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应对国IV排放标准的摩托车汽油机过渡工况空燃比控制
| 论文题名： | 应对国IV排放标准的摩托车汽油机过渡工况空燃比控制 |
| 关键词： | 过渡工况;空燃比控制;神经网络;油膜补偿;摩托车;汽油机 |
| 摘要： | 环境污染、能源稀缺问题日益严重，排放法规也因此变得越来越严格。为了解决日益严峻的排放问题，摩托车发动机已经向着电喷的方向发展而逐渐减少传统的化油器的使用。对于现阶段正在实施的国Ⅲ排放标准和即将要实施的国Ⅳ法规，其应对方案中依然是以三元催化转化器为主，而三元催化转化器的使用需要将空燃比控制在理论空燃比附近。摩托车发动机在实际使用中，大部分情况下都处于节气门开度和转速突变的瞬态工况下，加大了空燃比控制的难度。空燃比偏离理论空燃比，不仅使发动机动力性能下降，还会影响三元催化转化器的效率，使排放恶化。故研究发动机瞬态空燃比的控制具有很重要的现实意义。 本文利用发动机均值模型建模的方法建立包括进气通路模型和燃油动态模型的发动机空燃比模型，此外，考虑到在空燃比控制中信号传输时间及氧传感器响应滞后等问题，建立了时滞模型。利用遗传算法在处理参数辨识、数据寻优的问题上快速而准确的优点，对发动机模型参数进行辨识，并将辨识后的模型用台架试验结果进行检验，验证发动机模型的有效性与准确性。 利用得到的发动机空燃比模型，建立基于BP神经网络的进气量预估模型进行进气流量的预估，以解决过渡工况下进气流量测量不准确的问题，并能以此进行空燃比前馈控制，提高空燃比控制的精度。在基于BP神经网络的进气流量预估的空燃比控制策略的基础上，针对进气道管壁上的油膜动态特性的问题，建立油膜补偿控制器，使空燃比控制更加精准，并在MATLAB/Simulink中搭建了带有油膜补偿控制器的基于BP神经网络的进气流量预估的完整的空燃比控制模型，进行仿真试验验证其控制效果。 结果表明，基于BP神经网络进气流量预估模型的过渡工况空燃比控制的空燃比，其超调量不超过10％，能在2S以内迅速将使混合气恢复至当量比混合气，同时也可以避免出现传统的PID控制会出现的来回震荡的情况，表明基于进气流量预估的空燃比控制的效果良好。带油膜补偿的基于进气流量预估的过渡工况空燃比控制算法，其空燃比超调量不超过5%，能在2S以内迅速将使混合气恢复至当量比混合气，相对于只采用基于进气流量预估的空燃比控制来说，加上油膜补偿算法的控制效果更好，其超调量大约减小了6%，证明了该算法可以有效降低燃油传输动态特性带来的影响，提高了空燃比的控制精度。 |
| 作者： | 王齐英 |
| 专业： | 动力工程 |
| 导师： | 胡春明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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