电控汽油机智能控制策略及故障诊断的研究

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1、太原理工大学博士研究生学位论文电控汽油机智能控制策略及故障诊断的研究摘要本文针对当前我国发动机控制技术的现状及实现电控化和降低排放污染物、减少故障的首要任务，通过对国内外汽油机电控系统研究发展的相关资料进行查找和分析，结合我们的实际状况，以德尔福4缸微型车汽油机电控系统和LIJ西淮海机械厂生产的465Q电控汽油机作为研究对象，分别对其软、硬件进行了详细的剖析，从而获得电控软件的基本设计思想和方法。在此基础上，采用模糊控制、神经网络和预测控制等智能控制理论，选择汽油机电控系统的控制策略作为主攻方向，分别对汽

2、油机电控系统的喷油、点火和怠速系统进行了系统的理论研究和大量的MATLAB仿真实验，对其进行分析与研究将有利于优选设计出一种高效实用的电控系统。另外针对电控汽油机故障的复杂性、多样性以及诊断信息存在模糊性的特点，设计了一种基于专家思想的模糊神经网络智能故障诊断系统。文中首先详细分析了465Q汽油机电控系统的结构、工作原理和控制策略，以及电子控制汽油机故障的种类、原因等。设计了465Q电控汽油机脉谱测量试验系统，在发动机实验台架上，利用德尔福汽车发动机电控系统PCHud测控软件，实际测取了465Q汽油机喷油

3、和点火控制的最佳脉谱图。其次针对汽油机怠速控制系统的非线性、时变性、不确定性及不易建立精确数学模型的特点，研究了利用模糊控制理论控制发动机怠速的实验，设计了一种汽油机怠速转速模糊控制系统，在怠速控制系统中，采用模糊控制和PID控制相结合的思想，其中利用模糊控制实现宏观调节达到快速控制，利用PID实现微观调节达到精确控制，充分发挥了两者的优点。实验结果表明，该方法可以有效实现对发动机的怠速控制，怠速变化平稳，且具有很强的抗干扰能力。然后根据465Q发动机点火和喷油的最佳脉谱图，利用神经网络建立了465Q发动

4、机在稳定工况下的点火和喷油系统的数学模型；并提出了多种对于发动机这种高度非线性系统进行点火和喷油控制的新方法和新策略。特别提出了一种神经网络自校正喷油控制系统，它既适用于以汽油作为燃料的发动机控制，来满足系统在不同工况下对空燃比的要求，也适用于以混合燃料(如汽油+甲醇)作为动力的发动机控制，来满足系统在汽油与甲醇不同的混合比下，灵活地设定其目标空燃比，实现对目标空燃比在某一范围内(5-30)任意连续设定的要求，同时也可满足缸内汽油直喷稀薄燃烧(空燃LL>17)技术的要求。仿真结果表明，该神经网太原理工大学

5、博士研究生学位论文络自校正喷油控制系统具有很好的自适应性、鲁棒性和快速性，且结构简单，占用内存少，在线训练时间短，运算速度快，学习能力强，可无差跟踪系统的目标设定值。它可以克服由于制造、磨损以及参数变化所造成的各种误差，且满足实时控制的快速要求。再者针对汽油机具有非线性、时变性、不确定性及不易建立精确数学模型的特点，研究了预测控制理论在汽油机喷油及点火控制系统中的应用，通过提出多种有效的隐式广义预测自适应控制方式，使汽油机实现了空燃比及爆震控制的精确要求。实验结果表明，在汽油机控制中，隐式广义预测自校正控

6、制算法是一种可行的，效果很好的控制方法。另外针对电控汽油机故障多，复杂性高的特点，根据电控汽油机故障，应用改进的BP神经网络对电控汽油机进行故障诊断。实验结果表明对于电控汽油机的故障诊断而言，BP网络确为一种较为实用的网络，它具有很强的模式识别和分类能力。但由于电控汽油机故障具有复杂性、多样性、模糊性的特点，采用传统的以布尔代数为基础的二值逻辑显得过于粗糙不精确，因此在利用神经网络对电控汽油机进行故障诊断的基础上，引入模糊逻辑的概念，采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度，将模糊逻辑与神经网络相结合，发挥其

7、各自的优势，构造了一个模糊神经网络。诊断仿真结果表明采用模糊神经网络进行故障诊断，结果更精确、更加合理、可信度更高。另外，针对电控汽油机故障诊断的特点，结合专家系统的发展方向，研究了电控汽油机故障诊断专家系统的建造思路和算法。将专家思想很好的融合到模糊神经网络中，构造了基于模糊神经网络的电控汽油机故障诊断专家系统。该设计结合了人工神经网络、模糊逻辑理论以及专家系统各自的优点，具有很好的故障诊断能力。并运用MATLAB的图形用户界面(GUI)功能，设计了一种全新的模糊神经网络智能故障诊断专家系统及其人机交互

8、界面，增加系统的易操作性，方便用户使用，更新系统简单直观。最后利用一种适用于以混合燃料作为动力的甲醇发动机台架实验系统，分析了改进后的甲醇发动机在燃用高比例M85(85％的甲醇和15％的汽油)甲醇汽油燃料时的发动机性能，并与原汽油机进行了对比试验。关键词：电控汽油机，智能控制，故障诊断，空燃比，点火提前角，怠速控制2一太原理工大学博士研究生学位论文RESEARCHONINTELLIGENTCONTRoLSTRA：mGYANDF