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缸內(nèi)直噴汽油機(jī)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制的開發(fā)
在未進(jìn)行控制的條件下,發(fā)動(dòng)機(jī)一個(gè)循環(huán)周期內(nèi)的燃燒狀態(tài)會(huì)有很大差異,因此需要嚴(yán)格的魯棒控制,以使發(fā)動(dòng)機(jī)在不同操作條件下都具有最優(yōu)性能。該研究是實(shí)現(xiàn)汽油直噴(GDCI/GDI)發(fā)動(dòng)機(jī)的智能控制技術(shù)。用優(yōu)化控制硬件對(duì)4缸2.0L缸內(nèi)直噴發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行建模,用這些優(yōu)化控制硬件建立的發(fā)動(dòng)機(jī)稱為概念智能控制GDI或“iGDI”發(fā)動(dòng)機(jī)。發(fā)動(dòng)機(jī)的自由閥驅(qū)動(dòng)(FVA)硬件和直接連接氣缸的精密噴油器對(duì)控制靈活性技術(shù)評(píng)估具有輔助作用。
提出了一種機(jī)電一體化的神經(jīng)控制方法,并將其與自適應(yīng)控制技術(shù)相結(jié)合。自適應(yīng)控制體系和預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制體系是為兩種不同的工廠操作模式開發(fā)的。發(fā)動(dòng)機(jī)和控制器通過GTSuite和Simulink進(jìn)行建模和仿真。通過減少因節(jié)流造成的泵氣損失獲得的高容量效率可達(dá)到97%。記錄了兩種條件下的瞬態(tài)模擬響應(yīng),并用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器優(yōu)化響應(yīng)??刂破鬟\(yùn)用非線性自回歸與外源輸入(NARX)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化。而誤判率(AFR)設(shè)定值通過NARMA-L2控制器對(duì)最低制動(dòng)油耗率和NOx排放進(jìn)行監(jiān)測(cè)跟蹤,這種模式稱為“ECO”模式,該模式下制動(dòng)油耗率相對(duì)原模型降低了14%。在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制器操作的“動(dòng)力”模式需要最大制動(dòng)轉(zhuǎn)矩(MBT)。結(jié)果顯示,制動(dòng)轉(zhuǎn)矩相對(duì)基本模型提高了15%。瞬態(tài)跟蹤響應(yīng)滿足iGDI發(fā)動(dòng)機(jī)控制目標(biāo)。瞬態(tài)模式之間的切換時(shí)間由模擬時(shí)間表快速跟蹤。智能計(jì)算能有效地處理高度非線性動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)控制問題,并具有在線優(yōu)化特性和快速獲得原型的優(yōu)點(diǎn)。
M Abu Anas Shuvom et al. SAE 2015-01-0157.
編譯:趙喚