摘要:基于滑模变结构控制理论和自适应模糊逻辑设计了轨压反馈控制策略,并进行了系统稳定性分析。仿真试验结果表明,该方法具有较高
的控制性能指标,动态工况下超调量几乎为0,并且具有良好的响应跟踪特性和理想的抗干扰能力。
滑模控制又称变结构控制,与其他非线性控制相比,滑模控制器在设计时可以对被控对象采用简化的线性模型,通过改变控制器参数结构,迫
使系统状态轨迹趋于一个特定的、由设计者预先设定的曲面,并在滑动面的全域上保持稳态运动,对外加干扰和系统未建模动态表现出极佳的不
敏感性。因此,滑模控制具有很强的鲁棒性。模糊逻辑控制是一种不需要系统数学模型的直接控制方法,具有某种自适应算法的模糊逻辑系统,可
以在系统出现不确定因素下,仍能保持既定的特性。通过合理设计滑模面切换函数,结合自适应模糊控制方法,可实现高精度的自适应模糊滑模控
制,该方法已在工程实践中得到了广泛应用。
本研究运用滑模变结构控制理论和自适应模糊逻辑,对柴油机高压共轨电控系统的轨压反馈控制进行了理论研究和试验验证。结果表明,设计的
自适应模糊滑模控制器能克服常规PID控制的不足,且动态调节下超调量几乎为0,同时具有快速的响应特性和满意的跟踪精度。
高压共轨燃油系统以其优异的性能和高度的控制柔性而成为现代柴油机的重要发展方向之一。目前,就其轨压控制而言,主要有两种方式:溢流调
节式和油泵有效行程调节式,前者如BOSCH公司的CR系统,后者有日本电装公司的ECD—U2系统及其衍生产品。基本上,单就控制的层面,基于溢流
调节式的轨压控制享有更大的灵活性,它不需要判断油泵凸轮相位以决定控制任务执行时刻。本研究的论述基于轨压溢流调节方式展开。
1 高压共轨系统仿真模型
1.1 仿真模型
柴油机高压共轨系统是一个兼有离散事件和连续过程的混合非线性系统,主要由低压燃油输送泵、高压油泵、燃油共轨管、喷油器和轨压控制阀
(PCV)等组成。本研究针对某直列4缸柴油机(排量为4.5 L,缸径106 mm,行程127 mm,压缩比17.2,水冷增压,4行程)匹配在线的高压共轨燃油系统
,建立数值仿真模型,并在MATLAB/SIMULINK环境下编程实现(见图1)图2为该模型在稳态工况下的仿真结果。可以看出,模型能客观地反映压油泵
的供油、喷油器的喷油事件,精确地再现共轨管内压力在综合因素作用下的瞬态波动特性。
1.2 模型简化
为方便设计控制律并进行系统稳定性分析,必须对上述模型进行简化。
在仿真模型中,高压油泵模型的建立综合考虑了油泵供油效率及单个柱塞随油泵凸轮相位的吸油、压油直至供油等过程的动态变化。显然,供油
流量是离散的,基于事件的,很难用一个简单方程来描述。
2 自适应模糊滑模控制器的设计
2.1 滑模控制
当系统状态由于干扰或不确定因素而远离滑模面时强迫系统作趋近运动以产生滑动模态,后续给出其自适应求解表达式。但是,由于系统的复杂
性,本研究中G,F,D无法直接获取,滑模等效控制律难以实现。
2.2 自适应模糊逻辑
相对于传统的二输入模糊控制器,本研究采用切换函数s作为模糊控制逻辑的输入,构成一个单输入单输出的模糊逻辑系统,这有利于减小模糊规
则的数量,提高控制算法的实时性。
2.3 自适应控制算法设计
在切换控制律中,由于切换项增益E(t)很难确定,实际控制中大多以经验判断。若E(t)取值过大,则会产生大的抖振;E(t)值过小,则易导致控制系
统不稳定。本研究将通过自适应算法来确定切换项增益。
3 仿真及试验结果
根据上述设计的自适应模糊滑模控制算法及建立的柴油机高压共轨系统实时仿真模型,可设计的控制方案。鉴于高压共轨系统的工作特性,在轨
压采样的基础上增加一低通滤波模块以剔除尖峰刺波,从而避免静态轨压在滑模高速开关切换控制下所引发的抖振。轨压被设计为近似方波信号
时的跟踪响应结果,中粗实线表示参考轨压,其变化坡度为466 MPa/s。从仿真结果可以看出,本研究设计的自适应模糊滑模控制器具有良好的响
应特性并能获得较为理想的跟踪精度。
为柴油机标定工况下负荷突降情形下轨压控制结果,图6b为转速1 000 r/min工况下负荷突升突降轨压控制结果。可以看出,基于自适应模糊滑模
算法设计的轨压控制策略表现出极佳的鲁棒性,具有较强的抗干扰能力;同时,通过自适应调整和切换监督控制,其控制范围几乎覆盖了发动机的
全工况区域,避免了常规PID控制仅局限于某一工况范围且需要参数整定的不足。
起动、怠速、加减速等动力特性有着特殊作用;本研究基于滑模变结构控制理论、自适应模糊逻辑设计的轨压反馈控制策略,具有良好的响应特
性和理想的跟踪精度及较强的抗干扰能力;
b)滑模控制和模糊逻辑的结合保证了整个控制系统的稳定性,并使得利用Lyapunov方法来分析模糊控制系统的稳定性成为可能,克服了传统PID
控制无法解决系统稳定性和快速准确性之间的矛盾;
c)自适应算法和积分滑模面切换函数的引入克服了常规模糊逻辑控制规则不易确定、主观性强和模糊规则随输入维数的增多而呈指数上升的不
足,有利于实时在线实现。
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