启飞汽车

原作者：尹建明 王立明  来源：大众汽车.学术版

摘要
 
    随着汽车工业的发展，对汽车发动机性能提出的要求不断提高，而汽车发动机空燃比的控制是决定发动机性能的一个重要影响因素。基于此，本文就发动机空燃比控制经典方法、现代控制方法及人工智能控制方法进行了探讨。 
 
一、汽车发动机空燃比控制研究现状

　　汽车发动机的空燃比是指，发动机运转时进入发动机的空气与燃料的混合比例，其是反映发动机性能的一个非常重要的指标，对发动机性能的影响很大。汽车发动机是一个复杂的系统，设计时要满足动力性、经济性、环保性等各方面的指标。一般控制空燃比的方式有两种，即进气量控制和进油量控制。其中，进油量控制是应用最为广泛的技术，目前主要有SPI、MPI、GPI三种方式，我国在这方面的研究还处于比较缓慢的阶段，GPI技术在动力性和经济性上展示出了较好的控制性能，成为未来发展的主要趋势之一。
 
二、汽车发动机空燃比的影响因素及控制要求
 
　　影响发动机空燃比控制的因素一般有以下几类：第一类是油膜效应，即喷油器喷射的燃油一部分直接进入气缸，还有一部分会在进管壁上形成一层油膜，主要与温度、喷射量有关。第二类是传感器的特性，发动机的传感器使用特别多，有压力、位置、流量、温度等传感器，这些传感器的精度直接影响了空燃比的控制精度和发动机的性能。因此，要达到动力性强、油耗低、污染少的目标，就必须要提高传感器的精度和性能，在任何环境条件下必须保证传感器性能的稳定。第三类是延迟时间，这里的延迟时间主要是指发动机控制器的延迟时间，一般包括喷射延迟时间和传输延迟时间。
 

三、汽车发动机空燃比控制策略
 
　　（一）经典控制策略
 
　　PID控制方法是最经典的控制方法之一，主要是进行反馈控制，PI、PD、PID是常见的几种形式。控制汽车发动机空燃比时。 PID反馈控制方法有比例环节、积分环节、微分环节三部分。比例环节可以迅速反应偏差，从而减少偏差；积分环节可以提高精度、消除误差；微分环节可以提前修正误差，通过三个环节的配合可以达到迅速、准确控制的要求。PID控制方法的优势在于实现方便，对汽车发动机模型的要求不高，一般采用绘制MAP图的方式进行控制，但是汽车发动机的复杂性和非线性高，一般采取一些PID的变形方法进行控制，一般有基于滑模的控制以及模糊控制等方法。汽车发动机空燃比反馈控制见图2：
 

　　（二）空燃比现代控制策略
 
　　在传统PID控制方法无法满足汽车工业发展的控制要求时，一些学者逐渐研究出新的控制理论。基于模型的控制方法是现代控制策略中比较重要的一种，包括观测器控制方法、自适应控制方法、非线性控制方法等。以上几种方法都是以汽车发动机的一般模型为依据，把油膜、空气流量等作为参数，建立起一个复杂的状态方程，然后预测那些不可观测参数的大小，以此为基础进行控制。但是，这种基于观测器的控制方式对汽车发动机模型的要求比较严格，模型的精确度会对控制产生很大的影响。 
　　另外一种比较重要的就是滑膜变结构控制方法，这种方法的优点是对于扰动具有自适应性，而且这个特性越来越受到人们的重视，它不仅可以用于 
　　确定的、连续的系统，也可用于不确定的、非线性的系统。同时，该设计方法相对简单，在很多领域中都得到了广泛使用，在非线性系统跟踪等方面的应用越来越多，但是应用该控制方法前首先要解决好系统抖动的问题。 
　　模糊控制方法不依赖于发动机的模型，通常是基于经验规则的控制，比较方便地利用规则经验，控制规则符合人的思维规律，同时具有较好的鲁棒性，简单实用。但是，模糊控制方法没有固定的设计方法，只能依靠设计者的经验进行设计调试。
 
　　（三）基于人工智能的空燃比控制策略
 
　　人工智能的控制策略主要是基于神经网络的控制方法，它的优点在于可以非常好地适用于非线性的系统，同时可以适用于复杂系统，并且对于发动机模型的精确度要求不高，通过不断逼近，可以达到较高的精确度。但是基于神经网络的控制方法中控制器的计算量非常大，对算法和硬件部分的要求较高。 
　　基于神经网络的控制方法在非线性明显的系统中逐渐受到重视，此方法具有自学习和无线逼近非线性函数的能力，只需要一定的参数训练即可。基于神经网络的控制方法具有泛化能力，建模过程可以在线也可以离线，使得控制器的设计得到简化，系统开发时间也得以减少，具有很好的鲁棒性，同时对噪声的敏感度低。 
 

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