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

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【摘要】：針對過渡工況下汽油機空燃比難以精確控制的特點,將PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)控制策略用于發(fā)動機常用的部分負荷工況下空燃比的辨識與控制。在AMESim中,從實際發(fā)動機物理模型出發(fā)建立了發(fā)動機仿真模型;同時在Matlab軟件中建立PIDNN辨識器、PIDNN控制器;通過Matlab和AMESim軟件的耦合進行模型在環(huán)仿真,建立電噴發(fā)動機實時控制系統(tǒng),通過聯(lián)合仿真觀察辨識效果,同時檢驗控制系統(tǒng)的性能。模型在環(huán)仿真結(jié)果表明:PIDNN辨識器能夠快速跟蹤實際空燃比的變化,辨識系統(tǒng)的輸出與發(fā)動機模型的輸出誤差在0.05之內(nèi);在過渡工況下,PIDNN控制器控制下的過量空氣系數(shù)超調(diào)量相對于普通PID控制器能減小0.3以上,同時能在2s內(nèi)將過量空氣系數(shù)控制至目標值,提高了空燃比的控制精度。
【作者單位】： 天津大學內(nèi)燃機研究所;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(51476112) 天津市科委科技支撐計劃項目(12ZCZDGX03800)
【分類號】：TK411.12
【正文快照】： 0概述汽油機空燃比控制是電控系統(tǒng)中重要的控制項之一,空燃比控制效果直接影響發(fā)動機動力性能、經(jīng)濟性能和排放性能。實際空燃比的微小變化會引起三元催化轉(zhuǎn)化器轉(zhuǎn)化效率的嚴重降低。在空燃比控制中,由于發(fā)動機是一個非線性多擾動的系統(tǒng),存在很多不確定性因素,很難獲得發(fā)動機

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