小排量汽油机电控管理系统怠速稳定性研究

开发了发动机电控管理系统,通过研究怠速工况下各个时段的不同特征,分析了怠速稳定性控制要素和怠速排放要求;结合专家控制系统、变参数PID控制、预测控制、怠速自适应控制,研究了汽油机怠速控制的各种先进控制策略。采用不同的先进控制算法对怠速工况的控制进行试验调试,对各个控制参数进行精确整定。根据不同的外在负荷对怠速工况进行优化控制,同时采用调节点火提前角实现扭矩波动平衡控制,实现了发动机的怠速最佳稳定控制。     

基于非线性模型的发动机非稳态工况控制

针对发动机非稳态工况,建立了非线性模型.设计了滑模控制器和PID控制器分别对节气门开度和点火时刻进行自适应调节.对发动机怠速工况进行仿真的结果表明,发动机转速波动幅值低于6 r/min,表明所建的非线性模型适合于发动机非稳态工况控制.     

发动机自适应功能引发的故障

在维修生产中,笔者遇到了2例由电控系统自适应功能引发的怠速不良故障。有两辆猎豹汽车,装配三菱6G72发动机,维修前发动机工作正常。一辆在维修变速器后,发动机无怠速转速。另一辆在更换蓄电池后,出现发动机无怠速转速的故障。     

奔驰车故障2例

<正>案例1奔驰ML350车发动机故障灯常亮故障现象一辆奔驰ML350车,搭载272发动机,行驶里程约为13万km,因发动机故障灯常亮而进厂检修。故障诊断接车后,试车验证故障,发动机故障灯确实常亮。用故障检测仪对发动机系统进行检测,读取到2个故障代码(图1)。查阅相关资料可知,发动机控制单元记录这2个故障代码的条件是:在发动机进入闭环控制后,怠速时的燃油喷射时间延长超过4.5%,则定义为混合气过稀;怠速时的燃油喷射时间缩短超过4.5%,则定义为混合气过浓。用故障检测仪读取相关数据流(图2),由数据流可以看出左右两侧气缸列混合气形成的自适应值均为-5.06%(即怠速时的燃油喷射时间缩短了5.06%),已超出了自适应     

汽车发动机的怠速控制

文章首先介绍了怠速的概念、怠速控制系统的组成与控制原理、怠速控制执行机构的分类等内容。并通过对各种型式怠速控制阀的控制过程分析,得出汽车发动机的怠速控制能够使发动机始终在最佳怠速状态稳定运转,避免因外界因素的变化造成怠速转速波动的结论,文章最后分析了天津一汽3种车型的怠速控制类型以及工作方法。     

电喷发动机怠速不良故障的检修

一、电喷发动机怠速控制原理 所谓的怠速,是指发动机在无负荷（对外无功率输出）的情况下的稳定运转状态。怠速控制目的：用高怠速实现发动机起动后的快速暖机过程,自动维持发动机怠速在目标转速下稳定运转。     

基于OBD车辆下线双怠速排放检测自动控制系统开发

针对传统车辆下线双怠速排放检测中人工难以稳定控制发动机高怠速问题,提出了一种基于车载诊断系统(OBD)控制的发动机双怠速排放检测自动控制系统。该系统由双怠速排放检测自动控制软件VCI系统、尾气分析仪及数据服务器等组成,可实现发动机转速的精确控制及排放自动检测。测试结果表明,该系统提升了高怠速检测过程中发动机转速稳定性,减少了检测时间,降低了工人劳动强度,提高了下线检测自动化水平。     

五羊-本田优客怠速及喷油时间控制

五羊-本田优客摩托车是一款电喷型摩托车,我们使用摩托车数据分析仪对其怠速控制以及喷油时间控制进行了查看,从而基本了解到该款车型的ECU控制变化方式。电喷摩托车的ECU靠节气门传感器反馈电压来得知发动机是否处于怠速位置,是否需要进行怠速控制。怠速控制基本为冷机快怠速,迅速使发动机温度上升到适合的工作温度。当发动机温度传感器的反馈信号电压达到正常工作温度后,ECU再实行稳定怠速控制,即将怠速从冷机时相对高的转速下降到一个相对低的稳定怠速转速。     

