汽油機(jī)非線性卡爾曼濾波暫態(tài)進(jìn)氣量估計及空燃比控制_馮煜

1、第32卷第4期控制理論與應(yīng)用Ｖ。132Ｎｏ42015年4月ＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒｙ＆ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＡｐｒ2015ＤＯＩ：107641／ＣＴＡ201540694汽油機(jī)非線性卡爾曼濾波暫態(tài)進(jìn)氣量估計及空燃比控制馮煜，焦曉紅＋（翁山大學(xué)電氣痛＿河北秦處爆066004）摘要：暫態(tài)工況下缸進(jìn)氣量的準(zhǔn)確估計是提髙發(fā)動機(jī)空燃比控制精度的有效措施之一，為此本文提出一種基于無跡卡爾曼濾波

2、的暫態(tài)缸進(jìn)氣量估計算法并利用估計的缸進(jìn)氣量設(shè)計了一種前饋反饋空燃比控制器ＭＡＴＬＡＢ環(huán)境下的仿真實驗給出了所提出的算法與現(xiàn)有進(jìn)氣囊估計算法的比較，同時基于暫態(tài)氣量估計的空燃比控制仿真實驗驗證了估計的有效性論文與現(xiàn)有成果的區(qū)別在于：一是暫態(tài)進(jìn)氣量估計模型不僅包含了歧管壓為動態(tài)述考慮了曲軸角速度動盔并采用了經(jīng)線性辨識的均值模纖＝是考慮了囊＊1波動的影響采靖了移動平均值法的數(shù)＃濾波器對泵氣被動進(jìn)行濾波；3是采用無跡卡爾曼濾波算

3、法對歧管壓力和曲軸角速度進(jìn)行估計關(guān)鍵詞：汽車發(fā)動機(jī)：缸進(jìn)氣量二空燃比控制二卡爾曼濾波：氣量估計中圖分類號：ＴＰ273文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ＡＴｒａｎｓｉｅｎｔｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗｉｔｈｎｏｎｌｉｎｅａｒＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｆｏｒａｉｒ－ｆｕｅｌｒａｔｉｏｃｏｎｔｒｏｌｏｆｇａｓｏｌｉｎｅｅｎｇｉｎｅｓＦＥＮＧＹｕ，ＪＩＡＯＸｉａｏ－ｈｏｎｇ＾（Ｃｏ

4、ｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＹａｎｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＱｉｎｈｕａｎｇｄａｏＨｅｂｅｉ066004，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｉｎｃｅａｃｃｕｒａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｎｓｉｅｎｔｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｒａｎｓｉｅｎｔ

5、ａｉｒ－ｆｕｅｌｒａｔｉｏｃｏｎｔｒｏｌｏｆｅｎｇｉｎｅ，ａｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅｔｒａｎｓｉｅｎｔｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅＦｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ａｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ－ｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｏｆｔｈｅａｉｒ－ｆｕｅｌｒａｔｉｏｉｓｄｅｓｉｇｎ

6、ｅｄｂｙｕｔｉｌｉｚｉｎｇｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｉｎＭＡＴＬＡＢｉｓｇｉｖｅｎｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅＭｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏ

7、ｒｉｔｈｍｉｓｖａｌｉｄａｔｅｄｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆａｉｒ－ｆｕｅｌｒａｔｉｏｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｔｒａｎｓｉｅｎｔｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｌｉｅｓｉｎｔｈｒｅｅａｓｐｅｃｔｓ：ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ

8、ｆｏｒｔｒａｎｓｉｅｎｔｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｅｃｒａｎｋｓｈａｆｔｒｏｔａｔｉｏｎｖｅｌｏｃｉｔｙｄｙｎａｍｉｃｂｅｓｉｄｅｓｔｈｅｉｎｔａｋｅｍａｎｉｆｏｌｄｐｒｅｓｓｕｒｅｄｙｎａｍｉｃａｎｄａｌｓｏｉｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄａｓｔｈｅｍｅａｎ－ｖａｌｕｅｍｏｄｅｌｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，

9、ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｄｉｇｉｔａｌｆｉｌｔｅｒｗｉｔｈｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅｆｏｒｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｐｕｍｐｉｎｇｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅａｄｏｐｔｉｏｎｏｆｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｉｎｔａｋｅｍａｎｉｆｏｌｄｐｒｅｓｓｕｒｅａｎｄｃｒａｎｋｓｈａｆｔｒｏ

