英语原文共 6 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

基于模型的发动机气缸压力不平衡估计的燃烧反馈控制应用

Ahmed Al-Durra, Lisa Fiorentini, Marcello Canova and Stephen Yurkovich

摘要——低温燃烧模式的主要问题之一是由于空气和废气在气缸分布的不平衡引起的，从而影响燃烧过程。气缸缸的变化引起气缸压力的不平衡，表示扭矩，排出气体的热力学条件和排放。

在原则上，气缸通过控制气缸的方法可以补偿空气、残留物和温度的不平衡。然而，为了充分得到闭环燃烧控制，每一个发动机气缸的反馈有必要重建压力痕迹。因此，气缸不平衡是一个仅仅在实验室环境可以检测到的问题，其中每个发动机气缸要用专用的压力传感器。

本文介绍了一种基于模型的估计方法预测从曲轴转速传感器的输出在多缸发动机的压力痕迹的框架和初步结果。估计的目标是通过具有足够的精度发动机循环而允许检测气缸的不平衡来重建完整的压力跟踪。从发动机曲轴动力学模型出发，设计了一种滑模观测器来估计曲轴转速波动测量的气缸压力。通过估计得到的结果与在一台四缸柴油引擎获得的实验数据进行了比较。

1.介绍

在过去的十年中，柴油机技术的迅速发展，由于在增压方面取得了显著进步，燃油喷射系统，优化燃烧和后处理技术。然而，当由于成本限制而依赖于一个受限制的传感器，精心设计和校准的控制策略必须实施来管理加油系统和空气处理系统[ 1 ]。

传统的柴油机通常在开环的燃烧过程中工作。由于排放和诊断要求变得更加严格，闭环燃烧控制的可能性最近得到了人们的兴趣。特别是，控制单个燃料喷射器的可能可以帮助补偿多种意外，如空气和剩余的质量不平衡导致的差异导致的气缸和气缸之间的压力的痕迹，发动机扭矩和排放量的差异[ 2 ]，[ 3 ]。然而，为了使闭环燃烧控制充分受益，从每个发动机缸重建的压力跟踪[ 4 ]得到反馈是必要的。

处理气缸压力数据的实时应用程序需要几个操作来执行，以消除与压电换能器的输出的噪声和偏移问题[ 5 ]。此外，由于成本问题，为每个发动机缸使用专用压电换能器如今仅仅限制在实验室测试。

因为这个原因，估计技术已经应用于从其他发动机变量中检测气缸压力，如发动机曲轴转速波动[ 6 ]，[ 7 ]。有几种方法已在过去提出的，主要用于指示扭矩，指示平均有效压力（IMEP）估计和燃烧诊断技术、[ 6 ]、[ 8 ]–[ 12 ]。虽然在文献中有在燃烧时准确的重建的气缸压力和指示扭矩，但是设计一个能整个发动机循环期间提供的气缸压力跟踪（因此包括电荷交换阶段），以及检测由于空气和EGR分配导致的缸压失衡非常困难。

这项工作提出了一种基于模型的估计方法，以获得在多缸柴油发动机的实时能力和最小的传感器要求的压力跟踪。其结果是一个用于实现成一个利用气缸压力反馈补偿由于气缸之间的空气和EGR导致不平衡的闭环控制系统的算法。

2. 发动机扭矩动力学模型的结构

在其最简单的形式，计划的估计方案利用发动机曲轴转速传感器的输出来预测每个气缸的压力跟踪。其他传感器（如燃料的质量流率和进气歧管压力）的信息也被用在估计算法中。

在[ 5 ]提到的的方法中，用基于能量守恒原理的缸内过程动态模型来预测从进气阀关闭到排气阀开启的压力（IVC→EVO）。此模型通过适当地改进发动机点火顺序基础上的燃烧问题和通过在充电过程中的电荷交换阶段的周期为一个常数项的估计压力， 如今扩展到一个内联四缸发动机。因此，四个缸的压力pcyl,1, . . . , pcyl,4被定义为如下的方程：

因此i=1,..,4被分别定义为：

方程（1）中明显的净热释放速率Qn，导致因为热传递给气缸壁[ 13 ]而在燃烧和热损失过程中释放的燃料能源。这个术语是通过定义一个明显的燃料燃烧速率而建立的，是以韦博函数的线性组合为模型校准稳态实验数据[ 14 ]。

气缸压力是用来计算瞬时指示扭矩Tind，i (theta;i)，作用在曲柄臂[ 5 ]，[ 12 ]，[ 15 ]除了指示扭矩，往复惯性力矩Tm，i (theta;i,omega;) 和发动机的摩擦力矩Tf r（omega;）必须进行建模以确定作用在曲柄臂[ 13 ]的有效转矩。上述条款已被在[ 15 ]计算。

