本文關(guān)鍵詞：基于模型在環(huán)仿真的直噴汽油機(jī)空燃比辨識(shí)與控制研究

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【摘要】：針對(duì)過(guò)渡工況下汽油機(jī)空燃比難以精確控制的特點(diǎn),將PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)控制策略用于發(fā)動(dòng)機(jī)常用的部分負(fù)荷工況下空燃比的辨識(shí)與控制。在AMESim中,從實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)物理模型出發(fā)建立了發(fā)動(dòng)機(jī)仿真模型;同時(shí)在Matlab軟件中建立PIDNN辨識(shí)器、PIDNN控制器;通過(guò)Matlab和AMESim軟件的耦合進(jìn)行模型在環(huán)仿真,建立電噴發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng),通過(guò)聯(lián)合仿真觀察辨識(shí)效果,同時(shí)檢驗(yàn)控制系統(tǒng)的性能。模型在環(huán)仿真結(jié)果表明:PIDNN辨識(shí)器能夠快速跟蹤實(shí)際空燃比的變化,辨識(shí)系統(tǒng)的輸出與發(fā)動(dòng)機(jī)模型的輸出誤差在0.05之內(nèi);在過(guò)渡工況下,PIDNN控制器控制下的過(guò)量空氣系數(shù)超調(diào)量相對(duì)于普通PID控制器能減小0.3以上,同時(shí)能在2s內(nèi)將過(guò)量空氣系數(shù)控制至目標(biāo)值,提高了空燃比的控制精度。
【作者單位】： 天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51476112) 天津市科委科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(12ZCZDGX03800)
【分類號(hào)】：TK411.12
【正文快照】： 0概述汽油機(jī)空燃比控制是電控系統(tǒng)中重要的控制項(xiàng)之一,空燃比控制效果直接影響發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性能、經(jīng)濟(jì)性能和排放性能。實(shí)際空燃比的微小變化會(huì)引起三元催化轉(zhuǎn)化器轉(zhuǎn)化效率的嚴(yán)重降低。在空燃比控制中,由于發(fā)動(dòng)機(jī)是一個(gè)非線性多擾動(dòng)的系統(tǒng),存在很多不確定性因素,很難獲得發(fā)動(dòng)機(jī)

【相似文獻(xiàn)】

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