维普资讯 http://www.cqvip.com 第３６卷第２期 ２００７年４月 ・电子科技大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆＣｈｉｎａ Ｖ＿０１．３６ Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２００７ 电子机械工程・ 天然气发动机空燃比控制策略的研究与仿真 陈林林，孙仁云，吴本成，蔡建余，张易红 ｆ西华大学交通与汽车工程学院成都６１００３９） 【摘要】介绍了天然气发动机空燃比的比例．积分嫩分控制、模糊自适应整定比例．积分嫩分控制以及神经网络等各种控 制策略，并对其进行了Ｍａｔｌａｂ／ｓｉｍｕｌｉｎｋ￣真，分别建立了仿真模型，给出了不同控制策略下的仿真结果图形曲线．通过仿真结 果分析并对比了各种控制策略的控制特点，指出了在实际应用中需注意的问题． 关键词空燃比：压缩天然气发动机；控制策略；仿真 中图分类号ＴＫ４３２ 文献标识码Ａ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｔｒａｔｅｇｙ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＣＮＧ Ｅｎｇｉｎｅ Ａｉｒ－Ｆｕｅｌ Ｒａｔｉｏ ＣＨＥＮ Ｌｉｎ－ｌｉｎ，ＳＵＮ Ｒｅｎ－ｙｕｎ，ＷＵ Ｂｅｎ－ｃｈｅｎｇ，ＣＡＩ Ｊｉａｎ－ｙｕ，ＺＨＡＮＧ Ｙｉ－ｈｏｎｇ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｆｉｃ＆ＡｕｔｆｏｍｏｂｉｌｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１００３９） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｃｏｎ￣ｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｇａｓ（ＣＮＧ）ｅｎｇｉｎｅ ａｉｒ－ｆｕｅｌ ｒａｔｉｏ ｏｆ Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－ Ｉｎｔｅｇｒａｌ－Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ（ＰＩＤ）ｃｏｎｔｒｏｌ，ｆｕｚｚｙ ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｎｇ ｉｓｅｔｔｎｇ ｉＰＩ【）ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｒｅ ｎｔｉｒｏｄｕｃｅｄ ｓｙｓｔｅｍｉｃａｌｌｙ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｉＳ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｌａｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｗｈｉｃｈ ｎｅｅｄ ｔｏ ｂｅ ａｔｔｅｎｄｅｄ ｉｎ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｐｏｉｎｔｅｄ ｏｕｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ａｉｒ．ｒｕｅｌ ｒａｔｉｏ； ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ ｎａｔｕｒａｌ ｇａｓ ｅｎｇｉｎｅ； ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ； ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ 在能源危机和大气污染日益严峻的今天，压缩 天然气作为一种清洁的代用燃料在发动机上得到广 泛的应用。研究压缩天然气发动机具有重要的现实 意义。