基于输入观测器的分缸空燃比估计

第43卷第6期吉林大学学报(工学版)Vol, 43 No2013年11月Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition)Nov.2013基于输入观测器的分缸空燃比估计王萍1,江和耀,范亚南,陈虹(1.吉林大学通信工程学院,长春13002:2.中国船舶重工集团公司第七一三研究所,郑州450015)摘要:针对进气道喷射发动机,为了实现更加精确的空燃比( Air-fuel ratio,AFR)控制,提出了基于输入观测器的分缸空燃比估计方法。首先建立发动机的完整油路模型,主要包括燃油传输模型、气体(废气)混合过程模型、废气传输模型和氧传感器模型,并基于发动机仿真软件 enDYNA对其进行校验。然后设计了输入观测器来估计各缸内的空燃比,并利用区域极点配置方法确定观测器的増益。最后通过离线仿真和发动机控制试验台架上的实时仿真验证了观测器的合理性和有效性。关键词:控制理论;分缸空燃比;油路模型;输入观测器;区域极点配置中图分类号:TP273文献标志码:A文章编号:1671-5497(2013)06-157407DOl:10.7964/ jdxbgxb201306023Individual cylinder air-fuel ratio estimation based on input observerWANG Ping, JIANG He-yao, FAN Ya-nan, CHEN HongCollege of communication engineering, Jilin University, Changchun 130022, China; 2. The 713th Research Instituteof China Shipbuilding Industry Corporation, Zhengzhou 450015, China)Abstract: Based on the input observer, an estimator of individual cylinder Air- Fuel Ratio(AFR) in aSI engine is proposed. The fuel path model, which is constituted by fuel wall-wetting model. exhaustgas mix model, exhaust gas transfer model and universal exhaust gas oxygen(UEGO)sensor model,is established. Then, under the same working condition and with the same input, the developed modelis validated using the precise engine model of enDYNA. Furthermore, an input observer based onregional pole placement is proposed to design an AFR estimator. Finally, the rationality and feasibilitof the proposed observer and AFR estimator are validated by real-time and offline simulations on asimulation platform for automotive engine controKey words: control theory; individual cylinder air-fuel ratio; fuel path model; input-observer; regionalpole placement常用的空燃比控制方法主要有基于经典控制智能控制等。然而这些方法没有考虑实际的发理论的PID控制、基于模型的现代控制以及人工动机各个气缸以及各个喷油器之间都会存在细微收稿日期:2012-10-19.基金项目:国家自然科学基金重点项目(61034001);教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队项目(ITR1017作者简介:王萍(1982-),女,讲师博士,研究方向:预测控制,发动机控制.E-mail:wangping12@jlu.edu.cn通信作者:陈虹(1963-),女教授,博士生导师研究方向:预测控制鲁棒控制及非线性控制的理论与应用E-mail:chen@jlu.edu.cn第6期王萍,等:基于输入观测器的分缸空燃比估计·1575·差别,使得各缸内空燃比不尽相同。为了达到更1.1燃油传输模型加精确的空燃比控制效果,分缸空燃比控制日渐燃油传输动态模型,即油膜模型,选用Xτ油兴起2。另外,宽域废气氧传感器(UEGO)主要膜模型(,喷出的燃油大部分直接与空气组成混用于测量废气中氧气的浓度,已经逐渐应用到轿合气进入气缸内,其余部分(比例为X)形成油车排放控制系统中9。通过它得到的数据,经过膜,而油膜又进行二次蒸发为燃油蒸气(蒸发时间观测算法加工后能够精确估计气缸内的空燃比常数为τ),与其他燃油一同进入气缸。假设发动值,从而实现了空燃比的精确控制。机具有n个气缸,对于气缸i有:本文综合考虑燃油传输动态和废气动态,建m(k+1)=(l-r)m(k)+ Xm(k)立了完整的油路模型。然后基于此模型设计了分ma(k+1)=m(k)+(1-X)m(k)缸空燃比的状态/输人观测器。最后进行离线和式中:i=1,2,…,n;m为壁上油膜质量;m为喷实时仿真,试验结果表明所设计的观测器可行且油器一次喷出的燃油总量,且m(k)=gta(k),g有效。为喷油器增益;m。为进入气缸的燃油的质量。