本文關鍵詞：自由活塞發(fā)動機建模與優(yōu)化控制

  更多相關文章： 自由活塞發(fā)動機 混合動力汽車 模型預測控制 活塞運動控制 約束 雙閉環(huán)控制 三步法 極值搜索 Reference Governor

【摘要】：近年來,伴隨著節(jié)能環(huán)保法規(guī)的不斷嚴格,整個社會對節(jié)能與新能源汽車的發(fā)展提出強烈需求。在純電動車動力電池技術突破瓶頸之前,混合動力汽車依然是新能源汽車中的主力軍。自由活塞發(fā)動機(Free Piston Engine,FPE)做為一種新型發(fā)動機,有著諸多優(yōu)點,有望成為下一代混合動力汽車的動力裝置。FPE與常規(guī)內燃機有著相似的熱力學原理,但是機械結構上省略了曲柄連桿機構和機械飛輪,直接利用燃燒室活塞的往復運動驅動直線電機或液壓泵,將燃料燃燒產生的熱能直接轉化為電力或液力輸出。由于活塞可以自由運動,壓縮比可變,具有燃料適應范圍廣、熱效率高的特點,加之本身機械結構簡單,摩擦損耗小,使其相比于常規(guī)混合動力汽車中的動力裝置,可以大幅提高能源最終利用率。然而,系統(tǒng)中增加的自由度卻降低了系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性:由于取消了曲軸機構,能夠保證活塞穩(wěn)定運行的機械約束機制也隨之消失。目前,自由活塞發(fā)動機還停留在概念研究階段,缺乏可靠的控制導致自由活塞發(fā)動機無法持續(xù)穩(wěn)定運行是制約其工程應用的主要因素。因此,活塞運動控制是保證自由活塞發(fā)動機穩(wěn)定運行的使能技術,是決定自由活塞發(fā)動機概念能否成功應用的關鍵。本文的主要內容是自由活塞發(fā)動機的建模與優(yōu)化控制方法研究。首先結合國內外對于FPE結構的研究成果,提出了一種可用于發(fā)電的雙活塞式FPE結構并介紹其工作原理。對雙活塞式FPE的動力學機理展開研究,建立了連續(xù)時間域下的FPE機理模型,(包括相互耦合的熱力學模型、電力學模型以及運動動力學模型);分析了FPE的基本運動規(guī)律和動力學特性;面向控制算法的驗證需求,在AMESim仿真平臺下建立了用于控制器驗證的仿真模型,驗證了模型功能上的合理性和有效性,確定了能夠影響FPE活塞運動的關鍵控制變量。然后,將FPE活塞運動控制描述為上、下止點的活塞位置間隙值控制并滿足負載瞬態(tài)變化時的安全約束問題,基于能量守恒建立了簡化的的面向控制器設計的活塞運動非線性隱式離散模型。針對FPE活塞運動控制中多控制變量且存在約束的特點,提出了基于模型預測控制的活塞運動控制方案,考慮FPE應用于不同的背景,對優(yōu)化問題進行了不同的描述,得到了不同的優(yōu)化控制結果。針對當前時刻活塞上、下止點位置不可測的問題,采用牛頓迭代法對狀態(tài)進行一步預估,并聯(lián)合擴張狀態(tài)觀測器對預估誤差進行了校正。利用二缸二沖程FPE對所設計控制系統(tǒng)進行仿真驗證,結果表明所提出的控制系統(tǒng)能夠獲得良好的活塞位置跟蹤性能,滿足外界能量需求,并保證活塞運動瞬態(tài)波動滿足安全約束。進一步,面向四沖程FPE氣路控制的需求,對控制系統(tǒng)進行了擴展,提出了基于雙閉環(huán)的四缸四沖程FPE控制策略,增加對氣路的控制,使活塞不僅能夠穩(wěn)定運動在期望的位置、滿足瞬態(tài)負載變化時活塞位置波動約束,而且使FPE獲得期望的空燃比。模型預測控制器作為外環(huán)控制,計算期望的進入氣缸空氣量和電磁負載變化;針對氣路的非線性特性,基于三步法設計的非線性氣路控制器作為內環(huán)控制,通過調節(jié)節(jié)氣門,使實際氣缸空氣量跟蹤期望值�？紤]進入氣缸空氣量不可測的問題,設計了輸入觀測器并討論了觀測誤差界和參數(shù)選取原則�？紤]到FPE變化的壓縮比使氣缸容積效率發(fā)生漂移,改進了傳統(tǒng)發(fā)動機的氣路控制方案,提出了直接以氣缸空氣量為被控量的控制方案,提高了控制系統(tǒng)的魯棒性。借助雙閉環(huán)控制系統(tǒng),以循環(huán)燃油消耗最小為優(yōu)化目標,應用極值搜索策略對點火位置進行優(yōu)化并標定了點火位置map,提高了控制系統(tǒng)的燃油經濟性。最后,考慮節(jié)約控制系統(tǒng)計算成本,提出了基于迭代Reference Governor算法的FPE活塞運動控制策略,拓展了Reference Governor算法在隱式系統(tǒng)中的應用。為了進一步降低算法的在線迭代次數(shù),提出了基于一次牛頓迭代的Reference Governor算法:只利用一次牛頓迭代預測系統(tǒng)狀態(tài)序列,分析了迭代誤差界,并通過估計一次迭代誤差界的范圍對實際狀態(tài)約束條件進行收縮,不僅滿足了系統(tǒng)狀態(tài)約束而且提高了控制系統(tǒng)在線運算速度;通過仿真綜合評價了模型預測控制、迭代Reference Governor在活塞運動控制中的表現(xiàn),為未來FPE控制策略的工程應用提供了選擇性參考。論文對所提出的FPE控制方案都進行了明確的論證,并對具體控制器的設計進行了詳盡的推導。為了驗證其有效性,根據(jù)所搭建的FPE模型,利用AMESim與Matlab聯(lián)合仿真對控制算法進行了仿真驗證,并通過仿真結果給出了相關分析。結果表明,文中所提出的FPE活塞運動控制方法整體效果是令人滿意的。本文的研究工作也存在一些遺憾,由于FPE正處在概念研究階段,世界范圍內FPE的實驗樣機屈指可數(shù),目前本文所提出的方法暫時停留在計算機仿真階段,尚不能進行實物實驗。未來將圍繞半實物實驗和實驗臺架的研發(fā)展開進一步的研究。
【關鍵詞】：自由活塞發(fā)動機 混合動力汽車 模型預測控制 活塞運動控制 約束 雙閉環(huán)控制 三步法 極值搜索 Reference Governor
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U464
【目錄】：