我国已正式启动空气净化工程——清洁汽车 行动，其中包括大力开展压缩天然气发动机的改装 技术。既保证天然气发动机动力性能，又尽量降低 发动机的有害排放和燃气消耗，以满足日益严格的 排放法规是一个重要的课题。由于发动机的动力性、 例积分（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－Ｉｎｔｅｇｒａｌ－Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ，ＰＩＤ）控制等 基于经典理论的控制方法发展到现在的以状态空 间、多变量最优控制和自适应控制理论为主，神经 网络和模糊控制日趋活跃的局面Ｉ¨。 １．１ ＰＩＤ闭环控制策略Ｉ引 ．ＰＩＤ控制以经典控制理论为基础，是连续系统中 技术成熟、应用最为广泛的一种控制方法。将偏差 的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对 被控对象进行控制，称为ＰＩＤ控制。由于发动机的空 燃比受进入气缸的空气量的精确测量、转速、负荷、 温度、气体燃料喷射器的响应速度和喷射精度等多 种因素的影响，所以采用ＰＩＤ闭环控制，根据反馈实 时调整喷气量，使之达到精确控制。 本文利用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中的ＰＩＤ模块建立仿真模型。 根据经验确定了ＰＩＤ的参数。通过反馈得到的空燃比 不断与设定的理想空燃比１６．７进行比较，偏差进入 ＰＩＤ控制器，根据偏差由ＰＩＤ控制器调节喷气量，如 经济性和排放性能均与其瞬态空燃比密切相关，三 元催化装置的转化效率受发动机空燃比的影响较 大。此外，在排放和燃油经济性方面具有很大发展 潜力的稀燃发动机，也需要对发动机的空燃比进行 精确控制。因此研究发动机空燃比的控制策略显得 尤为重要。 １ 三种空燃比控制策略与Ｍａｔｌａｂ／ Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真模型 随着控制理论的不断发展和新型传感器的不断 出现，发动机的电子控制技术从过去的查表法和比 此反复调整使发动机空燃比最终接近理想空燃比。 图１为天然气发动机在稳定工况下的ＰＩＤ闭环控制策 收稿日期：２００５—０３—２２ 基金项目：四川省教育厅重点资助项Ｉ￣１（０４２３１０６）；Ｉ￣ｔ）１１省重点学科建设资助项目（ｓｚＤ（Ｍｌｏ－１） 作者简介：陈林林，（１９７４一），男，博士生，主要从事发动机电子控制、燃烧与排放等方面的研究． 维普资讯 http://www.cqvip.com 第２期 陈林林等：天然气发动机空燃比控制箜喳 壅 塞 ２９５ 略的Ｍａｔｌａｂ仿真框图。 式中 图１天然气发动机空燃比ＰＩＤ控ｆｌｉＪｌＭａｔｌａｂ仿真框图 图２模糊整定ＰＩＤ控制的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ￣装框图 １．２模糊自适应整定ＰＩＤ控制策略Ｉ¨ｊ 表ｌ 模糊控制规则表 模糊自整定ＰＩＤ是在ＰＩＤ算法的基础上，通过当 前系统误差ｅ和误差变化率ｅ ，利用模糊规则进行模 糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。利用模糊 控制规则在线对ＰＩＤ参数进行修改，便构成了自适应 模糊ＰＩＤ控制器。自适应模糊ＰＩＤ控制器以误差ｅ和误 差变化率ｅ 作为输入，可以满足不同时刻的误差ｅ和 误差变化率ｅ 对ＰＩＤ参数自整定的要求。图２所示为 本文设计的模糊整定ＰＩＤ控制的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ封装框图。 模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知 识和实际操作经验，建立合适的模糊规则表，得到 针对 、 、Ｋｄ－个参数分别整定的模糊控制表， 如表１～３所示。图３所示为天然气发动机在稳定工况 下的模糊自适应整定ＰＩＤ闭环控制策略的Ｍａｔｌａｂ仿 真框图，其中 代表输出量。