汽油机瞬态工况空燃比控制研究.docx
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1、汽油机瞬态工况空燃比控制研究空燃比在理论值附件时,汽油发动机燃料才能得到充分的燃烧,发动机发出最大的功率、尾气排放得到有效的控制。针对汽油发动机在瞬态工况下对空燃比控制的特殊要求,提出了基于模糊神经网络对空燃比的控制策略,在MATLAB/Simulink平台上建立了汽油机数学模型,设计了空燃比计算模块、发动机节气门开度控制模型、模糊神经网络控制器,并对汽油机的瞬态工况空燃比进行控制仿真,验证了方案的可行性。关键词:汽油机;瞬态工况;空燃比;模糊神经网络随着社会经济的快速发展,汽车保有量的大幅度增加,全球能源危机愈加严峻、环境污染进一步恶化。汽车在城市道路行驶时,受道路环境的影响,经常不断的启动
2、、加速、减速和停车等情况,于此发动机也伴随有启动、加速、减速和怠速等工况,而这些转速或负荷急剧变化的瞬态工况在发动机的运行经过中40%70%为瞬态工况。从经济性和尾气排放的角度得出同样的结论,汽车有害排放和燃油消耗的50%-80%均来自瞬态工况,迫于日益严峻的环境污染问题,欧洲分别于2005年和2008年制定了欧、欧瞬态循环ETC排放法规,美国也制定了城市循环工况EPA瞬态循环法规,用以限制汽车的排放污染1。如此严格的排放控制要求,对发动机的排放控制提出了更为严格的要求。为了到达汽车排放法规要求,全球都在加紧从事发动机瞬态工况控制的研究。与此同时,各种瞬态工况下的发动机空燃比控制策略和控制算法
3、层出不穷。模糊控制是一种非线性控制,鲁棒性强,该控制系统不要求知道被控对象准确的数学模型,所以控制系统不用建立数学模型,控制机理和控制策略设计简单,方便应用,参考工作人员的运行经历,就可对系统进行实时控制,控制系统的适应能力比拟强,但是模糊控制系统控制精度不太高,自适应能力比拟有限,控制经过容易产生振荡现象。神经网络是模拟大脑思维运行方式的数学模型,具有强大自我学习和记忆等功能。神经网络控制理论就是把神经网络融入到了控制理论中,随着研究的不断深化,神经网络控制理论被广泛应用到了生活和生产的各种控制经过中,并获得了宏大的成果。神经网络控制在解决难以准确描绘的复杂的非线性对象进行建模方面具有无可比
4、较的优势,神经网络控制使智能控制得到了极大的丰富和强大,并变得趋于人性化。基于神经网络的智能模拟用于控制,是实现智能控制的一种重要形式,近年来获得了迅速发展。本文在Matlab/Simulink平台上,首先建立汽油机整体数学模型,结合模糊控制和神经网络控制两者的有点,提出一种更优的基于模糊神经网络控制发动机空燃比的综合控制策略,根据模糊神经网络控制策略设计出汽油发动机控制器,该控制器通过对进入气缸的燃油量、节气门开度变化的准确控制,实现空燃比的波动幅度在设计范围之内,最终实现发动机转速和污染物排放的最佳控制。采用模糊控制和神经网络控制合成的模糊神经网络综合控制策略实现对汽油发动机系统进行仿真研
5、究,并对系统进行无控制、模糊控制、神经网络控制和模糊神经网络控制仿真,并对4种控制仿真结果进行比照分析2-5。1汽油车发动机的数学模型建立发动机的数学模型是研究汽油机瞬态工况空燃比控制的基础,当今使用汽油机模型比拟普遍的主要有两种,一种是平均值发动机模型MeanValueEngineModel,MVEM。该模型主要考虑发动机的整体性能,而对各缸的差异性进行了平均处理,大大降低了模型的运算量,具有较高的整体精度。另一种是基于各缸控制的发动机模型CylinderbyCylinderEngineModel,CCEM。该模型考虑到各缸的差异,采取对各缸单独控制,模型较为准确,但是平均值发动机模型在运算
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- 汽油机 瞬态 工况 控制 研究
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