基于模型在环仿真的直喷汽油机空燃比辨识与控制研究

针对过渡工况下汽油机空燃比难以精确控制的特点,将PID神经元网络(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)控制策略用于发动机常用的部分负荷工况下空燃比的辨识与控制。在AMESim中,从实际发动机物理模型出发建立了发动机仿真模型;同时在Matlab软件中建立PIDNN辨识器、PIDNN控制器;通过Matlab和AMESim软件的耦合进行模型在环仿真,建立电喷发动机实时控制系统,通过联合仿真观察辨识效果,同时检验控制系统的性能。模型在环仿真结果表明:PIDNN辨识器能够快速跟踪实际空燃比的变化,辨识系统的输出与发动机模型的输出误差在0.05之内;在过渡工况下,PIDNN控制器控制下的过量空气系数超调量相对于普通PID控制器能减小0.3以上,同时能在2s内将过量空气系数控制至目标值,提高了空燃比的控制精度。