基于数据驱动的涡轮增压汽油机气路预测控制

发布时间：2017-07-20 06:12

  本文关键词：基于数据驱动的涡轮增压汽油机气路预测控制

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【摘要】：随着生活品质的不断提高,人们对汽车的性能要求也不断提升,希望其具有良好的舒适性,动力性和燃油经济性。在这种背景下,废气涡轮增压发动机应运而生。与传统自然进气发动机相比,废气涡轮增压发动机能够利用气缸排除的尾气作为动力源对进入气缸的空气进行压缩,从而使燃油燃烧更充分,提高了发动机的输出动力,因而逐渐成为了发动机中的主流产品。废气涡轮增压汽油机气路内部具有节气门和废气旁通阀两个执行机构,两者彼此耦合,控制动作相互影响,且废气涡轮增压汽油机气路结构复杂,含有大量map,并存在参数不确定性等因素,这些问题不但导致很难得到精确的数学模型,且给如何有效的控制废气涡轮增压汽油机提出了挑战。针对上述研究问题,本文设计了基于数据驱动的预测控制算法,并在以扭矩需求为中心的前提下,提出如下控制方案:首先,将期望扭矩通过查找解释扭矩需求map转换成期望气缸进气量,然后,利用数据驱动模型预测控制算法在满足约束的前提下,跟踪该期望进气量。对于数据驱动预测控制器的设计,最重要的是激励数据的选择,本文通过对涡轮增压汽油机气路的详细分析,选择了节气门开度,废气旁通阀开度和转速作为激励数据的输入;选择气缸进气量,进气歧管压强和排气歧管压强作为激励输出。在控制器设计的过程中,首先,将获得的激励数据构造成Hankel矩阵,通过最小二乘法得到模型的预测方程,并利用分离矩阵将预测方程分离成三个独立的预测方程,分离后的预测矩阵维数降低了,进而减少了控制器的计算量。然后,设计了在跟踪期望进气量的同时,能够限制进排气歧管压强比,以防止气缸爆震的代价函数,并利用粒子群优化算法(PSO)对代价函数进行优化求解,得到满足要求的控制率。最后,在发动机仿真软件en DYNA上进行了多种工况的离线实验,并完善了基于d SPACE和x PC-Target的快速原型(RCP)实验台架,进行了快速原型实时实验,实验结果表明了所设计的控制器有着良好的控制效果和实时性。
【关键词】：涡轮增压汽油发动机 气路控制 数据驱动预测控制 粒子群优化算法 快速原型实验
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U464.171
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 前言12-13
• 第1章 绪论13-21
• 1.1 课题的背景及研究意义13-15
• 1.2 废气涡轮增压汽油机气路简介15-17
• 1.3 国内外研究现状17-19
• 1.3.1 增压技术国内外现状17-18
• 1.3.2 涡轮增压控制国内外现状18-19
• 1.4 本文主要研究内容19-21
• 第2章 数据驱动预测控制理论介绍21-33
• 2.1 数据驱动预测控制的构成21-26
• 2.1.1 子空间辨识23-24
• 2.1.2 模型预测控制24-26
• 2.2 数据驱动预测控制算法推导26-32
• 2.2.1 基于子空间辨识的预测方程26-30
• 2.2.2 基于数据驱动的MPC控制器30
• 2.2.3 数据驱动预测控制对约束的处理30-32
• 2.3 本章小结32-33
• 第3章 涡轮增压气路分析及子空间预测模型33-51
• 3.1 涡轮增压气路分析33-38
• 3.2 enDYNA发动机仿真软件介绍38-40
• 3.3 控制方案及map标定40-43
• 3.3.1 控制方案40-41
• 3.3.2 解释扭矩需求map的标定41-43
• 3.4 涡轮增压汽油机气路模型辨识及验证43-49
• 3.4.1 激励数据的选取43-44
• 3.4.2 气路预测模型的辨识44-46
• 3.4.3 气路预测模型的验证46-49
• 3.5 本章小结49-51
• 第4章 数据驱动MPC控制器设计及验证51-65
• 4.1 涡轮增压汽油机气路数据驱动MPC控制器设计51-58
• 4.1.1 分离发动机转速51-53
• 4.1.2 分离进排气歧管压强53-54
• 4.1.3 增量型数据驱动MPC控制器设计54-58
• 4.2 数据驱动预测控制的求解58-61
• 4.3 离线仿真验证61-63
• 4.3.1 定转速仿真验证61-62
• 4.3.2 变转速仿真验证62-63
• 4.4 本章小结63-65
• 第5章 控制器快速原型实验验证65-71
• 5.1 实时仿真平台搭建65-68
• 5.1.1 xPC-Target的硬件设置65-66
• 5.1.2 dSPACE的硬件设置66-67
• 5.1.3 快速控制原型实验平台搭建67-68
• 5.2 快速原型实验验证68
• 5.3 定转速实验验证68-69
• 5.4 变转速实验验证69-70
• 5.5 本章小结70-71
• 第6章 全文总结与展望71-73
• 6.1 全文总结71-72
• 6.2 未来工作展望72-73
• 参考文献73-79
• 攻读硕士学位期间的研究成果79-80
• 致谢80

【参考文献】

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1 黄志辉;陈伟程;吉U，

本文编号：566562