CN101358629B - 用于主动发动机支座的集成的开环和闭环控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于主动发动机支座的集成的开环和闭环控制方法。一种系统，所述系统适于具有发动机特性的发动机使用并用于将发动机所产生的振动力从车身隔离，所述系统包括主动发动机支座；力或加速度传感器；和控制器，所述控制器通信地联接到支座和传感器，且设置为执行集成的开环和闭环控制算法。

Description

用于主动发动机支座的集成的开环和闭环控制方法

技术领域

本发明涉及主动发动机支座(AEM)和抵消发动机所产生的噪音和振动的方法。更具体地，本发明涉及改进的AEM系统，所述系统将开环控制算法与可调节闭环控制算法集成以获得快速响应的、自适应的和稳定的组合系统。

背景技术

很久以来已经发展了电动液压设备，如发动机主动悬置(AEM)系统，以抵消发动机所产生的噪音和振动力。最近以来，这些设备和系统变得日益重要，因为发动机设计已经试图以也增加产生的振动副产品为代价提供增加的燃料效率。例如，主动燃料管理(AFM)发动机，其用于自动地在巡航期间停用内燃机的一半汽缸，且与其相关的较高点火力和周期已经导致较高的转矩变化和继而结构振动的较高水平。

位于发动机和相邻结构之间的AEM系统通常包括被动弹簧和阻尼器组合，所述被动弹簧和阻尼器组合将相邻的结构从这些静态和动态载荷隔离。如现有技术图1所示，最近的AEM系统1还包括发生器2，如螺线管、音圈、和其它电磁设备。当起用时，发生器2接收指导信号且基于所述信号产生抵消输出(即，恢复力)。因而，所述输出隔离否则将从发动机传递给相邻结构的振动。

在一种常规的AEM系统中，信号通过开环控制器预先确定和产生，且通常是车辆和/或发动机特定特性的函数。这种系统提供快速响应的阻尼效果，如图2的示范性开环输出图所示。在该模拟中，开环AEM系统以0.5秒时间激励，以允许激励前后的比较。激励在控制之后获得的残余振动，造成模型误差，所述模型误差插入开环算法，以模拟未建模扰动、随着时间的车辆老化、和不同出品和型号之间的车辆间差异。应当理解，这些误差几乎总是导致开环控制系统内的可测量到的不准确性。

为了使得AEM系统能够更一致地实现它们的总体最终控制目的，已经发展了采用传感反馈来改进性能的闭环系统。这种系统通常包括多个传感器(每个发动机支座一个)，所述传感器感测并产生在发动机支座处发生的噪音和振动的相关信号。传感器反馈用于修正发生器2的输入信号，且因而使残余振动朝目标阈值收敛。因而，提出了更稳定和自适应的系统。

然而，虽然改进了隔离，常规的闭环AEM控制算法与开环系统相比存在较差的响应时间。这在图3的闭环模拟输出图示出。通过模型检测，导致高振动的起始激励周期，这重复地折中结构整体性且产生操作者不适。对于进一步的考虑，还应当理解，在rpm或发动机转矩每次改变期间将发生这种周期。

因而，AEM系统变成日益需要，然而，它们继续展现出分别与开环和闭环差异有关的自适应和响应性问题。因而，现有技术还需要提供稳定而自适应的控制能力的快速响应AEM系统。

发明内容

响应于这些问题，本发明提供集成的开环和闭环控制AEM系统，所述系统基于单音自适应前馈控制框架。其中，发明系统对抵消由发动机所产生的振动力等是有用的。发明系统相对于现有技术提供一定的优势和改进，包括快速响应的开环算法和自适应闭环系统两者的包含配置，所述系统使剩余残余振动朝目标阈值收敛。系统特征在于可编程的算法改进，且因而可以容易地用于现有的配备有AEM的车辆中。

本发明涉及一种抵消由发动机所产生的振动力的效果并将所述力从相邻的车身隔离的集成的闭环方法，其中发动机展现出歧管绝对压力、曲轴角(θ)、速度(ω)、和等于级数(p)的ω倍的点火频率。在初始步骤中，点火频率和歧管绝对压力输入开环控制算法，然后执行开环控制算法以确定开环控制输入。发动机特性数据，包括频率和压力，输入闭环控制算法，执行所述闭环控制算法以确定闭环控制输入。所述开环和闭环控制输入组合以实现合成控制输入信号。合成量然后传送给至少一个主动发动机支座，从而产生抵消输出，在支座中引起当前残余振动。最终，确定当前残余振动，修正特性数据以包含所述当前残余振动，且所述当前残余振动作为发动机特性数据反馈给所述闭环控制算法。