10、ｔａｔｉｏｎｖｅｌｏｃｉｔｙＫｅｙｗｏｒｄｓ：ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｅｎｇｉｎｅｓ；ｃｙｌｉｎｄｅｒａｉｒｃｈａｒｇｅ；ａｉｒ－ｆｕｅｌｒａｔｉｏｃｏｎｔｒｏｌ；Ｋａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｓ；ａｉｒ－ｃｈａｒｇｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ1引言（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）進(jìn)氣量存在較大誤差因而暫態(tài)工況下的進(jìn)氣量估計發(fā)動機(jī)空燃比是影響燃油經(jīng)濟(jì)性和尾氣排放的重具有很大挑戰(zhàn)，也是暫態(tài)空燃比控制問題的關(guān)鍵要

11、因素發(fā)動機(jī)噴油量基準(zhǔn)值的多少是通過感知缸進(jìn)在研究暫態(tài)進(jìn)氣鷥估計算法的文獻(xiàn)中，研究者為氣量乘決定的，因而準(zhǔn)確的缸進(jìn)氣量是影響空燃比的得到進(jìn)氣量的準(zhǔn)確值采用了各種估計方法文獻(xiàn)［1］針重要因素，然而發(fā)動機(jī)進(jìn)入各個氣缸的空氣流量不易對ＭＡＦ測量弓丨起較大的暫態(tài)估計誤差問題，考慮了歧直接通過虹內(nèi)傳感器測得，需要對氣缸進(jìn)氣量進(jìn)行估管壓力和空氣流量計動態(tài)，提出了Ｔ－Ｓ形式的周期觀計這就導(dǎo)致缸進(jìn)氣量估計成為近些年研究的熱點測器對

12、進(jìn)氣量進(jìn)行估計；文獻(xiàn)［2］避免了ＭＡＦ的使用，穩(wěn)態(tài)工況下，氣虹的進(jìn)氣量可通過安裝在節(jié)氣門附近選用進(jìn)氣歧管壓力傳感器，設(shè)計了非線性離散觀測器的空氣流量計（ｍａｓｓａｉｒｆｌｏｗｓｅｎｓｏｒ，ＭＡＦ）？似測得；估計進(jìn)氣逢文獻(xiàn)Ｐ］除了歧簪壓力，還考慮了由充氣但是在諸如加、、減速過程和加、減載過程的暫態(tài)工況效率的改變導(dǎo)致的進(jìn)氣黧的偏移問題設(shè)計了閉環(huán)觀下由于進(jìn)氣歧管的動態(tài)效應(yīng)造成ＭＡＦ測量值與實際測器在文獻(xiàn)［4－5］中

13、，一種輸入估計算法和適應(yīng)觀收稿日期：2014－07－24；錄用日期：2015－01－06ｔ通信作者Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉａｏｘｈ＠ｙｓｕｅｄｕｃｎ；Ｔｅｌ：＋8613933505082高等學(xué)校博士學(xué)科點博導(dǎo)類利Ｗ基金（20111333110007）資助■ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＰｈＤＰｒｏｇｒａｍｓＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（2011133

14、3110007）548控制理論與應(yīng)用第32卷221靜態(tài)函數(shù)擬合（Ｓｔａｔｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｓｆｉｔｔｉｎｇ）其中未知參數(shù)Ｊ是需要動態(tài)辨識的先對進(jìn)氣歧管方程的靜態(tài)參數(shù)擬合令式（9）中222動態(tài)參數(shù)辨識（Ｄｙｎａｍｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｄｅｎｔｉ－Ｐｍ＝0，得到不含動態(tài)過程的下式：ｆｉｃａｔｉｏｎ）ｐ＝ｃ，＾＋ｅ3ｍａｔ＝／＾ｆｈｍａｔ（1Ｑ）動態(tài)參數(shù)Ｊ和＆的辨識來用了文獻(xiàn)

15、［14］提出的連一ｗ，續(xù)系統(tǒng)辨識法一線性積分濾波法（ＬＩＦ）它可以避免連則式（5）可改寫為續(xù)系統(tǒng)模型離散化閭接辨識導(dǎo)致的辨識模型的較大＇Ｐｍ＝Ｃ＼｛ｕｊｐｍ——ｆｃｓｍａｔ）＇（11）誤差，提局了辨識精度其中：ｋ1＝－Ｃ2／Ｃｌ，ｈ＝—Ｃ也Ｕ定義可首先，對動，酬兩邊求導(dǎo)，賦中咖ｍ用式知，ｈ＝ｙ／ｓ，ｋ2＝ＡｔｔＲＴＪｓＶ＾，它們與氣虹的充氣（ｕ）替換’可以觀效率和排量密切相