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。     

基于CAN总线技术的客车发动机怠速控制方法

阐述发动机怠速控制的意义,分析当前客车发动机怠速控制方法的不足,具体介绍一种基于CAN总线技术的客车发动机怠速控制方法。该方法可实现在满足整车用电量的前提下,对发动机怠速进行实时调整并处于适当较低状态,从而达到降低油耗的目的。     

基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制

选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差,建立车辆路径跟踪闭环控制系统的Simulink仿真模型,并设计了模糊自适应PID控制器,利用模糊推理的方法,对PID控制器的参数进行自动调整。利用常规PID和模糊自适应PID控制算法分别进行仿真实验。仿真结果表明,模糊自适应PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力。     

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.     

越野汽车挡位决策的自适应模糊控制

为提高装备自动变速器的越野汽车换挡控制系统对复杂路况的自适应能力,在基本模糊控制模块基础上,建立了具有两级递阶结构的越野车自适应模糊换挡控制系统.基本模糊控制模块将油门开度、车速和加速度3参数进行模糊化和模糊推理,实现挡位决策;自适应控制模块按照检测的车速和加速度对直线行驶阻力和附着力进行在线辨识,并由此进行量化因子的自调整.仿真结果表明所设计的模糊控制系统具有良好的自适应能力.     

智能车灯的模糊控制器设计

针对传统汽车照明系统只能用手动控制,在路况复杂或者环境恶劣的情况下不能及时有效地提供良好照明的问题,文章介绍了一种自适应车灯前照明控制系统（AFS）并对其控制方法进行了研究。运用模糊控制理论并使用MATLAB／SIMUuNK软件中的FUZZY模块,对水平和垂直方向上的车灯偏转设计了模糊控制器。指出AFS应用前景广阔,模糊控制技术可以为将来智能车灯的发展提供参考。     

串联式混合动力电动汽车发动机转速新型PID控制

在混合动力电动汽车中发动机转速的优化控制是降低油耗、减少排放的关键。而发动机转速系统是一个复杂的变参数非线性系统，且很难获得其准确数学模型。本文在常规的PID控制的基础上引入单神经元自适应控制，提出了发动机转速控制的优化目标。台架试验证明控制器能够较好地实现对发动机转速控制。     

基于自适应模糊控制的AGV轨迹跟踪系统

针对传统控制方式难以准确完成AGV轨迹跟踪任务这一问题,提出一种基于自适应模糊控制的轨迹跟踪方法。首先建立AGV的运动学模型,并基于李雅普诺夫第二法设计控制律。其次,以期望轨迹与实际轨迹的位姿偏差作为输入,以控制律中的比例因子作为输出,设计自适应模糊控制器。最后,使用Matlab/Simulink对设计的控制系统进行仿真,仿真结果表明该模糊控制器能快速稳定地跟踪合理的参考轨迹。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法

对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴油发动机喷油泵柱塞故障数据进行建模,结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。     

混合动力电动汽车关键技术

混合动力电动汽车（HEV）的核心是混合动力驱动系统，HEV系统具有高度的复杂性，混合动力系统设计的关键是系统结构的选择，整车能量管理策略的开发和系统参数的确定。功率分别是系统能量管理策略研究的关键，随着研究的深入，自适应控制，模糊逻辑控制，神经元网络控制等方法也得到了有效的运用。文中对子系统的关键技术及整车试验方法一评价体系的建立等方面进行了讨论。     

Fuzzy adaptive sliding mode controller for an air spring active suspension

A fuzzy adaptive sliding mode controller for an air spring active suspension system is developed. Due to nonlinearity, preload-dependent spring force and parameter uncertainty in the air spring, it is difficult to control the suspension system. To achieve the desired performance, a fuzzy adaptive sliding mode controller (FASMC) is designed to improve the passenger comfort and the manipulability of the vehicle. The fuzzy adaptive system handles the nonlinearity and uncertainty of the air suspension. A normal linear suspension model with an optimal state feedback control is designed as the reference model. The simulation results show that this control scheme more effectively and robustly isolates vibrations of the vehicle body than the conventional sliding mode controller (CSMC).