CN117145642A - 基于自适应带宽的增压lp-egr发动机空燃比预测抗扰控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于自适应带宽的增压LP‑EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，包括以下步骤：步骤1，根据发动机进排气过程和传感器响应过程建立空燃比***模型；步骤2，建立基于机理‑经验的进气量模型，用于空燃比的前馈控制；步骤3，建立基于角度采样和质量平均的EGR流量模型；步骤4，设计空燃比***主动抗扰预测型控制器；步骤5，设计自适应ESO，输入为燃空当量比实际值与目标值的偏差，输出为自适应带宽ωo。本发明抗干扰能力强，对瞬态目标值的跟踪速度快。
Description
技术领域
本发明涉及发动机控制技术领域，特别是涉及一种基于自适应带宽的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法。
背景技术
增压-低压废气再循环(LP-EGR)技术，是现代汽油机提高升功率、抑制爆震，同时改善燃油经济性的重要技术手段。发动机未完全燃烧产生的排放物可由三元催化器处理，但是三元催化器只有在缸内空燃比被限制在1附近时转化效率才会最高。因此，实现空燃比的精确控制对于节能减排至关重要。
在增压LP-EGR发动机中的空燃比控制中面临以下挑战。(1)排气延时影响控制品质。目前最常用的方法是通过排气管上的氧传感器来测量空燃比，但其测量值与缸内真实值存在测量延迟，这会限制闭环***的带宽从而影响空燃比的调节速度。(2)空燃比复杂空气***。随着VVT、LP-EGR等技术的应用，空气***的复杂程度提升，传统的气量估计方法标定工作量巨大，且在瞬态和小压差工况下估计效果并不理想。(3)空燃比***多干扰：空燃比***存在内外部干扰，内部干扰如目标喷油量与实际喷油量不一致，外部干扰如EGR会对空燃比测量造成影响。
针对上述空燃比***的难题与挑战，过去曾提出多种解决方案。最常用的方法是将空燃比动态视为黑箱，采用PID控制器。文献(Franceschi E M,Muske K R,Jones J P,etal.An Adaptive Delay-Compensated PID Air Fuel Ratio Controller[J].Mathematical Analysis,2007,1.)使用PID控制算法来补偿延迟。为了解决动态工况***参数变化的问题，文献(Ebrahimi B,Tafreshi R,Masudi H,et al.A parameter-varyingfiltered PID strategy for air-fuel ratio control of spark ignition engines[J].Control engineering practice,2012(8):20.)在PID控制中增加了动态补偿器。但具有固定增益的PID控制器不能在所有工况下实现令人满意的动态响应。
相对于纯黑箱解决方法，另一类代表性方法是将空燃比***视作灰箱，采用基于模型控制的方法进行控制。例如，文献(Wong H C,Wong P K,Vong C M.Model PredictiveEngine Air-Ratio Control Using Online Sequential Relevance Vector Machine[J].Journal of Control Science and Engineering,2012,(2012-05-23),2012,2012(PT.1):2.)利用模型预测控制(MPC)，并使用相关向量机(RVM)对空燃比***进行建模，文献(Yildiz Y,Annaswamy AM,Yanakiev D,et al.Spark ignition engine fuel-to-airratio control:An adaptive control approach[J].Control Engineering Practice,2010,18(12):1369-1378.)提出了一种自适应前馈控制(AFC)来应对时间延迟和油膜动态问题，文献(Xue W,Bai W,Yang S,et al.ADRC With Adaptive Extended State Observerand its Application to Air-Fuel Ratio Control in Gasoline Engines[J].IEEETransactions on Industrial Electronics,2015,62(9):5847-5857.)构建了自适应扩张状态观测器，实现了空燃比的自适应控制。以上方法虽然取得了各种层面上的突破，然而其控制效果高度依赖面向控制的模型精度，模型精度缺失会极大程度地影响控制器，同时，模型精度的提升势必会导致这类控制器运算量增大，这种情况会使得控制器不易于工程实现。
