基于遗传算法参数辨识多缸汽油机各缸空燃比均匀性控制

《基于遗传算法参数辨识多缸汽油机各缸空燃比均匀性控制》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇

2、编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要多缸汽油机的缸间空燃比均匀性控制对于改善发动机经济性、排放性、动力性等都有显著的效果，但是现有的控制方法在辨识控制模型参数时，都必须在每个气缸的排气出口分别安装一个宽域氧传感器，这样不仅需要对原机排气歧管甚至是缸盖进行加工，增加实验成本及复杂度，同时上述改造又会对排气流动产生影响，造成实验时测定的参数与实际运行时出现差异，影响运行时控制效果。为了避免以

3、上缺陷，本文提出了只采用单个排气歧管汇合点宽域氧传感器进行参数辨识与控制的课题，进行了以下研究工作：1、研究了用于多缸汽油机分缸均匀性控制的典型时域建模处理方法，之后从各缸空燃比差异的主要产生原因出发建立了各缸空燃比差异的产生及传递模型，为控制所需的模型辨识提供了理论上的实现途径。2、针对缸间差异模型辨识的特殊性，结合系统辨识基本方法，对模型进行了简化和改写，使待辨识参数减少到14个，降低了实现难度。同时，对于辨识中可能存在的噪声污染问题，设计了多阶跃输入稳态采样辨识实验方案。通过在GT-Power与Simulink中搭建联合

4、模型进行了仿真试验获取辨识数据。3、为了解决常规参数辨识方法无法应用于该模型辨识的问题，将该辨识转化为一个带约束的多元函数求极小值的最优化问题，并引入遗传算法进行搜索求解；同时对其基础算法进行了大量修改以适用于本模型辨识，提出了多目标适应度评价函数、改进选择交叉算子、小生境竞争、自适应变异以及混沌局部搜索、移民策略等一系列改进措施，最终参数辨识结果对比显示效果良好。4、利用辨识出的参数建立了基于卡尔曼滤波的缸间空燃比均匀性控制的状态空间模型，并构建了分缸空燃比控制的整体反馈流程，在Simulink中搭建出相应控制回路，与GT-

5、Power中发动机模型联合进行了仿真控制。在仿真中为模拟实际环境加入了测量噪声。结果显示，控制模型能在分缸控制2秒之内使各缸空燃比都趋近于当量比，并且缸间差异从最初的±10%左右减小到±1%以内，缸间均匀性控制效果显著。由此也反映出模型参数辨识结果的有效性。关键词：多缸汽油机空燃比均匀性控制参数辨识遗传算法卡尔曼滤波ABSTRACTIndividualcylinderair-fuelratiobalancingcontrolcaneffectivelyreducethefuelconsumption,exhaustemissi

6、onandimprovemaximumoutputtorqueinmulticylindergasolineengine.Butexistingbalancingcontrolmethodsarecomplexandcostlywhichneedtoinstallalineroxygensensor(UEGO)ineveryexhaustportduringparameteridentifyprocess.Thiswillalsoaffectexhaustflowthencausetheparamentdifferfromno

7、rmalengine.Inordertoavoidthosedrawback,thispaperproposedamethodwhichneedonlyoneUEGOtofinishtheidentifyexperimentanddidfollowingworks:First,afteranalysisedtheexistingtimedomainmodelingmethod,thispaperbuildedtheproductionandtransmissionmodelofindividualcylinderAFRvari

8、ationwhichmadeitpossibletoidentifytheparameterusingonlyoneUEGO.Then,theAFRvariationmodelwasrewritedandtheunknowparameterswerereducedto14in