结构上，本发明涉及一种系统，所述系统包括可位于发动机和车身之间的至少一个主动发动机支座，且包括发生器。至少一个力(或加速度)传感器靠近所述至少一个支座中的每个，且设置为检测支座处的振动力(或加速度)且产生相应的当前振动信号。控制器通信地联接到发动机、支座和传感器，且设置为接收包括所述信号在内的发动机特性；执行集成的开环和闭环控制算法以确定控制输入；和将所述控制输入传递给所述发生器。优选的控制器还包括在其上存储具有查询表的存储设备。开环控制算法部分通过将发动机特性与所述表比较进行。最终，且更优选地，功率放大器位于控制器和所述至少一个支座中的每个之间且可操作。

本发明的又一方面、实施例和优势，包括频域的开环和闭环算法描述、更新(或自适应)子例程的描述、和包含具有可调节集总增益的控制输入的时域近似的实施方法，将从优选实施例和附图的以下详细说明显而易见。

附图说明

本发明的优选实施例参见附图在下文详细描述，其中：图1是主动发动机支座(AEM)的现有技术示意图，特别示出了介于发动机和车辆结构之间的力发生器、弹簧和阻尼器；图2是以0.5秒时间应用于振动力的现有技术开环控制AEM系统的模拟输出图，特别示出了快速响应和残余振动；图3是以0.5秒时间应用于振动力的现有技术闭环控制AEM系统的模拟输出图，特别示出了缓慢响应和残余振动收敛于目标值；图4是根据本发明的优选实施例的集成的AEM系统的物理结构的示意图；图5是根据本发明的优选实施例的控制器的功能结构图，包括开环和闭环控制模块；图6是以频域表示的图5所示的控制器的功能结构图；图7是以0.5秒时间应用于振动力的、根据本发明优选实施例的集成的开环和闭环控制AEM系统的模拟输出图，特别示出了快速响应和残余振动收敛于目标值；图8是示出了应用于施加在座轨上的振动力的集成的开环和闭环系统的模拟结果的线图，特别示出了座轨加速度的p^th级幅值对RPM；图9是示出了应用于施加在转向柱上的振动力的集成的开环和闭环系统的模拟结果的线图，特别示出了转向柱加速度的p^th级幅值对RPM；图10是示出了应用于施加在前支座上的振动力的集成的开环和闭环系统的模拟结果的线图，特别示出了前支座力的p^th级幅值对RPM；和图11是示出了应用于施加在后支座上的振动力的集成的开环和闭环系统的模拟结果的线图，特别示出了后支座力的p^th级幅值对RPM。零件列表10 系统12 发动机14 相邻的车辆结构或车身16 主动发动机支座18 力(或加速度)传感器20 控制器22 开环控制模块24 闭环控制模块26 功率放大器28 存储设备

具体实施方式

最佳地见于图4，本发明涉及适于与发动机12和相邻的车辆结构(例如，车身)14使用的集成的开环和闭环AEM系统10。系统10总体上可操作抵消由发动机12所产生的噪音和振动力，从而将这些扰动从结构14隔离。系统10将在此关于内燃机进一步描述和模拟，如前述AFM发动机；然而，毫无疑问地，在寻求隔离发动机所产生的扰动的任何地方采用系统10都在本发明的范围内。还应当理解，系统10可用于各种交通工具类型，如汽车、船、卡车等。

转到系统10的物理结构，至少一个(更优选为多个)AEM 16(图4)设置并定位在发动机12和结构14之间。AEM 16展现出标准的AEM结构，包括如图1所示的信号处理发生器。如前所述，发生器设置为接收控制输入信号，且基于所述信号产生恢复力。每个AEM16还包括靠近结构14的力(或加速度)传感器18。力(或加速度)传感器18设置为对具体应用检测振动力(或加速度)，且因而展现出适当的敏感性和精确度范围。传感器18将包含振动力的幅值和周期的信息馈送给主控制器20(例如，配备为执行本发明的目的功能和算法的至少一个电子控制单元)。