综上，发展高精度的进气量模型，具有反馈信号时延补偿能力、同时标定参数少、鲁棒性高的控制算法，对于空燃比的精确控制和算法的产业化应用具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的增压LP-EGR汽油机空燃比***气量估计难、有排气延时、多干扰等控制难题，而提供一种基于自适应带宽的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种基于自适应带宽的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，包括以下步骤：
步骤1，根据发动机进排气过程和传感器响应过程建立空燃比***模型；
步骤2，建立基于机理-经验的进气量估计模型，计算正气门重叠角工况气缸中的空气质量和负气门重叠角工况气缸中的空气质量mair，用于步骤1的空燃比***模型的前馈控制；
步骤3，建立基于角度采样和质量平均的EGR流量模型，计算EGR流量，用于步骤1的空燃比***模型的前馈控制；
步骤4，设计扰动观测器、Smith预估器和基于模型的反馈控制模块，扰动观测器输出总扰动的估计值，Smith预估器输出燃空当量比预测值yp(t)，基于模型的反馈控制模块以空燃比目标值、Smith预估器输出的空燃比预测值yp(t)以及***总扰动的估计值为输入，输出喷油量传递给发动机；
步骤5，设计自适应ESO，自适应ESO的输入为燃空当量比实际值与目标值的偏差，燃空当量比实际值选用Smith预估器输出的空燃比预测值yp(t)，输出为步骤4的扰动观测器的自适应带宽ωo。
在上述技术方案中，所述步骤1中的空燃比***模型为：
W为***干扰，包括EGR、喷油量以及未建模的误差；t表示时间，τmixing为时间常数，τλ为响应时间，τd为延时时间，mf为喷油量由计算得到，其中Raf为14.67，mfre,air为新鲜气量，/>为燃空当量比的氧传感器测量值，由安装在排气管的氧传感器测量，/>为由于EGR气体以及目标喷油量与实际喷油量的偏差对空燃比造成的干扰。
在上述技术方案中，所述步骤2中，正气门重叠角工况气缸中的空气质量如下所示：
负气门重叠角工况气缸中的空气质量如下所示：
其中，cv,mixing以及cv,egr分别为混合气以及EGR气体的比热容，cp,af以及cp,fuel分别是空气与汽油的比热容，VIVC表示为进气门关闭时刻缸内容积，Pim为进气歧管压力，Tim是进气歧管内的温度，VIVO分别表示进气门开启时刻气缸内的容积，Pem为排气压力，Tem为排气温度，VEVC，kexh分别表示排气门关闭时刻缸内容积以及多变指数，hfg是汽油的蒸发焓，mf为喷油量，R为理想气体常数。
在上述技术方案中，所述步骤3中，EGR流量模型为：
公式中表示通过EGR阀流体的质量流率，Pus表示EGR阀上游压力，Pds表示EGR阀下游压力，A表示阀门的有效流通面积，Tus表示EGR阀上游温度，Cd表示流量系数。
在上述技术方案中，通过步骤2得到的mair和步骤3得到的EGR流量计算新鲜空气质量mfre,air，应用于步骤1的空燃比***模型的前馈控制：
在上述技术方案中，所述步骤4中，将混合后无延迟的燃空当量比选取为***状态量，氧传感测得的燃空当量比/>选取为***输出量，喷油量(mf)选取为***控制量，将空燃比***模型整理为状态空间形式为：
其中x2＝f，f为***干扰，f＝W，u＝mf，/>
在上述技术方案中，所述步骤4中，Smith预估器的形式为：
y(t)为氧传感测得的燃空当量比(即***输出量)；xm(t)与为通过建模得到的混合后无延迟的燃空当量比/>(即***状态量)；ym(t)为氧传感测得的燃空当量比的估计值/>yp(t)为Smith预估器输出的空燃比预测值；τm为标定或模型计算得到的延时时间。
在上述技术方案中，所述步骤4中，扰动观测器为：
为混合后无延迟的燃空当量比的估计值，/>为氧传感测得的燃空当量比的估计值/>为***总扰动的估计值，β1＝2ωo+a，β2＝ωo 2，ωo为控制器带宽，u(t)为基于模型的反馈控制模块。
在上述技术方案中，所述步骤4中，基于模型的反馈控制模块为：
为燃空当量比的目标值，人为设定，u(t)为喷油量，Kp为比例增益系数。
在上述技术方案中，所述步骤5中，自适应ESO的形式为：
其中， 为e的估计值，/>为扰动的估计值，l1、l2为增益系数，参数配置结果为l1＝2ωo，/>ωo即为生成的自适应带宽，ωo根据e和/>得到，形式为：
其中K为增益系数，ωmax、ωmin是对ωo进行限值的上下界。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明建立了基于经验-机理的进气量模型和基于角度采样和质量平均的EGR流量模型，大大减小了气量估计中的标定工作量，改善了瞬态和小压差工况下的估计效果；