设误差ｅ、误差变化率 、 、 均服从正态分布，可求出各模糊子集 的隶属度，根据各模糊子集的隶属度表和各参数控 制模型，应用模糊合成推理设计ＰＩＤ参数的模糊矩阵 表，查出修正参数带入下式计算： ＝ ＋｛ ，ｅｃ，）， ＝ ＋｛ ，ｅ。） ＝ ＋｛Ｐ『， ） 图３模糊自适应整定ＰＩＤ闭环控制策略Ｍａｔｌａｂ仿真框图 维普资讯 http://www.cqvip.com 电子科技大学学报 第３６卷 １．３天然气发动机空燃比神经网络控制策略ｌ １．３．１ ＢＰ神经网络 ２仿真结果和三种控制策略对比分析 各种空燃比控制策略的Ｍａｕａｂ仿真结果如图４、 ５所示。图４ａ、４ｂ分别是ＢＰ和ＲＢＦ神经网络控制 Ｍａｔｌａｂ仿真泛化误差结果。图５ａ、５ｂ、５ｃ分别为天 然气发动机二维线性插值开环控制、ＰＩＤ闭环控制、 模糊自适应整定ＰＩＤ闭环控制在稳定工况下的 目前在人工神经网络的实际应用中绝大部分的 神经网络模型是采用ＢＰ网络和它的变化形式，在ＢＰ 神经网络中经常使用对数 函数、正切 函数和 线性函数作为神经元的传递函数。对于ＢＰ神经网络 的仿真，可使用Ｍａｌｆａｂ中的Ｔｒａｉｎｌｍ函数进行训练。 Ｍａｔｌａｂ仿真结果。 该算法避免了直接计算赫赛矩阵，从而减少了训练 中的计算量和内存需求量。根据发动机空燃比脉谱 图，利用Ｔｒａｉｎｌｍ函数很容易训练两层ＢＰ神经网络。 １．３．２ ＲＢＦ神经网络 蜒 因ＢＰ神经网络用于函数逼近时权值的调节采 ｊｌＩＩｊ 用的是负梯度下降法，存在着收敛速度慢和局部极 小等缺点。而ＲＢＦ神经网络在逼近能力、分类能力 和学习速度等方面均优于ＢＰ网络。ＲＢＦ网络由输入 步长，ｓ 层、隐含层和输出层构成，当输入信号靠近基函数 ＢＰ神经网络控制 的中央范围时，隐层节点将产生较大的输出，因此 ）／趟冀喇 这种网络具有局部逼近能力。最常用的基函数是高 斯函数。对于ＲＢＦ神经网络的仿真，可以使用Ｍａｔｌａｂ 中的ｎｅｗｒｂｅ函数进行训练仿真。进行仿真时要选择 尽量大的 ＿Ｐ剐巳＾Ｄ值，以保证径向基函数的输入范围足 够大，从而使它的输出尽量具有较大的值。 值越大，网络的输出就越平滑，网络的泛化能力也 越强。 步长，ｓ ｂ．ＲＢＦ神经网络控制 图４天然气发动机神经网络控制Ｍａｌｌａｂ仿真泛化结果 ｌ８ 丑ｌ７ ‘ 一 ’ 一 ………：………‘：……‘……’…’…・一一一一’’：’’‘。‘…餐 制ｌ６ 孵 一．’… ．… ．一 ：’ …．…．…．： ．………．．－。：… ＿．…‘。．…一． ・－ ．一．’．…．一．一．：－ 一．…．‘一．．‘： ．‘．．．．．………．．’’．．： ：：… …．…‘…．．．．………．一 －ｌ５ ｌ Ｉ ｌ Ｉ Ｉ ；ｌ ｔ； ０ １０ ２０ ３０ ４０ ５０ ６０ ７０ ８０ ９０ １００ 时间，ｓ ＆二维线性插值开环控制 时间，ｓ ｂ．ＰＩＤ闭环控制 ｌ７．５ 丑 Ｉ ； ： ！ ： ： ： ： ： 嚣ｌ７．０ ．． 、．… Ｌ 、； ： ； ……’一：’‘……一：……… 一 － ： ｌ６．５ ； ｉ ｉ ； Ｉ 时间，昱 ｃ．模糊自适应整定ＰＩＤ闭环控制 图５发动机空燃比控制Ｍａｌｌａｂ仿真结果 维普资讯 http://www.cqvip.com 第２期 陈林林等：天然气发动机空燃比控制策略的研究与仿真 从上述天然气发动机空燃比的各种控制策略仿 真结果可以对比分析它们各自的优缺点：（１）ＰＩＤ控 制器和模糊自适应整定ＰＩＤ控制器控制策略：ＰＩＤ控 制器最大的优点在于不需要了解被控制对象的控制 模型，只要根据经验调节控制器参数，便可获得满 意的结果。其不足之处是对被控参数的变化比较敏 感。由于用软件编程实现ＰＩＤ控制，参数的变化十分 灵活，因此得到了广泛的应用。模糊自适应整定ＰＩＤ ＰＩＤ控制由于是在线实时控制ＰＩＤ的三个参数，无论 是在控制效果上还是在实际实现上都具有很好的优 势，在实际控制中可以加以采用。神经网络控制策 略由于只能适用于特定脉谱图下的特定的发动机， 改变环境后需要重新训练，而且控制模型中计算公 式所需的权值和域值的算法使得计算量非常大，对 硬件的要求限制了其实用价值。总之，应用中要根 据实际情况加以选择应用，不能一概而论。相信随 控制器由于可以实时在线调整ＰＩＤ参数，因此控制效 着大规模集成芯片的发展，高性能微控制器的出现， 果更好，但实现过程中对硬件和软件的要求更高。 