论文摘要
煤层气发动机电控系统的开发对于改善发动机的动力性、经济性和排放性能具有重要的意义。空燃比反馈控制系统中传感器的建模和面向控制的发动机建模，是煤层气发动机控制系统分析和设计过程中的基本研究内容，是电控单元控制软件优化设计和控制策略开发的基础。本文对煤层气发动机空燃比控制中的若干问题进行了研究，主要内容如下：（1）依据废气氧（EGO）传感器静、动态标定实验数据，基于两步辨识法进行了EGO传感器Hammerstein模型的动态建模研究。通过考虑激励信号的延迟并利用相关分析法，对不同实验条件下的传感器激励信号进行了估计。采用基于最小二乘的损失函数法，确定了不同温度下传感器正、负阶跃响应的纯延迟。采用交叉准则法，基于不同误差准则确定了相应延迟下Hammerstein模型动态线性环节的模型结构和阶次。考虑EGO传感器动态非线性、延迟时间与温度的关系，以BJ（Box-Jenkins）模型作为动态线性环节，基于预报误差准则，采用交叉验证法，建立了EGO传感器正、负阶跃响应的统一Hammerstein模型。根据所建模型，分析EGO传感器时域、频域特性。（2）基于进气平均稳定流动的假设，采用速度—密度法，利用煤层气发动机台架实验数据，采用平均值、多项式和模糊神经网络建模方法，建立了用于稳态空燃比前馈控制的递阶模型，并通过该模型生成三维初始控制脉谱，解决了非实验工况点的数据产生问题。通过仿真和发动机稳态控制实验，对模型和初始控制脉谱进行了验证。（3）为了校正初始控制脉谱中的偏差，采用迭代学习控制技术，研究了基于双阀调节的稳态空燃比自学习校正算法。基于所建的过量空气系数ANFIS模型，考察了不同迭代学习律的收敛性能和空燃比校正效果。仿真结果表明，模糊自适应整定PID学习律比PID学习律和模糊学习律具有更好的效果。（4）根据动态工况实验数据，建立了面向控制的煤层气发动机动态模型，研究了线性神经网络模型、ANFIS模型和块连模型的动态建模问题，并对这几种模型进行了验证和比较。基于空燃比前馈-反馈控制结构和煤层气发动机动态模型，前馈控制采用基于平均值模型的控制算法，反馈控制采用PID控制算法，进行了瞬态空燃比控制仿真。