如图5和6所示，控制器20包括集成的开环和闭环控制模块22，24，以分别同时进行开环和闭环算法。优选的开环控制模块22根据发动机12的曲轴速度和歧管绝对压力(MAP)设计，且优选的闭环模块24基于速度、和单音自适应前馈控制框架设计。因而，控制器20通信地联接到(即，通过硬连线或无线通信技术连接)系统10的其它部件。

I.控制系统描述

在所示的实施例中，两个被动支座位于中性转矩轴线上且不传递振动，从而仅考虑两个振动力(或加速度)r₁和r₂(图4)。当发动机12操作时，发动机的大部分振动通过两个主动AEM16传递给车身14。控制器20从发动机12接收MAP和曲轴角θ，以及r₁和r₂。然后，控制器20计算合适的控制输入，以驱动两个功率放大器26，功率放大器26供应放大的电压给AEM16，从而AEM16在AEM16和车身14之前产生恢复力波。

更具体而言，其中发动机的曲轴角标记为θ；曲轴速度标记为ω，ω是θ的时间导数；点火频率比ω快p倍，且数p称为“级”。例如，处于一半汽缸模式的6缸发动机的点火频率为1.5ω，且称为“1.5^th级”。发动机转矩变化标记为x(t)，它是点火频率的正弦函数。其幅值T(MAP，ω)是歧管绝对压力(MAP)和曲轴速度ω二者的函数。转矩变化x(t)激励结构14，导致传感器18的扰动振动矢量d(t)。从x(t)到d(t)的传递函数矩阵标记为H且称为“主通路传递函数”。

以虚线方块示出的控制器20(图6)从发动机12输入MAP和ω，且输出控制输入信号矢量u(t)，所述控制输入信号矢量u(t)驱动放大器26，移动主动支座16，激励结构14，并产生传感器位置的控制响应矢量y(t)。从u(t)到y(t)的传递函数矩阵G称为“次通路传递函数”，且是放大器26、支座16和结构14的集总动态。根据叠加原理，d(t)和y(t)的总和变成残余矢量r(t)，残余矢量r(t)是来自传感器18的实际测量。控制目的在于通过操纵控制响应矢量y(t)最小化残余矢量r(t)中的点火频率(p^th级)含量。

控制器20首先产生cos(pθ)和sin(pθ)，它们是点火频率含量的基础，且也从曲轴角θ计算点火频率pω。如前所述，控制器20包括两个主算法：开环和闭环控制，其中开环控制仅取决于来自发动机12的信息，而闭环控制也采用传感器信息。

开环控制产生以下形式的控制输入u_o(t)：u_o(t)＝α_ocos(pθ)+β_osin(pθ)    (1)且系数矢量α_o和β_o根据MAP和曲轴速度ω通过二维查询表排定。

闭环控制产生以下形式的控制输入u_c(t)：u_c(t)＝α_ccos(pθ)+β_csin(pθ)    (2)其中，系数矢量α_c和β_c通过残余振动r(t)驱动的适应算法修正。得到的控制输入u(t)是u₀(t)和u_c(t)的总和。

I.频域描述

由于关注的频率是p^th级的单频率，控制器20更优选地以频域设计。即，图5中包含的所有信号和模块优选地以频域描述，如图6所示。因而，与p^th级有关的信号r(t)的傅立叶系数表示为： $\tilde{r}=\frac{2}{T_p}\underset{t-T_p}{\overset{t}{\∫}}r\left(t\right)e^{-\mathrm{jp\ωt}}\mathrm{dt}---\left(3\right)$ 其中T_p是r(t)的周期，且‘～’代表复向量(数)。因而，开环控制输入u₀(t)的频域型式为： ${\tilde{u}}_o=\frac{2}{T_p}\underset{t-T_p}{\overset{t}{\∫}}{u}_o\left(t\right)e^{-\mathrm{jp\ωt}}\mathrm{dt}={\mathrm{\α}}_o-j{\mathrm{\β}}_o---\left(4\right)$

