基于循环的内燃机燃烧过程优化与控制

Ever-increasing stringent emission legislation and demand for low fuel consumption ask for the new breakthrough in internal combustion engine (ICE) control. Because ICE just outputs power and generates exhaust gas in combustion stroke, it is the key to promote ICE performance by accurate control of combustion process. Based on spark-ignition (SI) gasoline engine test bench, this project will focus on cycle-by-cycle combustion optimization and control, which aims to minimize fuel consumption under the requirement of engine power and limitation of real driving emissions. To achieve the above targets, the hybrid model describing the cyclic coupling and stochastic characteristics of combustion process is set up and on-board identified for controller design. Next, taking combustion parameters as virtual inputs, moving horizon combustion process optimization and its fast numerical solution are investigated. Then, by analyzing the coupling dynamics of actuators, open-loop decoupling method and closed-loop control in the statistical point of view are designed to obtain the combustion process with minimal cyclic variability. Finally, the proposed strategy will be validated on the SI gasoline engine test bench. This project is aimed to promote the interdisciplinary research between control and automotive engineering, broaden the applicable scope of the control technology and solve the challenge to control theory from ICE issues.

日益严格的排放法规和低油耗要求推动着内燃机控制技术不断寻求新的突破。由于内燃机仅在做功冲程输出动力并产生废气，燃烧过程的精确控制是提高内燃机性能的关键。本项目以火花点火式汽油内燃机为平台，研究基于循环的内燃机燃烧过程优化与控制，在满足动力需求和实际驾驶工况排放约束的前提下实现油耗最小化。为完成上述目标，首先以工作循环为节拍，建立描述循环耦合和燃烧随机特征的数据/机理混合模型，并通过在线辨识获得控制模型参数；其次，以燃烧过程参数为虚拟控制量，研究燃烧过程滚动优化及其快速求解方法；在此基础上，分析执行机构的耦合特性，采用开环解耦和基于统计原理的闭环控制实现具有最小循环波动特征的燃烧过程。最后，在汽油内燃机实验平台上验证本项目提出的控制策略。本项研究旨在促进控制与车辆工程的学科交叉、拓宽控制应用领域、解决内燃机领域的工程技术问题对控制理论的挑战。

以燃油为动力源的车辆动力系统电气化和智能化趋势日益明显，以应对日益严苛的交通运输领域节能减排的法律法规，这为动力系统的控制技术提出较大挑战。分层、稀燃等高效燃烧模式的应用，加剧了燃烧过程的波动性，如何通过系统控制降低燃烧不稳定性是进一步降低能耗的有效手段。此外，系统电气化程度增多了可控变量，使得传统标定方法的工作量呈指数增长，基于控制与优化技术实现自标定成为未来的发展方向之一。本项目围绕上述行业难题，通过信息化技术分析了内燃机系统的燃烧过程随机特征和效率影响因素，研究了降低RGF和燃烧相位波动性的控制方法，基于统计理论消除了系统随机特性在反馈通道的传播，从而实现了燃烧过程的高稳定控制。将控制器设计过程中的标定需求描述为系统模型参数的整定问题，继而通过系统参数估计理论实现了工程中常用的MAP模型参数的自标定，降低了控制系统的开发成本。此外，项目开发了动力系统执行机构控制器自适应三步设计方法，并在进气系统中得到应用，实现了进气系统执行器的精确控制。上述研究成果均在自行搭建的实验环境中得到验证和应用。其中，基于本项目提出的RGF控制方法相较于其他方法具备最小的均值跟踪误差和波动性，运用本项目研究成果做进气模型的自标定实现了动态误差小于5%的效果，自适应三步设计的空气路气门控制器实现了响应时间100ms，稳态误差小于0.1度。

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