最后，假设曲轴作为一个刚体，通过一个扭力计定义一个简单的单自由度模型的曲轴系统的旋转变化：

其中Jeq 是发动机曲轴的等效转动惯量。

为了方便估计量的设计，简化了模型具体地说，从这里假设每个触发转矩脉冲会引起曲轴的速度和加速度[ 16 ] - [ 18 ]一个明显的波动。这允许去减弱每产生一个转矩贡献方程2气缸的压力。

由公式(1)-(2)给出的完整的发动机气缸压力和曲轴动力学模型可转化为状态空间形式，以促进该估计设计。为此，模型略微通过假定往复惯性转矩与发动机的负荷作为外部转矩作用近似，并且其值从所估计的发动机速度来计算。这种近似被接受为一个轻型柴油发动机，其中，所指示的扭矩幅值比往复惯性力矩[15]高一个数量级。此外，令：

这些假设和符号导致以下状态表现形式：

这里

且

最后，令和

在上述形式中，该模型可以用于进行观测，这对于估计器设计是一个必要条件。

研究系统的统一可观测性，矩阵：

必须对每个角位置进行满秩。该系统由公式3的结果一致观察除了在上死点（TDC）的描述和下死点（BDC），其中条件12 = 0时[ 5 ]。这是合理的，因为气缸压力没有影响曲轴转速时，活塞位于其极端位置。

3. 对多缸压力估计器设计

对于多缸发动机气缸压力的估计采用的是基于方程的模型（3）一种滑模观测器（SMO），并假设唯一的测量变量是发动机曲轴瞬时转速。 滑模观测器的选择是出于固有的稳定性，以及处理模型的不确定性的能力。

状态估计的特点是以下动态：

在Amn是公式3矩阵的一个元素，V = K标志（tilde;Y），，和滑动表面的

给出了误差模型：

滑模增益K应分配使滑动模式将被执行（即S˙S＜0）。因此，K必须足够大，使右手边的标志是由公式7a的项的符号决定。

为了减轻控制抖动的滑模观测器，SMO的增益可以设计为一个曲柄的角K函数（theta;）以满足符号条件但幅度较小，如图1所示[ 7 ]此外，边界层用于在滑动表面的一个小邻域内的符号函数（S = 0）通过避免不连续来减轻抖动和平滑输出。边界层的限制必须仔细选择，以便收敛速度保持在一个理想的范围内。

图一 分段连续滑模观测器增益K（theta;）

随着滑动模式的执行，可以得到以下的等效控制原理：

其中 Veq是等效控制，这可以解释为控制信号的平均值。

最后，L（theta;）是（A22minus;LA12）＜0选择的，这将使tilde;x2渐近收敛于零。图2显示，随着L（theta;）的适当的选择，差异A22minus;L（theta;）12总是负的。因此，circ;x2应该收敛到x2 = Pcyl。

4. 增强压力估计器的设计

作为设计，SMO估计预测发动机循环的闭阀部分期间的气缸压力。这种设计允许预测发动机平均指示压力和扭矩，或燃烧诊断技术如失火检测[ 8 ]–[ 10 ]，[ 12 ]。然而，为了获得在气缸内的电荷组合物，或检测不平衡的多缸发动机，周期的电荷交换部分中的压力迹线的知识是必需的。

图二 分段连续的观测器增益L（theta;）

为了克服在两个气缸压力迹线重叠的相位中精度差的问题，估计通过引入表示由序列中的前气缸产生的扭矩的附加状态增加。为此，定义：

其中i = 1, . . . ,4表示点火的气缸。

上述假设将模型转换为下面的状态变量格式

其中且

施加SMO设计中，状态估计的特征在于由以下动力学：

其中V = K标志（tilde;y），和滑动表面的tilde;y = yminus;circ;y.