A.开环控制算法

开环控制通过将闭环控制输入设定为0来设计，即 ${\tilde{u}}_o=0,$ 从而频域系统方程变为： $\tilde{r}=\tilde{d}+\tilde{G}\left(\mathrm{jp\ω}\right)\widetilde{u_o}---\left(5\right)$

自然控制目标在于使得残余振动变成0，即 $\tilde{d}+\tilde{G}\left(\mathrm{jp\ω}\right){\tilde{u}}_o=0---\left(6\right)$

于是，方程(6)的加权最小二乘解为， ${\tilde{u}}_o=-{\left[\tilde{G}{\left(\mathrm{jp\ω}\right)}^{*}Q\tilde{G}\left(\mathrm{jp\ω}\right)\right]}^{-1}\tilde{G}{\left(\mathrm{jp\ω}\right)}^{*}Q\tilde{d}---\left(7\right)$ 其中，Q是补偿残余振动的相对幅值的正定矩阵。实际上，方程(7)是以下价值函数的最小解： $J=\frac{1}{2}{\tilde{r}}^{*}Q\tilde{r}$

扰动

可以离线测量且是激励频率和激励强度的函数。 $\tilde{d}=\tilde{H}\left(\mathrm{jp\ω}\right)T(\mathrm{MAP},\mathrm{\ω})---(8.b)$

因而，开环系数是曲轴速度和MAP的函数，且优选地存储在二维查询表(未示出)中。α_o＝f_α(ω，MAP)    (9)β_o＝f_β(ω，MAP)    (10)因而，控制器20优选地包括存储器存储能力，如可以根据需要询问的存储设备28。更优选地，存储设备28和自备查询表可移除地联接到控制器20，从而利于相互交换、更新等。可替换地，存储设备28可以通信地联接到第三方(也未示出)，所述第三方通过无线技术周期性地更新查询表。

如果扰动仅来自发动机12，且查询表值(9)和(10)完美地检测并传送给算法，则开环控制模块22单独可以实现控制目标。然而，实践中，未建模的扰动、传感仪器误差、车辆随着时间的老化、和/或车辆间差异总是在开环控制结果(图2)中导致一些误差(即，残余振动)。

B.闭环控制算法

优选系统10也包括单音自适应前馈控制(STAFC)闭环控制方法。应当理解，由于其实时计算及其系统设计的简单性，现场工程师可以调节控制算法而不需要知道理论细节。

从图6，闭环控制的频域系统方程表示如下： $\tilde{r}=\tilde{d}+\tilde{G}\left(\mathrm{jp\ω}\right){\tilde{u}}_o+\tilde{G}\left(\mathrm{jp\ω}\right){\tilde{u}}_o---\left(11\right)$

在该模块24中，控制问题在于通过回归更新

而最小化方程(12)中的价值函数。 $J=\frac{1}{2}{\tilde{r}}^{*}Q\tilde{r}---\left(12\right)$

假设闭环控制输入在一次迭代(即，循环)中从

更新至

且相应的残余振动从变化至

于是控制输入的变化为 $\mathrm{\Δ}{\tilde{u}}_c={\tilde{u}}_{c,\mathrm{new}}-{\tilde{u}}_{c,\mathrm{old}},$ 于是价值变化为ΔJ＝J_new-J_old。假设为小的变化，则下一级近似通过忽略泰勒序列的较高次项得到： $\mathrm{\ΔJ}\≅{(\∂J/\∂{\tilde{u}}_c)}^{*}\mathrm{\Δ}{\tilde{u}}_c.---\left(13\right)$

因而，当前迭代

的梯度为， $\frac{\∂J}{\∂{\tilde{u}}_c}=\frac{1}{2}\frac{\∂}{\∂{\tilde{u}}_c}\left({\tilde{r}}^{*}Q\tilde{r}\right)={\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\ω}\right)Q\tilde{r}---\left(14\right)$

如果更新算法选定为 $\mathrm{\Δ}{\tilde{u}}_c=-\mathrm{\γ}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{jp\ω}\right)Q{\tilde{r}}_{c,\mathrm{old}}---\left(15\right)$ 其中，γ为更新增益，于是方程(13)变成： $\mathrm{\ΔJ}\≅-\mathrm{\γ}{(\∂J/\∂{\tilde{u}}_c)}^{*}(\∂J/\∂{\tilde{u}}_c)\≤0---\left(16\right)$