2、相比较于传统的控制方法，本发明使用主动抗扰预测型控制器(包括扰动观测器和反馈控制模块)、Smith预估器将反馈信号提前，消除了***延时的影响，自抗扰控制器准确估计扰动并消除，极大增强了算法的抗干扰能力；
3、本发明提出自适应ESO，根据燃空当量比实际值与目标值的偏差自动调整观测器带宽，既减少了动态过程的超调，又提升了对瞬态目标值的跟踪速度。
附图说明
图1是本发明空燃比控制总体框架
图2是进气量模型精度
图3是EGR流量模型精度
图4是空燃比控制效果-负荷阶跃
图5是空燃比控制效果-目标值阶跃
图6是自适应带宽效果-负荷阶跃下与固定带宽对比
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
对一台增压LP-EGR汽油机的空燃比进行控制，包括以下步骤：
步骤1，根据发动机进排气过程和传感器响应过程建立空燃比***模型。
为了简化控制设计，将空燃比转换成燃空当量比其中/>为燃空当量比的氧传感器测量值，由安装在排气管的氧传感器测量，Raf为14.67，mfre,air为新鲜气量，mf为喷油量由/>计算得到。
废气在排气管中的混合可近似为一阶动态过程，时间常数为τmixing；废气在排气管中的传输过程可近似为延迟过程，延时时间为τd；传感器响应过程也被视为一阶动态过程，响应时间为τλ。针对以上过程，建立空燃比***模型：
其中为缸内燃空当量比。e-τds为延迟环节，/>和/>分别为废气混合过程及氧传感器响应过程，s表示传递函数。
经过适当的简化和整理后，空燃比***模型可写为：
两个一阶惯性环节串联的二阶***，可以将其视为大阻尼的二阶***，其阶跃响应与一阶***类似，且τmixing*τλ远小于τmixing+τλ，故可将高次项忽略，则上述模型可整理为：
将空燃比***模型转化为微分方程时域模型：
其中：
为由于EGR气体以及目标喷油量与实际喷油量的偏差对空燃比造成的干扰。将公式(5)以及公式(6)带入公式(4)，则***模型可整理为：
W为***干扰(包括EGR以及喷油量以及未建模的误差等)。
步骤2，建立基于机理-经验的进气量估计模型，用于空燃比的前馈控制。
对于进气过程，将气缸作为***控制容积，分析IVO与IVC时刻***能量关系可得：
EIVC-EIVO＝Eincrease-Q (9)
EIVC，EIVO分别表示***在IVC与IVO时刻所具有的能量，Eincrease表示***增加的能量，Q表示***散热量。
优选的，可根据各部分物质的比热容，温度，质量等信息计算各组分对应能量：
Eincrease-Q＝cp,afmairTim+cp,fuel mf Tim-hfgmf (10)
mair，mf分别代表吸入空气质量与燃油质量。cp,af，cp,fuel分别是空气与汽油的比热容，hfg是汽油的蒸发焓，空气与燃油的温度用进气歧管温度来代替，Tim是进气歧管内的温度。
***在IVO时刻的能量为上一循环残余废气的能量，在IVC时刻的能量为最终油气混合物的能量，根据上述关系可得：
EIVC-EIVO＝cv,mixing(megr+mair+mf)TIvc-cv,egrmegrTIvo (11)
megr为残余废气质量，cv,mixing以及cv,egr分别为混合气以及EGR气体的比热容，TIvc以及TIvo分别为进气门关闭以及开启时刻气缸内的温度。
优选的，上一循环的残余废气量，可根据理想气体定律粗略估算如下：
PIVO、VIVO和TIVO分别表示进气门开启时刻气缸内的压力、容积和温度，而进气门开启时刻的压力和温度可分别近似为排气压力Pem以及排气温度Tem，即TIVO≈Tem，PIVO≈Pem，R为理想气体常数。对于负气门重叠角情况，将排气门关闭到进气门开启当作多变过程来处理，PIVO可通过以下公式来计算：
VEVC，kexh分别表示排气门关闭时刻缸内容积以及多变指数。
针对进气过程应用能量守恒定律，将公式(10)和公式(11)代入公式(9)，可得：
cv,mixingmtotTIvc-Cv,egrmegrTIvo＝cp,afmairTim+cp,fuelmfTim-hfg(14)
mtot为混合气总质量。针对进气门关闭时刻的空气-燃料-EGR气体混合物应用理想气体状态方程：
(megr+mair+mf)RTIvc＝PIvcVIvc (15)
VIvc，PIvc分别表示为进气门关闭时刻缸内容积、压力，进气门关闭时刻压力可近似为进气歧管压力，即PIvc≈Pim。
优选的，将公式(12)和公式(15)代入公式(14)，正气门重叠角工况气缸中的空气质量如下所示：
将公式(13)和公式(15)代入公式(14)，负气门重叠角工况气缸中的空气质量如下所示：
优选的，进气量模型的精度如图2所示，实际进气量与模型计算值间的相关系数约为0.95，模型精度较高，满足控制需求。
步骤3，建立基于角度采样和质量平均的EGR流量模型。
