基于仿人预测控制的发动机怠速仿真研究

2014-12-23郑太雄

科技视界 2014年3期

李鹏李锐李洋郑太雄

(重庆邮电大学汽车电控研究所，中国重庆400065)

0 引言

发动机怠速工况是指发动机在不对外做功的情况下，以最低转速稳定运转的状态。在交通拥挤的城市里，车辆的怠速时间约占总运行时间的1/3，约有30%的燃油消耗与此，怠速工况对发动机的耗油量和废气排放有着重要影响[1]。汽车发动机在怠速时最易受到大用电设备使用情况的影响，导致怠速的波动，严重时会引起发动机熄火，它一方面限制了低怠速值，增加燃料消耗，另一方面也会引起车身振动，降低汽车的舒适性。因此怠速稳定性控制是一个综合协调的过程，是发动机控制研究的重要内容之一，国内外学者对此进行研究，怠速控制策略已经从传统的PID经典控制理论发展到模糊控制、预测控制等现代智能理论。但是由于发动机具有非线性、时变性及大滞后等特点，很难获得精确的发动机怠速数学模型，控制系统的参数识别和控制器参数的整定相当困难，导致怠速控制问题一直是发动机领域一个难点。为此，本文提出一种基于仿人逻辑预测控制的怠速控制策略，通过实验验证该方法在多状态切换及稳定性控制方面有明显的提高。

1 发动机因素分析

在发动机运行过程中，进气、供油、点火以及负荷变化等因素都会导致怠速转速发生变化。对这些因素进行分析，进气量、喷油量和点火角是三个变量，喷油量包括基本喷油量和补偿修正量两部分。进气量的多少决定了发动机的动力输出，点火角过大或过小都会影响发动机的燃烧特性，造成怠速化学能释放的稳定性以及尾气排放的特性。以进气量和点火角为例进行两个因素方差分析，考察节气门开度大小和点火提前角的大小对发动机曲轴转速的影响。对六缸、四冲程、2.7升汽车发动机进行MATLAB建立汽油发动机怠速平均值模型[2]，模型能够良好的运行。通过MATLAB模型得到试验数据，将节气门开度值（A因素）分成A1～A41=10：0.05:12共41个水平，同时将点火提前角大小（B因素）分成 B1～B41=2：0.2：10共 41个水平，进行交叉分组试验，即不同节气门与不同点火提前角的配比下测定一次发动机曲轴转速，测定结果做数据表，试做方差分析。按两个因素单独观测值试验的方差分析公式如下：

总平方和：

A因素平方和：

B因素平方和：

式中C为校正数，误差平方和SSe=SST-SSA-SSB，总自由度dfT=ab-1，A因素自由度dfA=a-1，B因素自由度dfB=b-1，误差自由度dfe=dfT-dfA-dfB，计算结果形成方差分析表1。

根据 df1=dfA=40，df2=dfe=1600，查临界 F 值，F=1.401684；根据 df1=dfB=40，df2=dfe=1600，查临界值F=1.401684。因为A因素（节气门开度）的F值10847.58＞1.401684，故差异极显著；因素B（点火提前角）的F值4560.75＞1.401684，故差异极其显著。

表1 方差分析表

通过以上两个因素方差分析得出以下两点：一是进气量和点火角对发动机曲轴转速的影响都是极显著的；二是进气量的影响比点火角的影响大些，所以通过对进气量的调节能提供比点火提前角控制更大的转矩，因此调节发动机的转速范围更大。虽然点火提前角控制产生的转矩更小，但是由于发动机任何参数的改变到发动机性能的体现都会存在延时现象，通常改变进气量来调节怠速转速时，这种时延为500ms，而改变点火提前角来调节转速的时延短的多，只有90ms左右[3]。因此，通过对点火提前角的控制方法来控制怠速时的发动机转速控制效果要快得多。最后，将怠速的控制量选为进气量和点火提前角。

2 怠速控制策略的研究

通过多因素分析确定改变怠速空气量和点火提前角对汽油发动机怠速转速实施控制。汽油发动机的怠速工况是一个非线性、时变和不确定的过程，需要找一个合适的控制方法。仿人智能控制在解决复杂问题多状态上有明显的优势，仿人智能控制器的原型算法于1979年由重庆大学周其鉴教授等人提出，1983年在国际上正式发表[4]。仿人智能控制器的原型算法为：

