的控制。仿真结果证明了该方法的有效性,与传统PID控制和模糊PID控制相比具有更好的鲁棒性和抗扰动性。     

ISG并联混合动力汽车的优化控制研究

优化控制是提高混合动力各方面性能的关键技术。本文提出一种优化模糊控制方法,离线进行发动机优化控制计算后,运用模糊控制算法实现综合优化控制。仿真实验证明,其优于基础的电辅助逻辑控制。通过调整各优化目标的权值和修改模糊控制规则,可灵活地实现不同的控制目标。     

TECHNICAL NOTE

This paper presents an advanced control method in application of automotive systems. An adaptive fuzzy logic controller based on self tuning control methodology has been implemented and used to control the vehicle velocity. Fuzzy rules and reasoning are utilized on-line to determine the throttle angle, spark advance and braking force. Simulated results, as presented in this paper show the adaptive fuzzy control is well suited for vehicle speed control with a nonlinear dynamic behaviour of the engine.     

基于转速感应的液压旋挖钻机功率匹配模糊控制

基于液压旋挖钻机负荷多变条件下的节能降耗要求,提出转速感应控制的负荷极限控制匹配方法。利用负荷变化引起的转速偏差的检测反馈,调节变量泵的排量,改变泵的吸收扭矩,控制发动机输出转速工作在能耗较低的转速范围,实现发动机与变量泵间的功率匹配;通过模糊自适应在线自整定调节PID参数,优化变量泵在不同工况下的变量调节性能,提高系统对负荷变化的适应性,实现发动机-变量泵系统的最佳效率匹配。经过在液压旋挖钻机平台上的试验论证,该方法达到了优化的目的,功率匹配效果显著。     

Model-Based Integrated Control of Engine and CVT to Minimize Fuel Use

In this study, a model-based integrated control method for engines and continuous variable transmissions (CVTs) is developed. CVT refers to a type of transmission which allows an engine to be operated independently with respect to the vehicle speed, with the engine torque and CVT gear ratio controlled in an integrated manner. In the proposed integrated control scheme, engine operating points which minimize the rate of instantaneous fuel consumption are calculated, and the engine target torque and target gear ratio are determined in an integrated manner based on the results of the calculations. Unlike the previous map-based control method, the method introduced in this study does not require an engine torque map or a CVT ratio map for tuning, and the engine torque and CVT ratio are controlled to minimize the amount of fuel used while satisfying the level of acceleration demand from the driver. The control scheme is based on the powertrain model, and the CVT response lag and transmission loss are also considered in the integrated control processes. The algorithm is simulated with various driving cycles, with the simulation results showing that the fuel economy performance of the vehicle system is improved with the newly suggested engine-CVT integrated control algorithm.