因而，对于足够小的γ，价值函数随迭代进行而减小：J_new≤J_old     (17)

随后，更新算法为： ${\tilde{u}}_{c,\mathrm{new}}={\tilde{u}}_{c,\mathrm{old}}-\mathrm{\γ}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{jp\ω}\right)Q{\tilde{r}}_{c,\mathrm{old}}---\left(18\right)$

C.更新算法的稳定性

方程(18)中的更新算法需要传递函数矩阵

然而，实际上，由于不可避免的变动，真实的传递函数与模型不同，且可以表示如下： ${\tilde{G}}_t\left(\mathrm{j\&omega;}\right)=\tilde{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)[I+\mathrm{\&Delta;}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)],\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&sigma;}}\left\{\mathrm{\&Delta;}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\right\}<1---\left(19\right)$

在方程(19)中，真实系统与模型的倍增偏差Δ(jω)假设为小于1，这允许从模型100％的偏差。对于真实系统，真实残余振动重新表示如下： ${\tilde{r}}_{\mathrm{old}}=\tilde{d}+{\tilde{G}}_t\left(\mathrm{jp\&omega;}\right){\tilde{u}}_o+{\tilde{G}}_t\left(\mathrm{jp\&omega;}\right){\tilde{u}}_{c,\mathrm{old}}---\left(20\right)$

通过将方程(20)如下逐渐代入方程(18)中获得以下新的闭环控制输入： ${\tilde{u}}_{c,\mathrm{new}}={\tilde{u}}_{c,\mathrm{old}}-\mathrm{\&gamma;}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q{\tilde{r}}_{\mathrm{old}}$ $=[I-\mathrm{\&gamma;}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q\tilde{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)]{\tilde{u}}_{c,\mathrm{old}}$ $-\mathrm{\&gamma;}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q[{\tilde{G}}_t\left(\mathrm{jp\&omega;}\right){\tilde{u}}_o+\tilde{d}]---\left(21\right)$ $=[I-\mathrm{\&gamma;}\{{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q\tilde{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\{I+\mathrm{\&Delta;}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\}]{\tilde{u}}_{\mathrm{old}}$ $-\mathrm{\&gamma;}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q[{\tilde{G}}_t\left(\mathrm{jp\&omega;}\right){\tilde{u}}_o+\tilde{d}].$

方程(21)就是一阶差分方程，因而，确保所述一阶差分方程收敛，如果： $\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&sigma;}}[I-\mathrm{\&gamma;}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q\tilde{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\{I+\mathrm{\&Delta;}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\left\}\right]\&le;1---\left(22\right)$ 其中，σ是真实系统的标准偏差。

如果以下成立，那么不等式(22)成立： $\mathrm{\&gamma;}\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&sigma;}}\left[{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q\tilde{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\right\{I+\mathrm{\&Delta;}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\left\}\right]\&le;1---\left(23\right)$ 且因为σ{1+Δ(jω)}≤2    (24)如果 $\mathrm{\&gamma;}\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&sigma;}}{\{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q\tilde{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\}\&le;1/2,$ 那么不等式(23)成立。

因而，如果满足以下，则不等式(22)成立： $\mathrm{\&gamma;}\&le;\frac{1}{2\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&sigma;}}\left\{{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q\tilde{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\right\}}---\left(26\right)$

因而，如果更新增益γ满足不等式(26)且真实系统从模型偏差小于100％，那么可以确保更新算法(18)的收敛。

D.频域自适应

通过收集一组时间的信号r(t)；借助于使用方程(3)或FFT计算数据组的p^th级傅立叶系数；更新控制输入的傅立叶系数；和在启动新的r(t)收集之前，等待直到瞬态响应(总体残余振动力)下降到最大阈值之下，更新算法(18)可以在频域实现。取决于次通路传递函数的动态，频域自适应的一次迭代需要至少两个振动周期，这导致一次迭代的迟延且损害系统性能。

E.时域自适应

更优选地，自适应算法(18)使用时域近似实现，这排除了收集和处理数据组的需要，减少了迟延，并允许平稳的控制。假设

不是常数而是连续时间函数，即

那么对一个周期，具有以下积分关系： $\underset{t-T_p}{\overset{t}{\&Integral;}}\frac{d\tilde{u}\left(t\right)}{\mathrm{dt}}\mathrm{dt}=\tilde{u}\left(t\right)-\tilde{u}(t-T_p)---\left(27\right)$