16、關(guān)，受ｆｔｎ的動態(tài)變換影響不大，因Ｊｃｊｄｊｄ9ｌ＾ｐ＋ａＡｕ｝）ｖ＋ｄｇ＾ｕ）ｕ－ｔ一此，通過靜態(tài)擬合得雜七，＿將采用動態(tài)辨識獲＾知＋―＋ｄ（Ｊ…得根據(jù)采得的穩(wěn)態(tài)工況下的數(shù)據(jù)，采用ＭＡＴＬＡＢｗ［（2ｃ4Ｗ＋ｅ5）ｐｍ＋｛2ＣｒＷ＋％）］—Ｉ］＋工爲(wèi)箱進(jìn)行曲面擬合＞其擬合的ＭＡＰ圖如圖2（ａ）所琉ｆｔ（ｃ4ｗｂ＝ｆ－ｃ5Ｗ＋ｃｓ＞（－ｋ＾－ｋｍ＾（14）并且用最小二乘辨識方法得到Ｉ、＝

17、4142ｘ10－2，對上式在有跟區(qū)間［ｔ—ＩＴ，ｔ］（Ｚ是積分長度因子）內(nèi)ｆｃ2＝4307ｘ103用數(shù)值積分的方式來避免對情號的求導(dǎo)，原模型轉(zhuǎn)換：一一成離散系統(tǒng)模型，最終采用最小二乘進(jìn)行辨識Ｓ3顯Ｖ：？－“‘“‘丨＋示了一組實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識響應(yīng)的曲線氣ａ：Ｉ1、ｒ＾／（ｋｇ0…1000204060810⑷進(jìn)氣歧管方程靜態(tài)擬合ＭＡＰ圖ｔ／ｓ，…100

18、111111111300「工Ｔ？50■／？…－ｌｏｏ一“1—1—1—1—1—1—1—1—1—？0000204060810‘“ｂ?。荆颍牐妫酰ǎ颍幔洌螅牐崳妶D3辨識參數(shù)1／Ｊ和Ｃｌ／Ｊ的晌應(yīng)過程曲線（ｂ）曲軸轉(zhuǎn)逮方程靜態(tài)擬合ＭＡＰ圖Ｆｉｇ3Ｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓ1／ＪａｎｄＣｌＵ合的ｍａｐ3進(jìn)氣暈估計算

19、法（Ａｉｒｃｈａｒｇｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌ－Ｆｉｇ2ＳｔａｔｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｓｆｉｔｔｉｎｇＭＡＰｖ＆ｇｏｒｉｔｈｍ）再對曲軸轉(zhuǎn)速方程的靜態(tài)函數(shù)擬合同樣地，令坦捉噴許逾曲如播的供姑卩進(jìn)和甚沾士ＨＶｍ出？ｎ但祝丨了人斗太Ｈ？祖卞十根據(jù)速度密度萬程（3）可知影響發(fā)動機(jī)進(jìn)氣量的王）＋ｗ—’要因素是歧管壓力和發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速細(xì)4所示的歧管9ｉ（＾）＇Ｐｍ＿＋ｆ2（ｗ）－ｄｏ；

20、＝Ｔｈ（12）壓力測量值曲線，由于栗氣波動、隨機(jī)噪聲以及量測考慮到指示效率等參數(shù)的不確定性，這里的3ｌ（ｗ），噪聲的存在，會導(dǎo)致進(jìn)氣竄估計的偏差仍（ｗ）釆用隨機(jī)模型，用下列表達(dá)式描述：＾￣￣￣￣￣￣￣ｎ—）Ｕ2＋：＿＋？＾ｇｏ（ｕｊ）－ｄｔｕ＝ｃｒｕ％＋ｃｓｕ）ｉ－ｃｇ、ｅ－通過曲觀合如圖2（ｂ）所示，細(xì)最小二乘辨識方法務(wù)3＇2：解後＾9的值其中Ｃ4＝－881ｘ10－，

21、ｃ5＝0708，37？5：85：96，06｜，6；26：36：46＇］ｃ6＝200，ｅｒ＝－1893ｘ10—5，ｃ8＝9213ｘ10—2，／／ｓｃ9＝－4884則式（6）轉(zhuǎn)換為團(tuán)4濾波前后歧管壓力曲線Ｊｗ＝（ｃ4ｔＪ3＊4｜ｉ5ｗ＋Ｃｇ）ｐｍ＋6ｒＷ2＋￡9—2］，（13）Ｆｉｇ4Ｍａｎｉｆｏｌｄｐｒｅｓｓｕｒｅｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