文摘
个人的估计汽缸空气燃料比(误判率)和一个通用废气氧(UEGO传感器安装在排气管)是一个重要的问题cylinder-to-cylinder误判率平衡控制,提供高质量的多缸发动机转矩生成和减少排放。本文系统动态气体的排气管包括混合气体,气体运输,被描述为一个输出延迟和传感器动态系统,和一种新方法使用输出延迟系统观测器来估计开发个人汽缸误判率。误判率的融合点增广系统状态,一个观察者对增强离散系统输出延迟的目的是估计在融合点误判率。使用气体混合模型,方法设计观测器来估计各个气缸误判率。验证了该方法的有效性通过仿真结果从火花点火汽油发动机引擎Tesis enDYNA的软件。
1。介绍
Cylinder-to-cylinder空气燃料比(误判率)平衡控制与多缸内燃机的技术发展趋势,以满足日益严格的排放法规,这也可以改善发动机的性能,如热效率和燃料经济。各缸的误判率是决定吸气气团,注入的燃料质量,和之前的残余气体循环,在每个气缸的燃烧行程顺序发生曲轴的旋转角。由于空气呼吸可变性和喷射器可变性,气缸之间存在误判率不平衡,导致不利影响对排放性能使用传统的控制器(1,2]。
为了提高误判率控制精度,已经有大量的研究集中在个别气缸的误判率控制(3- - - - - -10]。事实上,个人估计缸误判率与单个通用废气氧(UEGO传感器)安装在排气管的个人汽缸误判率控制的关键技术的发展趋势。数字滤波技术是用来提取误判率不平衡信号从氧传感器电压信号(11),氧传感器电压信号处理来确定不平衡缸识别和误判率缸不平衡水平。在[12),一种建模方法来评估个体燃气比例提出了估计误判率,用于自适应广义预测控制方法来平衡各个气缸静态引擎操作模式的特征。静态稳定状态观测器基于个别缸误判率模型沿空气质量流量、气体混合,在排气歧管可以在传感器动态(13]。在柴油引擎,提出了一种非线性观测器来估计各个气缸误判率(14]。在[15],π补偿器是为了补偿cylinder-by-cylinder变化,其中一个输入观察者提出估计个别缸误判率。
然而,传输延迟和传感器延迟从排气融合角度UEGO传感器输出被忽略在拟议的观察员从上面的文件,这可能会减少每个汽缸的误判率估计的准确性。为了提高个人汽缸误判率的估计精度,系统动力学的排气管包括气体运输和传感器被描述为一个增广离散系统动力学与输出延迟本文在融合点误判率的增广系统状态。然后,观察者增强离散系统与设计输出延迟。与设计的结合观察者和气体混合模型在融合点,估计各个气缸误判率的方法。该方法的性能进行了验证与仿真结果从引擎软件enDYNA由Tesis提供,并与现有的方法比较在城市驾驶循环,这表明,该方法可以提高各个气缸误判率估计的准确性。
本文组织如下。节2排气管的系统动力学,包括气体运输和UEGO传感器动态被描述为一个增广系统输出延迟。节3,观察者为输出延迟系统设计,和方法来估计各个气缸误判率。仿真结果从enDYNA介绍部分4,总结了结论部分5。
2。问题公式化
一个原理图的四缸汽油发动机点火的(SI)如图1装备,喷油器的进气口附近单独控制进气阀。燃料质量燃烧在每个气缸由相应的注射器注射,和喷油器的燃油喷射命令送到各缸沿曲柄角连续。每个气缸的误判率,在那里燃料质量进入汽缸和吗气团进入汽缸。
燃烧后,每个气缸的燃烧气体疲惫到相应的跑步者在各缸的排气冲程和通过公共排气歧管的跑步者和融合。混合气体的误判率是衡量UEGO传感器和混合气体跑到外面通过催化剂。排气管的系统动力学包括混合气体、气体运输,和传感器动态,传递函数从融合角度传感器输出可以由(13] 在哪里是在排气融合点误判率,的误判率测量UEGO传感器,时间延迟包括传输延迟吗和传感器延迟,是混合过程的时间常数,是传感器时间常数。
与4缸发动机,结合UEGO传感器信号采样在每个气缸的排气上死点,采样周期与发动机循环周期是,发动机循环周期,在那里发动机转速的rpm。零级持有人和混合和传感器组成的动态,离散形式的模型(1与采样周期)可以由(13] 在哪里 此外,(2)可以写成状态空间形式与输入延迟(15]: 在哪里
定义新的系统状态,(4)具有输入时滞也可以写成下面的离散系统输出延迟:
在(6)是未知的,它可以被视为一个系统状态由于小的变化率。然后,一个增广离散系统输出延迟(6)可以得到: 在哪里
