汽車發動機空燃比控制方法探討
5月11日 周五
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啟飛設計
摘要
隨著汽車工業的發展，對汽車發動機性能提出的要求不斷提高，而汽車發動機空燃比的控制是決定發動機性能的一個重要影響因素。基於此，本文就發動機空燃比控制經典方法、現代控制方法及人工智慧控制方法進行了探討。
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一、汽車發動機空燃比控制研究現狀
汽車發動機的空燃比是指，發動機運轉時進入發動機的空氣與燃料的混合比例，其是反映發動機性能的一個非常重要的指標，對發動機性能的影響很大。汽車發動機是一個複雜的系統，設計時要滿足動力性、經濟性、環保性等各方面的指標。一般控制空燃比的方式有兩種，即進氣量控制和進油量控制。其中，進油量控制是應用最為廣泛的技術，目前主要有SPI、MPI、GPI三種方式，我國在這方面的研究還處於比較緩慢的階段，GPI技術在動力性和經濟性上展示出了較好的控制性能，成為未來發展的主要趨勢之一。
二、汽車發動機空燃比的影響因素及控制要求
影響發動機空燃比控制的因素一般有以下幾類：第一類是油膜效應，即噴油器噴射的燃油一部分直接進入氣缸，還有一部分會在進管壁上形成一層油膜，主要與溫度、噴射量有關。第二類是感測器的特性，發動機的感測器使用特別多，有壓力、位置、流量、溫度等感測器，這些感測器的精度直接影響了空燃比的控制精度和發動機的性能。因此，要達到動力性強、油耗低、污染少的目標，就必須要提高感測器的精度和性能，在任何環境條件下必須保證感測器性能的穩定。第三類是延遲時間，這裡的延遲時間主要是指發動機控制器的延遲時間，一般包括噴射延遲時間和傳輸延遲時間。
三、汽車發動機空燃比控制策略
（一）經典控制策略
PID控制方法是最經典的控制方法之一，主要是進行反饋控制，PI、PD、PID是常見的幾種形式。控制汽車發動機空燃比時。 PID反饋控制方法有比例環節、積分環節、微分環節三部分。比例環節可以迅速反應偏差，從而減少偏差；積分環節可以提高精度、消除誤差；微分環節可以提前修正誤差，通過三個環節的配合可以達到迅速、準確控制的要求。PID控制方法的優勢在於實現方便，對汽車發動機模型的要求不高，一般採用繪製MAP圖的方式進行控制，但是汽車發動機的複雜性和非線性高，一般採取一些PID的變形方法進行控制，一般有基於滑模的控制以及模糊控制等方法。汽車發動機空燃比反饋控制見圖2：
（二）空燃比現代控制策略
在傳統PID控制方法無法滿足汽車工業發展的控制要求時，一些學者逐漸研究出新的控制理論。基於模型的控制方法是現代控制策略中比較重要的一種，包括觀測器控制方法、自適應控制方法、非線性控制方法等。以上幾種方法都是以汽車發動機的一般模型為依據，把油膜、空氣流量等作為參數，建立起一個複雜的狀態方程，然後預測那些不可觀測參數的大小，以此為基礎進行控制。但是，這種基於觀測器的控制方式對汽車發動機模型的要求比較嚴格，模型的精確度會對控制產生很大的影響。
另外一種比較重要的就是滑膜變結構控制方法，這種方法的優點是對於擾動具有自適應性，而且這個特性越來越受到人們的重視，它不僅可以用於
確定的、連續的系統，也可用於不確定的、非線性的系統。同時，該設計方法相對簡單，在很多領域中都得到了廣泛使用，在非線性系統跟蹤等方面的應用越來越多，但是應用該控制方法前首先要解決好系統抖動的問題。
模糊控制方法不依賴於發動機的模型，通常是基於經驗規則的控制，比較方便地利用規則經驗，控制規則符合人的思維規律，同時具有較好的魯棒性，簡單實用。但是，模糊控制方法沒有固定的設計方法，只能依靠設計者的經驗進行設計調試。
（三）基於人工智慧的空燃比控制策略
人工智慧的控制策略主要是基於神經網路的控制方法，它的優點在於可以非常好地適用於非線性的系統，同時可以適用於複雜系統，並且對於發動機模型的精確度要求不高，通過不斷逼近，可以達到較高的精確度。但是基於神經網路的控制方法中控制器的計算量非常大，對演算法和硬體部分的要求較高。
基於神經網路的控制方法在非線性明顯的系統中逐漸受到重視，此方法具有自學習和無線逼近非線性函數的能力，只需要一定的參數訓練即可。基於神經網路的控制方法具有泛化能力，建模過程可以在線也可以離線，使得控制器的設計得到簡化，系統開發時間也得以減少，具有很好的魯棒性，同時對雜訊的敏感度低。
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