• 前言4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-19
• 第1章 緒論19-37
• 1.1 研究背景19-20
• 1.2 自由活塞發(fā)動機的特點及結構20-24
• 1.3 自由活塞發(fā)動機的發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀24-33
• 1.3.1 自由活塞發(fā)動機的歷史24
• 1.3.2 自由活塞發(fā)動機設計與控制研究進展24-33
• 1.4 目前存在的問題33-34
• 1.5 本文研究內容34-37
• 第2章 自由活塞發(fā)動機建模37-59
• 2.1 引言37
• 2.2 系統(tǒng)結構及工作原理37-39
• 2.3 自由活塞發(fā)動機機理模型39-49
• 2.3.1 活塞運動動力學模型39-41
• 2.3.2 熱力學模型41-45
• 2.3.3 電力負載模型45-47
• 2.3.4 模型動力學特性分析47-49
• 2.4 基于AMESim的自由活塞發(fā)動機模型49-57
• 2.4.1 自由活塞發(fā)動機AMESim模型建立50-52
• 2.4.2 模型合理性驗證52-53
• 2.4.3 控制變量選取研究53-57
• 2.5 本章小結57-59
• 第3章 基于模型預測控制的自由活塞發(fā)動機控制59-83
• 3.1 引言59-60
• 3.2 控制問題描述及面向控制器設計的模型60-63
• 3.2.1 控制問題描述60-62
• 3.2.2 面向控制的離散模型62-63
• 3.3 模型預測控制的基本原理63-64
• 3.4 基于模型預測控制的自由活塞發(fā)動機控制系統(tǒng)設計64-76
• 3.4.1 開環(huán)系統(tǒng)特性分析64-68
• 3.4.2 帶有約束的模型預測控制器設計68-75
• 3.4.3 狀態(tài)估計方法設計75-76
• 3.5 仿真結果及分析76-81
• 3.5.1 基于Matlab/Simulink機理模型的仿真驗證77-79
• 3.5.2 基于AMESim高精度仿真模型的聯(lián)合仿真驗證79-81
• 3.6 本章小結81-83
• 第4章 基于雙閉環(huán)的自由活塞發(fā)動機控制83-113
• 4.1 引言83-84
• 4.2 自由活塞發(fā)動機的氣路模型84-85
• 4.3 雙閉環(huán)控制系統(tǒng)設計85-106
• 4.3.1 FPE活塞運動外環(huán)控制器設計86-88
• 4.3.2 非線性三步控制器設計方法88-89
• 4.3.3 基于三步法的內環(huán)氣路控制器設計89-97
• 4.3.4 氣缸進氣量觀測器設計97-100
• 4.3.5 雙閉環(huán)控制結果驗證100-106
• 4.4 基于極值搜索的自由活塞發(fā)動機點火位置優(yōu)化106-111
• 4.4.1 Nelder-Mead單純形法與遺傳算法107-108
• 4.4.2 優(yōu)化實驗設計與性能評價108-111
• 4.5 本章小結111-113
• 第5章 基于迭代Reference Governor的自由活塞發(fā)動機控制113-135
• 5.1 引言113
• 5.2 Reference Governor基本簡介113-116
• 5.2.1 基本原理114-116
• 5.2.2 研究現(xiàn)狀與問題提出116
• 5.3 非線性離散隱式約束系統(tǒng)Reference Governor算法研究116-127
• 5.3.1 問題描述116-118
• 5.3.2 基于牛頓迭代的RG118-121
• 5.3.3 迭代誤差界估計及基于一次牛頓迭代的RG121-127
• 5.4 基于迭代Reference Governor的FPE控制系統(tǒng)設計127-129
• 5.5 仿真結果及分析129-134
• 5.5.1 基于非線性數(shù)值模型的仿真分析129-132
• 5.5.2 基于AMESim模型的仿真分析132-134
• 5.6 本章小結134-135
• 第6章 全文總結135-139
• 附錄A FPE面向控制的非線性離散模型139-143
• A.1 二沖程FPE模型139-141
• A.2 四沖程FPE模型141-143
• 附錄B FPE模型參數(shù)143-145
• 附錄C Nelder-Mead(NM)單純形優(yōu)化算法145-147
• 參考文獻147-159
• 作者簡介及在學期間取得的科研成果159-163
• 致謝163-164

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