劉功興

（遼寧省交通運輸事業(yè)發(fā)展中心， 遼寧沈陽 110003）

0 引言

汽油發(fā)動機瞬態(tài)空燃比具有時變性、非線性等特點，常規(guī)PID 的控制方法無法達到精準(zhǔn)控制。 模糊控制作為智能控制的重要方式逐漸用于汽油發(fā)動機的空燃比控制， 將常規(guī)的PID 控制方法與模糊控制方法相結(jié)合形成模糊自整定PID 控制方法，即保留PID 控制原理簡單、控制精度高、使用方便等優(yōu)點，又通過模糊推理實現(xiàn)PID 參數(shù)的在線自調(diào)整，使模糊控制算法控制更精確[1-4]。

1 油膜效應(yīng)對瞬態(tài)工況空燃比影響分析

E10 是將汽油與乙醇以9∶1 的體積比混合而成，E10的化學(xué)計量空燃比為14.19[5]。在穩(wěn)態(tài)工況下，發(fā)動機油膜處于動態(tài)平衡，空燃比得到穩(wěn)定的控制。 在瞬態(tài)工況下，因油膜參數(shù)和工況參數(shù)產(chǎn)生變化，打破油膜動態(tài)平衡，噴油嘴噴出的燃油質(zhì)量與進入氣缸的燃油質(zhì)量存在差異，導(dǎo)致瞬態(tài)工況空燃比控制精度下降。

本文通過建立油膜補償器來減少瞬態(tài)工況下油膜效應(yīng)對空燃比的影響。 油膜補償器參照逆模型原理，在油膜模型基礎(chǔ)上進行建立。 式（1）～式（3）方程是線性化的燃油蒸汽油膜模型，參數(shù)變量X 和τf受進氣溫度、冷卻水溫、發(fā)動機工況等影響，如果將X 和τf當(dāng)作常數(shù)，對式（1）～式（3）進行拉普拉斯變換，得出連續(xù)油膜模型的傳遞函數(shù)[6-9]。

通過對油膜動態(tài)效應(yīng)補償，解決燃油傳輸遲滯問題，使實際進入缸內(nèi)燃油質(zhì)量與進氣量計算得到的燃油質(zhì)量相等，具體模型如圖1 所示。

圖1 帶補償器的燃油供給模型Fig.1 Fuel supply model with compensator

2 瞬態(tài)工況空燃比控制策略研究

2.1 模糊自整定PID 控制器的設(shè)計

（1）模糊控制算法的選擇?？刂葡到y(tǒng)運行中不斷檢測偏差e 和偏差變化率ec， 按照模糊控制原理對PID 參數(shù)進行在線修改[10]，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理如圖2 所示。

圖2 模糊自整定PID 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理Fig.2 Fuzzy self-tuning PID control system structure principle

式中：Kp0、Ki0、Kd0—在不同狀態(tài)下常規(guī)PID 參數(shù)整定法得到的整定值，根據(jù)被控對象的狀態(tài)，自動調(diào)整模糊控制器3 個輸出值ΔKp、ΔKi、ΔKd，使PID 控制參數(shù)自動調(diào)整。

（2）精確量的模糊化。模糊自整定PID 通過模糊規(guī)則進行推理，查詢模糊矩陣表在線對PID 參數(shù)進行修改。根據(jù)實際工況信息，將輸入e 和ec 的論域設(shè)定為[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6]；將輸出ΔKp和ΔKd論域設(shè)定為[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6]， ΔKi論域設(shè)定為[-0.6，-0.5，-0.4，-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6]。 輸入e、ec 和輸出ΔKp、ΔKi、ΔKd模糊語言集為{負大、負中、負小、零、正小、正中、正大}，用字母表示為{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}。

在Matlab/Simulink 的模糊推理界面中能看到模糊推理全過程和某一個隸屬函數(shù)的形狀將如何影響整體的結(jié)果，如圖3 所示。 通過模糊推理輸出曲面觀察器得出ΔKp、ΔKi、ΔKd輸出特性曲面，如圖4～圖6 所示。

圖6 工況二變形位移（單位為mm）

表1 比例系數(shù)ΔKp 的模糊控制規(guī)則Tab.1 Fuzzy control rules of proportional coefficientΔKp

表2 比例系數(shù)ΔKd 的模糊控制規(guī)則Tab.2 Fuzzy control rules of proportional coefficientΔKd

表3 比例系數(shù)ΔKi 的模糊控制規(guī)則Tab.3 Fuzzy control rules of proportional coefficientΔKi

圖3 模糊過程的推理Fig.3 Reasoning for fuzzy processes

圖4 ΔKp 輸出特性曲面Fig.4 ΔKp output characteristic surface

圖5 ΔKi 輸出特性曲面Fig.5 ΔKi output characteristic surface

圖6 ΔKd 輸出特性曲面Fig.6 ΔKd output characteristic surface

2.2 瞬態(tài)工況空燃比控制仿真結(jié)果與分析

瞬態(tài)工況下，汽油機在減速階段空燃比會變小，加速階段空燃比會變大[5]。通過運用帶補償器的燃油供給模型改變噴油器的噴油脈寬， 使空燃比在瞬態(tài)工況下保持一個理想的范圍。 在Matlab/Simulink 模型中，通過改變節(jié)氣門開度模擬汽油機、穩(wěn)態(tài)加速、減速工況。汽油機節(jié)氣門開度變化曲線如圖7 所示，在0～10s 時，節(jié)氣門開度為30%；在10～11s 時， 節(jié)氣門開度以恒定的速率變大到50%；在11～20s 時，節(jié)氣門開度為50%；在20～21s 時，節(jié)氣門開度以恒定的速率減小到30%； 在21～30s 時， 節(jié)氣門開度為30%。 在瞬態(tài)工況下，在Matlab/Simulink 中建立模型見圖8，采用帶補償器的燃油供給模型，分別運用常規(guī)PID 控制器和模糊自整定PID 控制器對發(fā)動機燃用E10 進行空燃比控制，仿真結(jié)果見圖9。

圖7 節(jié)氣門開度的變化Fig.7 Change in throttle opening

圖8 瞬態(tài)工況空燃比控制Simulink 模型Fig.8 Simulink model of air-fuel ratio control under transient conditions

圖9 瞬態(tài)工況空燃比仿真結(jié)果Fig.9 Simulation results of air-fuel ratio under transient conditions

從仿真結(jié)果得出在穩(wěn)態(tài)工況下， 對發(fā)動機燃用E10的噴油脈寬進行修正，發(fā)動機燃油E10 的空燃比在14.19左右。 在瞬態(tài)工況下，模糊自整定PID 控制器對發(fā)動機燃用E10 的空燃比的控制穩(wěn)定性更好。

3 結(jié)論

本文通過對分析油膜效應(yīng)對瞬態(tài)空燃比的影響，得出瞬態(tài)工況下存在發(fā)動機燃油傳輸遲滯的現(xiàn)象， 通過建立帶補償器器的燃油供給模型實現(xiàn)通過進氣量計算得到燃油質(zhì)量與實際進入缸內(nèi)的燃油質(zhì)量相等。 因瞬態(tài)空燃比存在時變性、非線性、不確定性等特點，PID 控制方法無法達到精準(zhǔn)控制，所以采用模糊自整定PID 控制方法，實在對常規(guī)PID 參數(shù)進行在線調(diào)整， 通過仿真結(jié)果得出模糊自整定PID 控制方法優(yōu)于PID 控制方法。