式中，u为控制输出，Kp为比例系数，k为抑制系数，e为误差，e˙为误差的变化率，em,i为误差的第i次峰值。

预测控制是一类用计算机实现的最优控制算法，建模方便，不需要深入了解过程内部机理，有利于提高系统的鲁棒性，简单实用的模型校正方法，较强的鲁棒性[5]。一个典型的预测控制系统组成大致包括原始模型、预测控制、参考轨迹和在线优化等四个部分。预测控制的实质就是使实际输出和设定的控制输入之间均方误差最小。预测控制的功能是根据被控对象的历史信息和未来输出来预测系统未来输出[6]。

仿人逻辑控制器是对人主动开环控制及强时变控制的模拟，预测控制是对师傅经验的模拟，其共同特征是主动时变控制[7]。两者的结合将是对人的控制思维特点的较全面模拟。仿人逻辑控制器系统在正常区间运行平稳，突发事件瞬间切换，能够确保系统安全，模型失配时也能保证满意运行。虽然这样的处理也许不是全局最优的，但却是在确保强鲁棒性基础上的局部最优，这样一种策略对于某些工业控制至关重要。因此，本文针对怠速控制设计了发动机仿人逻辑控制器，如结构图1。

图1 发动机仿人逻辑预测控制器结构框图

控制器的工作原理如下：在系统工作时逻辑控制器和预测控制器同时工作，其控制输出量分别为K(t)和U(t)。逻辑控制设置较宽的误差控制带e0，其作用是用最短的时间将发动机转速转变到目标怠速状态，暂且不管小的波动。预测控制的作用是利用预测模型将发动机转速稳定在正常状态，并使控制曲线最优。控制量切换要选择合适的时机对这两种控制信号进行切换。具体而言，当发动机转速远离正常状态，即通过仿人逻辑状态判断其运行状态，通过控制量切换到预测控制器，此时相当于师傅的经验开始起作用。这样一种控制结构充分利用了逻辑控制对模型匹配要求极低的特点，在模型失配的情况下仍然能取得满意效果。此控制器的本质是时变开环控制加闭环校正控制，是将人的思维控方式融合到模型中的结果。

3 仿真验证

3.1 仿真条件及过程

汽车在启动的过程中，发动机曲轴转速是从低转速迅速到达目标怠速的过程，然而汽车在正常运行中，从运行状态到怠速是一种非常普遍的过程，在这个过程中，发动机曲轴转速是从高转速迅速降到目标怠速的过程，所以分析这种状态也是很有必要的。所以实验过程中，本文分了两种情况进行实验分析，即发动机曲轴转速从低转速到目标怠速的情况和发动机曲轴转速从2000r/min速降到怠速的情况。将发动机的目标怠速设定在850r/min，对PID、模糊和仿人逻辑预测控制（HLPC）三种控制方法进行仿真对比，验证本文提出的控制方法的优越性。最后在达到稳定怠速的时间段内加入10N的外加力矩，仿真对比哪种控制方法好。

3.2 仿真结果

图2 启动过程仿真效果图

发动机曲轴转速从低转速到目标怠速的情况如图2所示，蓝色虚线的是仿人逻辑预测控制的结果。在模型完全匹配的情况下，本文提出的仿人逻辑预测控制器的结果是最优的，在仿真效果图中可以看出在此控制下发动机转速能够迅速的达到目标转速，明显比PID控制和模糊控制的效果好。整个怠速系统在10s时加入10N外加力矩，放大10s处外加力矩时的状态，可以看出仿人逻辑预测控制也能很好的达到要求，在受到波动的情况下能很快的恢复到稳定的状态，效果也比PID控制和模糊控制的效果好。

发动机曲轴转速从2000r/min速降到怠速的情况如图3所示，本文提出的仿人逻辑预测控制器的曲线在下降的过程中能够比较平缓并且迅速的过度到怠速的目标转速，稳定性明显比PID控制和模糊控制的好。整个怠速系统在20s时加入10N外加力矩，仿人逻辑预测控制的控制效果也是比较好的。