油路系统模型气缸i内的空燃比为,(k)=mn(k)(2)图1为四气缸进气道多点喷射的SI发动机简图。假设四冲程发动机的每个工作循环吸入的式中:m为进入气缸内的空气质量,m为常数空气质量不变,建立油路数学模型,并通过发动机1.2废气混合模型仿真软件 enDYNA以及查阅相关文献0获取模可燃混合气经过压缩、燃烧做功变为废气后型参数。完整的油路模型如图2所示,主要包括:从缸内流向排气歧管中。废气迅速膨胀,各自流燃油传输模型G、废气混合模型G灬x、混合点到向排气歧管的混合点,如图1所示。由于气体流氧传感器的模型Gah。速很快,这里假设各排气歧管等长,即传输延迟均节气门相等。此过程可以看作是废气在混合点的合并过进气歧管程12。显然,混合点的空燃比A是关于各个气缸空燃比λ1的函数。四缸发动机假设废气到达混合点之前不存在排气管之间的废气混合,则一个发动机循环内,每个排气歧管中的空燃比为常数,那么在第个排气歧管中,到混合点排气管达混合点的燃油可以表示为Am,m为流经混宽扮防在氢传成兴合点的空气质量流量。因此,废气混合点处的空燃比为总的燃油质量流量与总的空气质量流量之图1四缸SI发动机简图比,即:Fig. 1 Four cylinders SI engineAm∑Gb(2)定义发动机循环周期为T,s;N为发动机转速,r/min,所以T=120N。对于任意气缸i,在k个循环内,只有一次排气发生,然而在排气管混合点处,一个发动机循环之内,会连续流过n个废气气流。排气冲程阶段,活塞运行至上止点,此Fig 2 Fuel path model时对UEGO传感器信号进行采样,定义采样周期图2中,n为气缸数目,t(i=1,2,…,n)为为T,T,=T。/n。由于在第k个周期的kT+喷油脉宽;λ;(i=1,2,…,n)为各缸内的空燃(-1)T时间内,只有第j(≤i)个气缸发生喷比;A为废气混合点的空燃比;Am为氧传感器的油,所以对于气缸j(>i)来说,空燃比( Air-fuel测量值。ratio,AFR)的值仍为第k-1个周期时的值,即:·1576吉林大学学报(工学版)第43卷=1(k),≤i(4)其中时间延迟δ=m+bm。并对式(11)以采样λ,(k-1),>时间T进行离散化,得:Gexh()=zm(1+ab1则在第k个气缸循环内,混合点的n个采样数据z amix为λ。[kT+(-1)T]=式中:amx=e(r,m);am=e-(,cm);m=8/T,;U sis LkT.+(i-1)T, Ja, (k)a=一m;b=-m一;z=er。mLkT。+(i-1)T,从混合点到氧传感器输出的离散模型可以写∑0,使得rx Ax-dX<0(26)图4分缸空燃比估计离线仿真方案XAT-dXFig 4 Offline individual cylinder AFR-observer structure其中:a(A)为矩阵的谱集;D(r,d)为以(d,0)为从 enDYNA软件中导出UEGO传感器的输圆心,r为半径的圆盘出λ∞n,作为 Input Observer模块的输入。将输入在已经求得W2的前提下,由于:观测器的观测结果与 enDYNA软件中每个气缸A一KC-B(W1C+W2CA)的AFR值A1,…,An进行比较,分析估计结果的(A-Bw2CA)一KC-Bw1C=准确性M一KC一Bw1C(27)为了保证系统极点更加靠近圆心,这里取式式中:M满足:d(M一KC一BW1C)=a(M-(29的r=0.5。求得输入观测器(15)(16)中的CK-CW1B),所以有下面的推论。参数如下:推论1对于方阵M-CK-Cw1B1.3700K(M-CK-Cw1BT)CD(r。,0)当且仅当0.0217存在矩阵X>0使得W1=0.5;roX FTW2=(CB)1=11.2486;(28)FroXN=-(W1C+W2CA)=[0.15891.6787]。式中:F=MM-XKC-XBW1C将K、W1和W2带入矩阵A一KC-B(W1C+推论2对于方阵M-CTK-Cw1TB,W2CA)中求得系统极点为:p1=-0.1558,p2a(M-cKT-crW1TB)cD(x,0),当且仅当=-0.495;验证可知A-KC-B(W1C+W2CA)存在矩阵X>0和矩阵P,Q,使得是 Hurwitz稳定的。MTX-CT PT-CT Q在喷油脉宽为0.01s,节气门转角为25的条<0XM-PC-Q件下,根据图4方案,仿真20s,试验结果如图5(29)所示。式中:P=X;Q=XBW1由仿真结果可以看出:输入观测器估计出的当式(29)有解PQ和x>0时,就可求出分每个气缸的AFR,与 enDYNA中每个气缸的缸AFR输入观测器(15)(16)中的参数K和W即K=XP,W1=X1BQ。时间大于10s以后,估计误差小于1%,但是在发动机刚启动时,估计误差稍大,约3%~5%3仿真验证另外,由于第1s为 enDYNA发动机模型的3.1离线仿真暖机过程,观测器在第1秒内估计结果是无效的。以 endYNa软件中的发动机模型为被控对总体上讲输入观测器估计效果较好,误差较小象,给定节气门转角和喷油时间来确定发动机的3.2实时仿真工况,即保证进入气缸的空气量恒定,对比实时仿真的方案如图6所示,主要由在线仿真andina软件中的发动机各个气缸的AFR与输工具 xPC-Target(一台主机,一台目标机)与 dSPACE入观测器所估计的AFR,以此来评定输入观测器实时环境系统以及相应的IO接口等组成。的估计效果,其方案如图4所示。