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题名基于极值搜索的柴油机空气系统模型预测控制
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作者
刘兴义
王标
吕宪勇
宋康
江楠
谢辉
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机构
天津大学先进内燃动力全国重点实验室
潍柴动力股份有限公司
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出处
《内燃机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期439-446,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51906174)
国家重点研发计划资助项目(2022YFE0100100)
天津市自然科学基金青年资助项目(20JCQNJC01920).
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文摘
针对配备可变截面涡轮增压器(VGT)、高压废气再循环(EGR)和进气节流阀(TVA)的柴油机进气歧管压力、涡前压力和EGR率多目标跟踪控制问题,提出一种权重系数自学习的扩张状态模型预测控制(MPC)算法.首先,基于柴油机的简化运行机理,提出了三入三出线性变参数预测模型;其次,为补偿因模型与发动机之间偏差造成MPC性能劣化问题,将其等效为3个控制通道的总扰动,并采用扩张状态观测器(ESO)进行快速在线观测和补偿;最后,引入极值搜索算法,对MPC权重系数进行缓慢优化整定,仿真结果表明:在1800 r/min油门开度以最大开度10%的步长向上和向下连续阶跃工况下,对比涡前压力控制,瞬态上升时间相同时本算法超调量比较参数全局优化的比例-积分-微分控制(PID)算法降低30.7%.台架试验中,世界统一瞬态循环(WHTC)动态驾驶循环中进气歧管压力和EGR率跟踪误差IAE(绝对误差积分)值比较传统PID算法分别降低28.3%、17.5%.
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关键词
柴油机空气系统
模型预测控制
极值搜索
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Keywords
diesel engine air system
model predictive control
extremum search
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分类号
TK411.2
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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