必将解决这些问题。．． （２）天然气发动机空燃比神经网络控制策略：神经网 络的控制方法不需要了解控制对象的模型，可以很 参考文献 好的应用于非线性复杂控制系统。但由于其黑匣子 【１】赵玲，孙仁云．虚拟仪器技术在汽车测试技术实验中 的应用【Ｊ】．实验科学与技术，２００６，４（２）：２０－２１． 的特性使得系统的稳定性分析十分困难，而且基于 【２】夏渊，刘建华，张欣，等．发动机空燃比控制策略的 复杂神经网络的控制器计算量也比较大，对硬件系 研究【Ｊ】．汽车工程，２００２，（１）：３２－３６． 统的运算速度要求很高。 【３】刘金琨．先进ＰｌＤ控制Ｍａｔｌａｂ仿真【Ｍ１．第２版．北京：电 子工业出版社．２００４． ３结束语 【４】闻新，周 露，李东江，等．Ｍａｔｌａｂ模糊逻辑工具箱的 分析与应用【Ｍ】．北京：科学出版社，２００１． 本文通过对上述三种控制策略仿真结果的对比 【５】闻新，周露，李翔，等．Ｍａｔｌａｂ神经网络仿真与应 分析，基本上展现了三种控制策略的特点。经典控 用【Ｍ】．北京：科学出版社，２００３． 制策略易于实现，但控制精确度不高。模糊自适应 编辑孙晓丹 （上接第２２２页） ｏｆ ｐｌａｎａｒ ａｎｔｅｎｎａ ｆｅｅｄ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｗｉｔｈ Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ ａｎｄ ３结束语 ｃｏｕｐｌｅｄ－ｌｉｎｅ ｐｏｗｅｒ ｄｉｖｉｄｅｒｓ［Ｃ］／／Ｍｉｃｒｏｗａｖｃｓ ａｎｄ Ｒａｄａｒ， ＭＩＫ０Ｎ’９８，１２ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｃｍｎｃ￣．Ｔｅｌｅｅｏｍ－Ｋｒａｋｏｗ 本文设计的ｌ－４０的大型功分网络采用泡沫填充 Ｐｏｌｎａｄ：ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，１９９８． 【２】吴健田．宽带ｃ波段功率分配器．无线电工程【刀．１９９７， 板线形式的Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器结构，利用有关功分器 ２７（１）：５８－６２． 的现有理论公式进行初步设计，并在此基础上利用 ［３１ ＣＯＬＬＩＮ Ｒ Ｅ．Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏｗａｖｅ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ【Ｍ】． ＨＦＳＳ和ＤＥＳＩ 软件进行仿真设计、加工、安装 ｓｅｃｏｎｄｅｄｉｔｉｏｎＮｅｗＹｏｒｋ：ｌＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００１：１９４－１９８． 及测试。测试结果表明输入驻波系数小于１．３０，相 【４】顾其诤，项家桢，袁孝康．微波集成电路设计【Ｍ】．北京： 位误差在９。以内，幅度基本满足泰勒分布，与仿真 人民邮电出版社，１９７８：３０９．３２１． 结果比较一致，已经在实际工程中得到应用。 【５】ＧＵ Ｐｅｎｇ－ｄａ，ＪＩＡＯ Ｙｏｎｇ－ｍｅｉ，ＧＥＮＧ Ｚｈｅ－ｑｉａｏ．Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ ｐｏｗｅｒ ｄｉｖｉｄｅｒ ｗｉｔｈ ａｒｂｉｔｒａｒｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒａｔｉｏ・【Ｊ】．Ｈｉｇｈ Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｈｙｓｉｃｓ ａｎｄ Ｎｕｃｌｅａｒ Ｐｈｙｓｉｃｓ，２００４，２８（１ １）：１２１９－ 参考文献 １２２２． 【１】ＳＡＷＩＣＫＩ ＳＡＣＨＳＥ ＪＡＷＯＲＳＫＩ Ｇ ｃｔ ａ１．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ 编辑黄莘