在大流量小压差下会存在阀体后气体回流现象，在小压差下采用平均压力计算流量的方法难以估计准确，通过角度采集可以较好的还原排气压力波动，因此选择采用基于角度采集压差传感器信号的方式实时计算阀体流量，提高流量的计算精度：
公式中表示通过EGR阀流体的质量流率，Pus表示EGR阀上游压力，Pds表示EGR阀下游压力，A表示阀门的有效流通面积，Tus表示EGR阀上游温度，Cd表示流量系数。
优选的，EGR流量模型的精度如图3所示，相关系数为0.96左右，精度较高，满足控制需求。
mair和都得到后，就可以计算新鲜空气质量mfre,air。mair的单位是kg/cycle，的单位是kg/s，将kg/s转换为kg/cycle。新鲜空气质量等于气缸吸入空气质量减去EGR流量，即
其中N是发动机转速，单位是r/min。
步骤4，空燃比***主动抗扰预测型控制器设计。
将混合后无延迟的燃空当量比选取为***状态量，氧传感测得的燃空当量比选取为***输出量，喷油量(mf)选取为***控制量，则可将公式(7)整理为状态空间形式：
写成状态空间方程为：
其中x2＝f，u＝mf，/>
优选的，为了消除了纯时延环节对***稳定性的影响，通过史密斯预估器将反馈信号相位提前，无延迟的燃空当量比可由史密斯预估器预测得到，其形式为
y(t)为氧传感测得的燃空当量比(即***输出量)；xm(t)与为通过建模得到的混合后无延迟的燃空当量比(即***状态量)；ym(t)为氧传感测得的燃空当量比的估计值/>yp(t)为史密斯预估器输出的燃空当量比预测值；τm为标定或模型计算得到的延时时间。
将f扩张成一个状态，以yp(t)为反馈信号，建立扰动观测器ESO：
为混合后无延迟的燃空当量比的估计值，/>为氧传感测得的燃空当量比的估计值，/>为***总扰动的估计值，β1、β2为待整定参数，β1＝2ωo+α,β2＝ωo 2，ωo为控制器带宽。
控制律(基于模型的反馈控制模块)形式为：
为燃空当量比的目标值，即空燃比目标值的倒数，由人为设定。
优选地，将提出的控制算法应用在发动机台架实验上。如图4所示，发动机转速1500rpm，节气门开度10％，在1.5s空燃比目标值由1阶跃到1.1，经过约0.25s的延迟后，空燃比实际值经过约1.4s跟踪上了目标值，没有超调。如图5所示，发动机转速1500rpm，节气门开度由9％阶跃到16％，空燃比实际值最高上升到1.083，而后下降调节到目标值1附近。说明该算法的瞬态响应性能好，控制精度高。
步骤5，自适应带宽模块设计，输入为燃空当量比实际值与目标值的偏差，输出为自适应带宽ωo。设计了一个ESO来对e进行观测，与步骤4中的ESO使用同一个ωo。该ESO的形式为：
其中，为消除延时的影响，燃空当量比实际值用的是Smith预估器计算的值；/>为e的估计值，/>为扰动的估计值，l1、l2为增益系数，参数配置结果为l1＝2ωo，/>ωo即为生成的自适应带宽。ωo根据e和/>得到，形式为：
其中K为增益系数，其取值大小决定了ωo变化的快慢，ωmax、ωmin是对ωo进行限值的上下界，其取值可根据实际情况来决定。
优选地，验证自适应带宽的效果。增益系数K设置为1500，上下限分别为5和10，测试工况为发动机转速1500rpm，节气门开度由9％阶跃到16％，如图6所示，ESO-ωo能够随着空燃比实际值与目标值的偏差的增大而迅速增大带宽到最大值，随着偏差的减小将带宽减小到基础值。较于最低带宽，ESO-ωo减小调节时间超过70％，且没有增大波动幅度；相较于最高带宽，ESO-ωo减小波动幅度27.0％，而没有增加调节时间。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于自适应带宽的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据发动机进排气过程和传感器响应过程建立空燃比***模型；
步骤2，建立基于机理-经验的进气量估计模型，计算正气门重叠角工况气缸中的空气质量和负气门重叠角工况气缸中的空气质量mair，用于步骤1的空燃比***模型的前馈控制；
步骤3，建立基于角度采样和质量平均的EGR流量模型，计算EGR流量，用于步骤1的空燃比***模型的前馈控制；
步骤4，设计扰动观测器、Smith预估器和基于模型的反馈控制模块，扰动观测器输出总扰动的估计值，Smith预估器输出燃空当量比预测值yp(t)，基于模型的反馈控制模块以空燃比目标值、Smith预估器输出的空燃比预测值yp(t)以及***总扰动的估计值为输入，输出喷油量传递给发动机；
步骤5，设计自适应ESO，自适应ESO的输入为燃空当量比实际值与目标值的偏差，燃空当量比实际值选用Smith预估器输出的空燃比预测值yp(t)，输出为步骤4的扰动观测器的自适应带宽ωo。
2.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤1中的空燃比***模型为：
