面向油门迟滞现象的电子节气门粒子群优化控制

为了提高电子节气门响应速度,解决汽车在起步阶段和过渡工况下产生的油门迟滞现象,通过信号放大器放大踏板位移信号,达到调整电子节气门开度的效果,建立电子节气门数学模型,针对节气门非线性因素影响提出一种神经网络在线整定参数算法,针对神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最小值的弱点,采用粒子群优化(PSO)算法全局寻优功能优化神经网络的初始权值。实验仿真结果表明,改进的电子节气门和优化后的算法使电子节气门系统滞后时间缩短了48%,最大跟随误差约为3.8×10^(-3),能够在26 ms完成过渡工况下动态性能的调整,系统响应的超调量约为零,稳态误差为零,有良好的动态响应性能和稳态跟踪性能,在空气流量实验中,节气门最大开度、最小开度及跛行位置时的流量参数均满足要求。