基于TGDI與VVT相關(guān)技術(shù)的面向控制建模
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:TK421.5
【圖文】:
第一章 緒論1.1 課題背景及研究意義目前,全球汽車(chē)保有量超了 13 億輛,其中汽油車(chē)占 60%~70%,相比柴油機(jī),汽油機(jī)的油耗水平要高 20%~ 30%。因此,如何使得汽油機(jī)具有更好地經(jīng)濟(jì)性和更優(yōu)的排放性非常重要。如今,在圍繞汽油機(jī)節(jié)能減排方面,世界各國(guó)做出了大量的研究,如將增壓技術(shù)、缸內(nèi)直噴技術(shù)、雙 VVT 技術(shù)以及應(yīng)用阿特金森/米勒(Atkinson/Miller)循環(huán)等技術(shù)綜合應(yīng)用到汽油機(jī)上,通過(guò)提高汽油機(jī)的壓縮比,合理進(jìn)行配氣正時(shí),減少泵氣損失,從而提高發(fā)動(dòng)機(jī)功率[1-4]。其中,可變氣門(mén)正時(shí)在提升發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力性、改善怠速穩(wěn)定性、兼顧需求扭矩和降低排放等方面有著很大的優(yōu)勢(shì),因此被廣泛的應(yīng)用在汽油機(jī)中。目前,國(guó)內(nèi)外的各大知名汽車(chē)廠商均在對(duì) VVT 控制的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,但是其核心技術(shù)基本上被博世、德?tīng)柛、大陸等汽?chē)電子產(chǎn)商所壟斷,國(guó)內(nèi)對(duì)其控制策略的開(kāi)發(fā)難度較大,并且在實(shí)際的應(yīng)用中也受到了硬件條件的限制。
圖 2. 1 系統(tǒng)辨識(shí)流程Figure2. 1 The process of system identification1. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)辨識(shí)是根據(jù)被測(cè)系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)得到傳遞函數(shù)模型,因此,所測(cè)量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)需要盡可能的反映系統(tǒng)特征信息。在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)前,需要通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)了解系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),對(duì)系統(tǒng)的規(guī)律有適當(dāng)?shù)牧私,從而選擇出合理的輸入數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō),系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)的輸入信號(hào)需要充分激勵(lì)系統(tǒng),滿(mǎn)足持續(xù)激勵(lì)信號(hào)的要求,并且避免信噪比太小而得不到有效信息,常用的辨識(shí)輸入信號(hào)有白噪聲、偽隨機(jī)二進(jìn)制序列(PRBS,也稱(chēng) M 序列)以及階躍信號(hào)等。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,由于實(shí)際系統(tǒng)一般為連續(xù)時(shí)間系統(tǒng),而采樣后的數(shù)據(jù)為離散數(shù)據(jù),因此,采樣的時(shí)間間隔直接關(guān)系到辨識(shí)的效果,甚至決定系統(tǒng)是否可以辨識(shí)。一般而言,采樣周期應(yīng)該滿(mǎn)足奈奎斯特-香農(nóng)定理,即采樣速度不低于系統(tǒng)截止頻率的兩倍。為了保證系統(tǒng)辨識(shí)效果的良好,一般在條件計(jì)算機(jī)處理能力允許的條件下增加采樣頻率。
k=7,8,9…N;yk為測(cè)量數(shù)據(jù), ky 為插值所得的數(shù)據(jù);根據(jù)上式一次計(jì)算出 ,并根據(jù)如下計(jì)算公式來(lái)判斷 yk是否為野值: 26 2.3 kk k i ii ky y y y F (2.3)若是出現(xiàn)連續(xù)野值時(shí),則需要通過(guò)下式進(jìn)行判斷:1 ( 1,2,..., )k ky y F i m (2.4)通常,為了防止對(duì)階躍響應(yīng)數(shù)值的誤判,取 m=3,如果滿(mǎn)足上式的值超過(guò)了 5 個(gè)點(diǎn),則認(rèn)為數(shù)據(jù)是正常的。二、數(shù)據(jù)的平滑一般來(lái)說(shuō),測(cè)量數(shù)據(jù)中所包含的噪聲主要有兩類(lèi):周期性噪聲和非周期性噪聲。由于受到隨機(jī)干擾,測(cè)量出來(lái)的數(shù)據(jù)會(huì)包含高頻成分,這使得采樣得到的數(shù)據(jù)呈折線狀態(tài),并對(duì)辨識(shí)有一定影響,因此,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。常用的平滑方法包括平均法和五點(diǎn)三次平滑法等。五點(diǎn)三次平滑法的計(jì)算公式如公式 2.5 所示: 2 2 1 1 3( ) 12( ) 17 /35i i i i i iz z z z z z (2.5)
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本文編號(hào):2790347
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