基于Modified Volterra模型的SI发动机空燃比非线性模型预测控制

被引：9

作者：

石屹然 ^{[1
]}

田彦涛 ^{[1
]}

史红伟 ^{[2
]}

张立 ^{[3
]}

机构：

[1] 吉林大学通信工程学院

[2] 长春工业大学电气与电子工程学院

[3] 吉林大学珠海学院

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2014年 / 44卷 / 02期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

自动控制技术; Volterra; 非线性模型预测控制; 空燃比; SI发动机; 自适应辨识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK401 [理论];

学科分类号：

080707 [能源环境工程];

摘要：

针对SI发动机空燃比(Air-fuel ratio,AFR)控制的问题,首先对标准Volterra模型进行了改进,提出了一种变采样间隔的多输入多输出Modified Volterra模型。并应用该模型实现了发动机AFR系统的在线自适应辨识。并在此基础上,提出了一种基于Modified Volterra模型的非线性模型预测控制方法。利用Matlab对一种业内普遍认可的基准发动机模型进行了仿真实验,并与当前汽车广泛使用的PI控制器算法进行了对比。仿真实验结果证明了本文方法的有效性。

引用

页码：538 / 547

页数：10

共 6 条

[1]

Nonlinear MPC for the airflow in a PEM fuel cell using a Volterra series model.[J].J.K. Gruber;C. Bordons;A. Oliva.Control Engineering Practice.2011, 2

[2]

Nonlinear MPC based on a Volterra series model for greenhouse temperature control using natural ventilation.[J].J.K. Gruber;J.L. Guzmán;F. Rodríguez;C. Bordons;M. Berenguel;J.A. Sánchez.Control Engineering Practice.2010, 4

[3]

Adaptive neural network model based predictive control for air–fuel ratio of SI engines.[J].S.W. Wang;D.L. Yu;J.B. Gomm;G.F. Page;S.S. Douglas.Engineering Applications of Artificial Intelligence.2005, 2

[4]

Neural-networks-based nonlinear dynamic modeling for automotive engines [J].