误差模型如下：

如上所示，参数K必须足够大，以使符号条件得到满足。同样地，抖动将使用时间变化在小范围内，足以避免错误成为呆滞收敛增益和边界层的技术来缓和。

与滑动模式执行，以下结论可以使用等效控制原理得出：

将等价控制引入到误差方程中，得到了以下状态变量误差模型：

其中L1（theta;）和L2（theta;）都选择成使误差系统矩阵是负定。

5.结果与分析

所设计的压力估计器进行了验证实验数据，在一个轻型柴油发动机，其主要数据在表Ⅰ中。通过改变发动机的转速和转矩，获得了几种稳态发动机的工作条件。曲轴的角速度由安装在发动机上的谐波阻尼器的光学传感器记录。每个单独的气缸的压力轨迹被收购的70个连续的发动机循环具有压电换能器。然后，该信号进气歧管压力被低通滤波和固定，以获得最终的压力测量。

表一 测试引擎规格

验证研究通过比较估计的预测所测量缸内压力迹线进行。图3示出在标称的稳态运行条件从发动机记录瞬时曲轴速度信号。

图4比较了在一个发动机循环期间与实验值预测的压力估计的压力痕迹，为在图3中的输入引擎速度相对应的操作条件。正如预期的那样，估计如下的压力的情况下，在关闭阀部分的周期，与异常的几点附近的顶死中心。此行为被解释的可观Grammian奇点这个条件。通过增加转速信号的分辨率，可以减轻压力跟踪中的偏差。

此外，当两个压力迹线重叠从实验数据的估计值的偏差是显而易见的。这是根据在每个窗口，这将导致估计假定从先前气缸的正转矩作为电流作用缸中的等效压力降，导致估计误差只考虑一个气缸压力产生的转矩的假定。

图四 没有增强（点），并在一个发动机循环实验数据（固体）的估计预测缸压痕迹。左到右，峰代表缸1，3，4，和2（发动机工况N =2000转/分钟，T =40牛米）。

一组表示燃烧度量标准，即50％的燃烧速率位置（CA50），峰值压力（P）和IMEP，从所估计的压力计算和比较的实验值。图5示出的燃烧度量标准用于使用从气缸1中的数据70个连续的发动机循环中的错误的值。测绘处准确地估计CA50和P最大。另一方面，3％的偏差可以在估计的IMEP观察，因为在进气和压缩冲程中所估计的压力的下降，这使得估计IMEP比实际值略高的结果。对于其余气缸的结果非常相似，表明该估计量是有效地捕捉四个气缸中的压力迹线的差异。

图五 周期误差对计算从估计的1缸的输出没有增强燃烧指标（发动机状态n＝2000r／min，T = 40nm）。

图6示出在一个发动机循环预测缸内压力痕迹增强估计的结果。相比图4，现在可以观察到在跟踪实际实验压力估计器的改进的性能。特别是，在进气和早期压缩冲程期间在压力推定的偏差这里完全被引入的附加状态到模型消除。

改进的精度，也可以在燃烧度量注意到。如图7中所示，扩充估计导致发动机IMEP的一个相当大的改进预测。另外，在气缸的峰值压力的预测略有改善，也可在压缩冲程的早期部分期间观察到的，作为气缸压力轨迹的更好的预测的结果。

图六 通过增加估计（虚线）和在一个发动机循环实验数据（固体）预测的气缸压力痕迹。左到右，峰代表缸1，3，4，和2（发动机工况N =2000转/分钟，T =40牛米）。

图七 通过循环从增加的压力估计的汽缸1输出计算的燃烧指标周期误差（发动机状态N =2000转/分钟，T =40牛米）。

6.结论

本文介绍一种基于模型估算方法的初步结果来重构单个多气缸发动机的缸内压力迹线，依靠发动机曲轴速度传感器的测量。我们的目标是在气缸表征来从空气和EGR的分配到发动机气缸导致汽缸压力不平衡，以应用到气缸逐个汽缸闭环燃烧控制。

滑动模式观测器最初是基于一个简单的模型表征多缸柴油机的瞬时扭矩指示和曲轴动态在发动机循环的闭阀部分期间发动机。为了提高估计精度，当两个缸压力迹线重叠，滑模观测用表示前述气缸的效果的额外的状态增加。这使估计的整个周期期间提供发动机的压力痕迹。

估计器进行了验证针对实验数据。结果，在缸内压力迹线重建并计算燃烧的指标而言，表明该设计是足够精确和鲁棒的测量的信号的干扰。特别是，增加估计能够除去重叠的影响，以获得精确的压力迹，其中整个发动机循环过程中导致的压力和IMEP的改进估计。

7.致谢

作者感谢通用汽车公司，特别是Y-Y Wang博士，用于进行在本文所提出的工作提供支持。

参考文献

[1] Guzzella, L., and Amstutz, A., 1998. “Control of Diesel Engine”. IEEE Control Systems Magazine, 18, pp. 53–71.

[2] Maringanti, R., Midlam-Mohler, S., Fang, M., Chiara, F., and Canova, M., 2009. “Set-Point Generation Using Kernel-Based Methods for

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

资料编号：[146801]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word