方程(7)表明,误判率的估计在排气融合点成为离散的状态估计系统输出延迟(7)。
3所示。观察者设计离散系统输出延迟
观察者为输出延迟系统(7)给出: 在哪里状态估计和吗反馈增益矩阵。提出的渐近稳定的观察者(9)分析了以下定理。
定理1。存在矩阵,,,,这样下面的线性矩阵不等式(LMI)是可行的: 然后观察者(9)是渐近稳定的。
证明。设置估计误差和之间的误差动态系统(7)和(9)得到:
表示;然后我们有
选择一个李雅普诺夫函数作为候选人
定义;的解决方案(11)和(12)我们有
根据引理在[16),为任意常数矩阵,,,下面的不平等是适用的:
与的结合(14)和(15),我们有
在哪里
由舒尔补充(17),下面的LMI (18)保证,保证和渐近稳定的观测器(9):
现在,条件(10)保证(18)必须证明。定义,我们有
因为这一事实,我们有。因此,条件(10)能保证;然后(18)持有。
误判率的估计在排气融合点可以根据观察者(9)。为了获得各缸的误判率,每个汽缸的误判率之间的关系,在分析了排气融合点误判率。
每个气缸的燃烧气体排放到相应的排气口和流排气排气歧管的融合点,我们假设废气混合个人排气跑步者可以被忽视。因此,排气流道的误判率是恒定在一个引擎周期里,误判率在排气的融合点th发动机循环可以由(15]
在哪里排气的质量流量吗排气歧管经过融合点的误判率吗汽缸。此外,假设气团吸进气缸在每个周期是常数,排气气流连续周期之间具有相同的形状;然后一个周期函数可以得到:
因此,气体混合行为(20.)可以重写域
在哪里。每个气缸的误判率之间的关系以及在排气融合点误判率可以通过(22)。
算法来估计各个气缸误判率如下:首先,误判率在排气融合点获得根据观察者(9)。然后,个别缸误判率可以通过计算(22)。与的结合(9)和(22),每个汽缸误判率的估计方法可以给出如下:
4所示。模拟研究
在本节中,个人的估计的仿真研究汽缸误判率的环境提出了一个2.0升四缸从enDYNA SI汽油发动机18,19]。enDYNA是一家专业软件工具,内燃机的实时仿真,为所有常见的引擎提供现成的模型类型包括曲柄角同步燃烧,气体通道,燃油系统,冷却系统,传动系统,司机,soft-ECU。的R4-cylinder SI-engine就是一个例子enDYNA模拟一个四缸汽油发动机,其规格表1。观察者架构如图2。
系统动力学的参数在排气管(2)和混合气体(22)提出了如下15]:
然后,系统矩阵可以得到:
根据不平等(10),可以由增益矩阵。
这里,输入enDYNA节气门角的设计为步进信号呈现在图3。因此,个别缸误判率的估计结果,该方法在图所示3绘制在图,估计错误4。节流突然变化时,估计误差的各个气缸误判率约0.06%,然后是稳态误差往往会衰减0.01%以内。
为了验证该方法的有效性在行驶循环条件下,一部分城市驾驶循环的ECE(欧洲经济委员会)(19),油门角,发动机转速进气歧管压力和车辆速度绘制在图5。因此,个人比较汽缸误判率估计方法和输入之间的观察者(15呈现在图6绘制在图,估计错误7。很明显,该方法的误差小于输入观察者误判率变化缓慢时,输入的稳态误差的观察者是0.03%。严重误判率变化时,存在误判率的波动估计误差的方法和输入观察者在[15]。然而,该方法的估计误差小。证明该方法考虑时间延迟可以提高各个气缸误判率估计的准确性。
5。结论
评估个人的气缸的有效方法与单一UEGO传感器研制了误判率,提高估计精度。系统动力学在排气管被形容为一个增广离散系统输出延迟,融合点的误判率的增广系统状态,有利于与输入延迟估计比较系统。然后,观察者的增广系统输出延迟是为了估计融合点的误判率,可以避免准确反相引擎模型包括延迟。使用气体混合模型,一个方法来估计各个气缸误判率的基础上,提出了滑模观测器。验证了该方法的性能从引擎软件enDYNA由Tesis提供仿真数据,并与现有的方法比较了ECE循环期间,证明该方法考虑从废气运输时间延迟和UEGO传感器动态可以提高各个气缸误判率估计的准确性。
相互竞争的利益
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作是由中国汽车工业创新和发展共同基金(没有。U1564213)。