柴油机转速、转矩调节器性能改进

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

柴油机性能测试系统中转速、转矩调节器性能改进

一.背景

柴油机系统是一个多变量、时变、非线性的系统。对柴油机特性的研究,不仅可以为车辆正确匹配柴油机提供依据,还可以为整车动力性、经济性的模拟计算及优化整个动力装置性能提供分析数据。柴油机特性往往是通过台架性能试验获得。利用试验数据对柴油机性能进行描述的方法主要有两种:一是试验数据描述法(或称表格法、差值法),是在数据表格中直接存入试验数据,当需要某一点的运行数据时,从表格中直接提取或通过插值提取。该方法计算简单,精度较高,但是要求试验数据的测试量相当大,测量精度要求高,并占用相当大的计算机内存;二是数学模型描述法,即建立柴油机的转速、转矩和油耗等参数之间的数学模型来描述柴油机的性能特性,模拟精度的高低与建模方法、模型的好坏有直接的关系。一般来说,此方法计算方便,适应面广,能够满足工程应用要求。

对柴油机进行建模,要求模型与实际系统应具有相同的瞬态行为和时间尺度,并尽可能简单以满足调速系统硬件动态实时性的要求。目前,柴油机的建模方法分为机理建模和系统辨识。一个真实的柴油机动态时变模型有大约30个状态变量,因此,采用机理建模所建模型的结构复杂,阶数高,不稳定,要设计、实现相应的控制算法比较困难。采用系统辨识的方法不需要知道过程内部复杂的物理机理,只是建立一个输入与输出之间的数学关系,为柴油机智能控制器的设计奠定基础。

对柴油机进行建模是为了更好的实现转速、转矩及油耗等的控制。目前

,对柴油机进行ETC测试试验时,工厂中较多的是对转速和转矩分别进行PID参数整定,通过调整,,

k k k参数来实现分别控制。但转速和转矩本身

p i d

存在耦合关系,而且对油耗的控制要求越来越高,因此,改变现有人工调整参数的方法,通过建立合理模型,设计相应自适应及优化控制算法,实现转矩、转速的精确调节,及油耗的最优控制具有重要的工程价值及推广前景。

二.目前的初步进展

1.分析目前情况下转速容易出现较大超调的理论根源

(1)P ID控制是一个线性化控制器,要用一个线性化的控制器去控制本质上的非线性过程,需要尽可能多的了解被控对象。比如,选取若干工

况点,分别整定PID参数,并将参数进行存储,方便调用;或者,对

系统本身进行建模,以此为依据选取PID参数;

(2)转矩和转速本身具有耦合作用,对其进行分别控制容易造成顾此失彼。因此,应该对系统建立统一的模型,并设计统一的参数调整方案

(即进行统一的控制器设计)。

(3)过渡过程容易产生较大的误差。当转速或转矩设定值发生突然变化时,现有PID参数不能立即发生改变,需要人为重新进行调整,造成

输出曲线出现较大波动。因此,需要设计一个算法对控制器参数可以

根据设定值自适应的进行调整。

(4)目前的ETC试验对油耗没有具体的优化措施。

2.特征模型建模方法及相应自适应控制器的设计

基于特征模型的全系数自适应控制方法是由吴宏鑫院士于1992年提出的

一套新型的完整实用的自适应控制方法,其基本思想是将建模与控制要求结合在一起,建立与控制要求相结合的系统特征模型,设计基于该模型的全系数自适应控制律(包括维持跟踪控制、黄金分割控制,逻辑积分控制和逻辑微分控制)。其特点是辨识参数少,适合工程应用;所辨识的模型参数具有已知范围;黄金分割控制律可以保证系统的暂态性能。它在很大程度上可以解决现有自适应控制理论在实际应用中存在的问题。该方法在载人飞船再入升力控制、复杂挠性卫星自适应控制、双柔性机械臂协调控制,液压釜温度自适应控制等问题中已得到

广泛应用。

2.1特征模型

所谓特征模型,就是根据对象的动力学特征、环境特征和控制性能要

求所建的模型,其表达式为:

1201(1)()()()(1)()()()(1)y k f k y k f k y k g k u k g k u k +=+-++- (1)

当对象稳定或含积分环节时,方程的系数(),()i i f k g k 是慢时变的;系数

的范围可事先确定;在同样输人情况下,特征模型的输出与实际对象输出是等价的(即:在动态过程中能保持在允许的输出误差内, 在稳态情况下, 输出是相等的);当系统静态增益为1时,在稳定状态下系数之和等于1,即

1201()()()()1f f g g ∞+∞+∞+∞= (2)

由此可以看出,特征建模的形式简单, 工程实现容易;且特征模型与

一般高阶系统的降阶模型不同, 它是把高阶模型的有关信息都压缩在几个特征参量之中。

2.2 自适应控制律设计

自适应控制律包括:维持/跟踪控制律,黄金分割自适应控制律,逻辑微分控制律和逻辑积分控制律。

2.2.1黄金分割自适应控制律

黄金分割自适应控制律是把黄金分割比引入控制器设计中,能保证参

数未知定常系统在过渡阶段、参数估计未收敛情况下闭环系统稳定。它一般不需要人在现场试凑控制器参数。1994年,谢永春博士证明了该控制器的稳定性和鲁棒性。该方法既简单又有极强的鲁棒性,已成功应用于多个实际工程。 其表达式为:

[]1122011()()()()(1)()G u k l f k e k l f k e k g k λ-=+-+ (3)

其中,120.382,

0.618l l ==为黄金分割系数;120(),(),()f k f k g k 为参数估计值; ()()()r e k y k y k =-为输出误差(()r y k 为期望的输出值);λ为一与增益相关的正常数。

只要保证120(),(),()f k f k g k 在规定范围内,不管参数估计是否收敛于“真值”,此反馈控制律可以保证闭环系统稳定。

2.2.2维持/跟踪控制律

其表达式如下:

[]121021()()()()()(1)()(1)()T r u k y k f k y k f k y k g k u k g k λ=-----+ (4) 2.2.3逻辑微分控制律

逻辑微分控制律的基本原理是需要微分时加微分,不需要微分时能自动减少或取消微分,它具有自动增加或减少微分的能力,具体表达式如下

相关文档
最新文档