W为***干扰，包括EGR、喷油量以及未建模的误差；t表示时间，τmixing为时间常数，τλ为响应时间，τd为延时时间，mf为喷油量由计算得到，其中Raf为14.67，mfre,air为新鲜气量，/>为燃空当量比的氧传感器测量值，由安装在排气管的氧传感器测量，/>为由于EGR气体以及目标喷油量与实际喷油量的偏差对空燃比造成的干扰。
3.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤2中，正气门重叠角工况气缸中的空气质量如下所示：
负气门重叠角工况气缸中的空气质量如下所示：
其中，cv,mixing以及cv,egr分别为混合气以及EGR气体的比热容，cp,af以及cp,fuel分别是空气与汽油的比热容，VIVC表示为进气门关闭时刻缸内容积，Pim为进气歧管压力，Tim是进气歧管内的温度，VIVO分别表示进气门开启时刻气缸内的容积，Pem为排气压力，Tem为排气温度，VeVC，kexh分别表示排气门关闭时刻缸内容积以及多变指数，hfg是汽油的蒸发焓，mf为喷油量，R为理想气体常数。
4.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤3中，EGR流量模型为：
公式中表示通过EGR阀流体的质量流率，Pus表示EGR阀上游压力，Pds表示EGR阀下游压力，A表示阀门的有效流通面积，Tus表示EGR阀上游温度，Cd表示流量系数。
5.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，通过步骤2得到的mair和步骤3得到的EGR流量计算新鲜空气质量mfre,air，应用于步骤1的空燃比***模型的前馈控制：
6.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤4中，将混合后无延迟的燃空当量比选取为***状态量，氧传感测得的燃空当量比选取为***输出量，喷油量(mf)选取为***控制量，将空燃比***模型整理为状态空间形式为：
其中x2＝f，f为***干扰，f＝W，u＝mf，/>
7.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤4中，Smith预估器的形式为：
y(t)为氧传感测得的燃空当量比(即***输出量)；xm(t)与为通过建模得到的混合后无延迟的燃空当量比/>(即***状态量)；ym(t)为氧传感测得的燃空当量比的估计值yp(t)为Smith预估器输出的空燃比预测值；τm为标定或模型计算得到的延时时间。
8.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤4中，扰动观测器为：
为混合后无延迟的燃空当量比的估计值，/>为氧传感测得的燃空当量比的估计值/>为***总扰动的估计值，β1＝2ωo+a，β2＝ωo 2，ωo为控制器带宽，u(t)为基于模型的反馈控制模块。
9.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤4中，基于模型的反馈控制模块为：
为燃空当量比的目标值，人为设定，u(t)为喷油量，Kp为比例增益系数。
10.如权利要求1所述的增压LP-EGR发动机空燃比预测抗扰控制方法，其特征在于，所述步骤5中，自适应ESO的形式为：
其中， 为e的估计值，/>为扰动的估计值，l1、l2为增益系数，参数配置结果为l1＝2ωo，/>ωo即为生成的自适应带宽，ωo根据e和/>得到，形式为：
其中K为增益系数，ωmax、ωmin是对ωo进行限值的上下界。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202311140541.XA CN117145642A (zh) | 2023-09-05 | 2023-09-05 | 基于自适应带宽的增压lp-egr发动机空燃比预测抗扰控制方法 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN115217650A (zh) * | 2022-07-28 | 2022-10-21 | 潍柴动力股份有限公司 | 发动机空燃比的控制方法、装置及控制器 |
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| CN115217650A (zh) * | 2022-07-28 | 2022-10-21 | 潍柴动力股份有限公司 | 发动机空燃比的控制方法、装置及控制器 |
| CN115217650B (zh) * | 2022-07-28 | 2024-05-17 | 潍柴动力股份有限公司 | 发动机空燃比的控制方法、装置及控制器 |
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