基于混合不确定建模的发动机怠速鲁棒控制研究

论文摘要

怠速工况是发动机的重要工况之一,与发动机的排放水平、能源消耗有密切的关系。怠速工况时由于汽车空调压缩机、动力转向器、自动变速器等装置的加载是突变的,这些扰动因素打破了发动机原有的稳定运行,出现了较大的转速波动。严重时甚至引起熄火现象。因此在满足日益严格的排放法规的前提下,保持发动机在怠速工况运行的稳定性显得尤为重要。影响发动机怠速的因素很多,如:系统具有不确定的滞后时间,传感器信号测量的干扰和噪声,运行环境的状态,以及随着老化、磨损出现的各控制参数数值的变化等,这些因素都使得对发动机的控制增加了不确定性。由于常规的控制方法需要提供发动机精确模型,无法实现对发动机怠速工况的控制;鲁棒控制理论因具有实现在不确定性控制的特点,因此适用于怠速转速的稳定性控制。本文在发动机简化模型的基础上,将鲁棒控制理论应用到了发动机的怠速控制上。论文的主要内容包含了以下三个部分:1.首先建立了发动机的模型,并对其做了不确定性分析。首先,以四缸发动机为研究对象,根据其实际的工作过程,将整个发动机分成节气门、进气歧管、空气质量流量、压缩冲程等几个部分分别建立模型,验证和调试了模型的可靠性。并做了发动机怠速突加载荷下的仿真分析。然后针对发动机在怠速工况下运转时,各种因素对稳定性的影响做了不确定性分析。2.应用鲁棒控制H∞理论,在简化的标称模型的基础上,采用频率加权函数方法设计了怠速控制器。为了测试H∞控制理论的控制效果,在简化的发动机模型基础上,又设计了发动机怠速控制常用的PI控制器,仿真结果表明H∞控制的控制效果明显比PI控制要好。3.应用μ分析控制理论对发动机模型进行了参数不确定性分析和未建模动态分析,设计了怠速控制器。首先,调用了MATLAB中鲁棒工具箱内函数,分别运用结构奇异值μ分析理论、H∞控制理论和线性矩阵不等式分析了发动机标称模型,将结果进行对比分析。然后,运用D-K迭代分析了带有不确定性的广义的发动机模型,通过编程迭代设计出了μ综合控制器,其结果比较证明在存在着广义的混合不确定性的前提下,μ综合控制相对于H∞控制控制效果更好。本文在综述目前常用的发动机怠速控制方法的基础上,提出了两种新的控制方法:鲁棒控制H∞理论和μ分析与综合方法来控制发动机怠速。研究表明:这两种新的控制方法较常用的控制方法在响应过渡时间短,超调量小,抗干扰能力强。H∞理论在系统的稳定性方面表现良好,而μ分析与综合方法则能更好地兼顾系统的鲁棒稳定性和系统性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 怠速控制系统功能和控制质量评价标准
• 1.2.1 怠速控制系统功能
• 1.2.2 怠速控制质量的评价标准
• 1.3 国内外发动机怠速控制研究现状和发展趋势
• 1.3.1 PID 控制
• 1.3.2 模糊控制
• 1.3.3 预测控制
• 1.3.4 神经网络控制
• 1.3.5 模糊加PID 控制
• 1.4 发动机怠速控制策略分析
• 1.5 发动机怠速控制用到的控制理论
• 1.6 本文基本思路和主要研究内容
• 第二章 发动机数学模型和不确定性分析
• 2.1 发动机模型的建立
• 2.1.1 节气门模型
• 2.1.2 进气歧管模型
• 2.1.3 空气质量流量模型
• 2.1.4 发动机工作过程模拟
• 2.1.5 模型的验证与仿真
• 2.2 发动机模型的不确定性分析
• 2.2.1 不确定性的描述
• 2.2.2 鲁棒控制
• 2.2.3 不确定性分析
• 2.2.4 不确定系统模型的类型
• 2.2.4 发动机的不确定性分析
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于Ｈ∞理论的发动机怠速控制
• 3.1 H∞鲁棒控制理论
• 3.1.1 H∞控制理论
• 3.1.2 设计控制器的要求及求解
• 3.2 H∞控制频率域整型特性
• 3.3 H∞控制器的设计
• 3.3.1 采用的发动机模型
• 3.3.2 混合灵敏度问题的H∞控制器
• 3.3.3 混合灵敏度问题转化为H∞标准问题
• 3.3.4 权函数的选取规则
• 3.3.5 控制器的求解
• 3.4 怠速常用的PI 控制器的设计
• 3.5 仿真分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于结构奇异值μ理论的发动机怠速控制
• 4.1 结构奇异值μ理论
• 4.1.1 结构奇异值及其优点
• 4.1.2 结构奇异值μ的定义
• 4.2 结构奇异值μ分析
• 4.2.1 鲁棒稳定性定理
• 4.2.2 鲁棒性能定理
• 4.3 结构奇异值μ综合
• 4.4 基于结构奇异值μ理论的发动机怠速控制
• 4.4.1 三种标称系统模型求解方法比较
• 4.4.2 D-K 迭代方法求解发动机怠速控制器
• 4.4.3 μ综合控制器和H∞控制器的比较
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 本文主要内容总结
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 上海交通大学学位论文答辩决议书