如果我们考虑 $\tilde{u}\left(t\right)={\tilde{u}}_{\mathrm{new}}$ 和 $\tilde{u}(t-T_p)={\tilde{u}}_{\mathrm{old}},$ 那么方程(27)给出 $\underset{t-T_p}{\overset{t}{\&Integral;}}\frac{d\tilde{u}\left(t\right)}{\mathrm{dt}}\mathrm{dt}={\tilde{u}}_{\mathrm{new}}-{\tilde{u}}_{\mathrm{old}}=-\mathrm{\&gamma;}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)Q{\tilde{r}}_{\mathrm{old}}---\left(28\right)$

根据方程(3)中傅立叶系数的定义，方程(18)可以近似为， $\underset{t-T_p}{\overset{t}{\&Integral;}}\frac{d\tilde{u}\left(t\right)}{\mathrm{dt}}\mathrm{dt}=-\frac{2\mathrm{\&gamma;}}{T_p}\tilde{G}{\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)}^{*}Q\underset{t-T_p}{\overset{t}{\&Integral;}}r\left(t\right)e^{-\mathrm{jp\&omega;t}}\mathrm{dt}---\left(29\right)$

通过去除积分，方程(18)的时域近似表示如下： $\frac{d\tilde{u}\left(t\right)}{\mathrm{dt}}=-\frac{2\mathrm{\&gamma;}}{T_p}\tilde{G}{\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)}^{*}\mathrm{Qr}\left(t\right)e^{-\mathrm{jp\&omega;t}}---\left(30\right)$

因而，在离散时间应用中，(30)变为： $\tilde{u}\left(t_{k+1}\right)=\tilde{u}\left(t_k\right)-\mathrm{\&mu;}\hat{\tilde{G}}{\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)}^{*}\mathrm{Qr}\left(t_k\right)e^{-\mathrm{j\&omega;}{t}_k},---\left(31\right)$ 其中，μ是γ和离散取样时间的集总增益。更优选地，μ还表示可调节的增益。当μ趋近于0时，系统10逐渐变稳定但响应时间变得更长。相反，较高的μ减少响应时间，但如果过高可以引起不稳定性。因而，控制器增益μ应当手动调节以减少响应时间而不引起不稳定。

更优选地，μ可通过控制器20在预定低响应和不稳定阈值之间自动调节。在该结构中，控制器20还设置为记录主动发动机支座16的初始激励时间，且将总体残余振动与可接受阈值比较。闭环算法完成多次迭代，且收敛于目标值，直到残余振动下降到所述可接受阈值之下。然后，记录可接受残余振动时间，且从其减去初始激励时间以确定系统的响应周期。于是，集总增益μ基于响应周期调节；例如按差的正比增加或减少μ。

在所示实施例中，方程(30)是离散时间自适应算法的优选最终型式，且形成以下模拟的基础。

II.模拟

记住，开环控制示出为具有较快的响应时间，而闭环控制示出为具有良好的最终性能，执行以下模拟以显示开环和闭环控制算法根据本发明同时应用时的组合效果。类似于图2和3中的开环和闭环模拟，在该模拟中，6缸发动机设定为一半汽缸AFM模式，且曲轴速度设定为常数1000RPM。控制器20以0.5秒激励，从而可以比较0.5秒前后的振动水平。

如图7所示，通过集成开环和闭环控制，实现快速响应时间的系统10总体上可与开环模型比较，最终性能(即，减少的残余振动幅值)总体上可以闭环模型比较。换句话说，一旦激励控制，控制算法立即将力抑制为降低的水平，且闭环控制将残余力(或加速度)渐近地抑制到可忽略量之下。

