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。     

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。     

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。     

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。     

一种天然气发动机空燃比控制策略的研究

提高电控天然气发动机的空燃比控制精度，是改善发动机经济性、动力性和降低尾气排放的关键环节。本文将模糊神经网络与PI控制技术相结合构成一种模糊神经解耦混合控制器。新控制器在控制过程中借助模糊神经网络的自学习算法实现控制参数的在线调整。将该算法应用于天然气发动机空燃比控制中，利用宽域空燃比传感技术，通过调整喷射脉宽控制发动机的空燃比，取得了较好的控制效果。     

简述国外低排放技术

低排放汽油车要求降低油机冷起动后的大量的排气污染物以及解决汽车的剧变工况如加减速时发动机空燃高响应、高精度控制问题。介绍了国外解决汽车冷起动后排放技术如稀薄燃烧、ＥＨＣ、ＨＣ吸附等的新发展以及汽车在过渡工况时发动机空燃比的精确控制技术。     

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。