通过RTW工具箱、C或C十十编译器的共第6期王萍,等:基于输入观测器的分缸空燃比估计1579输入观测器估计值enDYNA输出enDYNA输出0124}b789市估计值enDYNA输出估计值 enDYNA输出篓0110估计值 enDYNA输出图5节气门转角为25°时的离线仿真结果(a)节气门转角为20°Fig 5 Offline estimation results with throttle angle= 25估计值enDYNA输出0.940.92四缸汽油17x板转人()-)发动机A输出端口PC-Target目标机口人地个叫地油路模型观测器094 hwAN yyhtthhr界dSPACE系统DS04A1(k)-∠4(k)图6分缸空燃比估计实时仿真方案Fig 6 Online individual cylinder AFR-observerSys同编译,将 enDYNa中的发动机模型转化为可执(b)节气门转角为35°行的C代码,然后通过TCP/IP协议下载到运行xPC-Target实时内核的目标机中,作为被控对象,断开软件中自带ECU控制器的节气门转角A输出输人和燃油输入,并给定节气门转角和喷油时间同时将建立的分缸空燃比输入观测器下载到054dsPaCe中,通过配置相应的I/O端口,将xPCTarget与 dSPaCe系统连接起来。调取相应的信号,通过PCL726板卡将D/A转换端口与dSPACE系统的A/D转换端口连接,在软件ControlDesk中对整个实时仿真试验进行管理及控制。仿真中给定每个气缸每周期的喷油时间为恒定的0.01s,将 enDYNA模型运行至稳态,在节(c)节气门转角从20°变化至35°并从35°变化至25°气门转角分别为20°和35°,以及节气门转角从图7AFR实时估计结果20°变化至35°,再从35°变化至25°时分别进行试Fig. 7 Real-time estimation results验,结果如图7所示1580吉林大学学报(工学版)第43卷从试验结果可以看出:输入观测器估计结果[6]wuJZ, Wasacz E. Estimation of individual cylinder误差在给定节气门转角条件下很小,平均误差不fuel air ratios from a switching or wide range oxygen超过0.8%。当输入(节气门转角)突变时,估计sensor for engine control and on-board diagnosis]误差增大,但经过4s的调节时间,估计值与真实SAE International Journal of Engines, 2011. 4(1)值之间的误差稳定在1%以内,但是调节时间比861-873[7 Cavina N, Corti E, Moro D. Closed-loop individual较长。cylinder air-fuel ratio control via UEGO signal spec-4结束语tral analysis[J]. Control Engineering Practice, 201018(11):1295-1306针对进气道喷射发动机,基于输入观测器设[8] Chen Jia-zhen, Huang yun-zhi, Zhang yuan-yuan,计了分缸空燃比估计方法,并通过区域极点配置et al. Development of a UEGO sensor controller方法获得稳定的估计器增益。通过离线和实时仿based on dsPaCe[C]//2010 IEEE International真试验,验证了在进气不变的条件下,所建立的输Conference on Vehicular Electronics and Safety人观测器可以较好地对各个缸内空燃比进行较为Qingdao,2010:102-105.精确的估计。从而解决了在高温高压条件下难以[91 Shuntaro o.Nmo, Junichi K,ea.pep直接测量缸内空燃比的问题。ment of a new model based air-fuel ratio control sys-tem[J]. SAE Int J Engines, 2009, 2(1):335-343.参考文献[10]江和耀.基于输入观测器的分缸空燃比估计[D]长春:吉林大学通信工程学院,20111] Zhai Yu-jia, Yu Ding-li. Neural network model-Jiang He- yao. Individual cylinder air-fuel ratio esti-based automotive engine air/fuel ratio control andmation based on input observer [D]. Changchun:robustness evaluation[J]. Engineering ApplicationsCollege of Communication Engineering, Jilin Uniof Artificial Intelligence, 2009, 22, 171-180.versity,[2] Kota s, Kenji S. Modeling of individual cylinder air-[11]孙明轩,黄宝键.迭代学习控制[M].北京:国防工fuel ratio for IC engines with multi-cylinders[C]//业出版社,1999Proceedings of the 30th Chinese Control Conference[12] Xie Zhen-dong. Learning algorithm and convergenceYantai,2011:6151-6156.of tracking control[J]. Systems Engineering and EL3]Jiao X H, Shen T L. Lyapunow-design of adaptivelectronics,1998,20(10):4-8air-fuel ratio control for gasoline engines based[13] He B, Shen T L, Junichi K. 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