执行附加的模拟，其示出了RPM在集成的开环和闭环控制上的效果。在这些仿真中，在6缸发动机的一半汽缸模式中，发动机RPM随该范围在5秒内从600到3000RPM而改变。图8和9分别示出了座轨加速度和转向柱加速度的p^th级幅值，而图10和11分别示出了相应前和后支座力的p^th级幅值。在这些模拟中，开环控制急剧地降低振动，而闭环控制进一步降低残余振动。上述发明的优选形式仅用作图示说明，且不应当用于以限定意义解释本发明的范围。在此阐述的示范性实施例和操作模式的明显变型可以由本领域技术人员容易地做出，而不偏离本发明的精神。在此，发明人声明他们的目的依赖于等同原则，以确定和评定本发明的合理范围，因为它属于不在本质上偏离但在以下权利要求书阐述的本发明文字范围之外的任何装置、组件和方法。

Claims (20)

1.一种抵消由发动机所产生的振动力的效果并将所述力从相邻的车身隔离的集成的闭环方法，其中所述发动机具有歧管绝对压力、曲轴角度θ、曲轴速度ω、和等于ω的级p倍的点火频率，所述方法包括以下步骤：

a)将点火频率和歧管绝对压力输入开环控制算法；

b)在接收角度和级之后，执行开环控制算法以确定开环控制输入；

c)将包括频率的发动机特性数据输入到闭环控制算法中；

d)在接收特性数据之后，执行所述闭环控制算法以确定闭环控制输入；

e)将所述开环和闭环控制输入结合以实现合成控制输入信号；

f)激励并将合成的控制输入信号传送给至少一个主动发动机支座从而产生抵消输出且在支座中引起当前残余振动，其中所述至少一个主动发动机支座固定在发动机和车身之间；和

g)确定当前残余振动，修正特性数据以包含所述当前残余振动，且将所述当前残余振动反馈回所述闭环控制算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(c)到(g)按顺序重复执行，且闭环控制输入收敛于目标值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，开环和闭环算法均以频域设计，且残余振动信号的傅立叶系数输入到闭环算法中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，开环控制算法包括通过将歧管绝对压力和点火频率与查询表比较而确定开环系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，开环控制算法通过以下进行设计：将目标残余振动设定为0以确定作为扰动的函数的控制输入的加权最小二乘解；和离线测量扰动标量，从而确定作为曲轴速度和歧管绝对压力的函数的系数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，发动机展现出具有强度的扭矩激励频率，残余振动还基于激励频率和强度由发动机转矩扰动产生，开环控制算法包括应用以下公式以确定开环控制输入：

${\tilde{u}}_o=-{\left[\tilde{G}{\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)}^{*}Q\tilde{G}\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)\right]}^{-1}\tilde{G}{\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)}^{*}Q\tilde{d}$

其中，Q是正定矩阵，

是扰动，且

是次通路传递函数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤g)还包括以下步骤：将力或加速度传感器固定在每个所述至少一个支座处；在每个支座处感测当前残余振动；和产生当前残余振动信号并反馈给闭环算法。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述闭环控制算法存在具有更新子例程的单音自适应前馈控制。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，更新子例程包括应用以下自适应公式以确定新的闭环控制输入：

${\tilde{u}}_{c,\mathrm{new}}={\tilde{u}}_{c,\mathrm{old}}-\mathrm{\&gamma;}{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)Q{\tilde{r}}_{c,\mathrm{old}}$

其中，

是新的和原来的闭环控制输入，

Q是正定矩阵，

是基于曲轴速度ω和点火频率级p的传递函数，

γ是表示更新增益的标量系数，且

是在支座处当前残余振动信号的单列矩阵。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤(c)到(g)分别按顺序进行，且闭环控制算法通过以下步骤实现：收集一个周期上的振动信号数据；计算所述数据的p^th级傅立叶系数；更新闭环控制输入的傅立叶系数；和在启动新的振动信号数据收集之前，等待直到当前残余振动下降到最大阈值之下。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在更新子例程执行期间，采用包括倍增偏差以建模真实系统的真实传递函数。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，γ满足以下不等式：

$\mathrm{\&gamma;}\&le;\frac{1}{2\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{\&sigma;}}\left\{{\tilde{G}}^{*}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)Q\stackrel{\&OverBar;}{G}\left(\mathrm{j\&omega;}\right)\right\}},$

其中，

是真实系统的标准偏差。

13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述闭环控制算法通过使用时域近似实现以修正自适应公式。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述自适应公式被修正，从而存在以下公式：

$\tilde{u}\left(t_{k+1}\right)=\tilde{u}\left(t_k\right)-\mathrm{\&mu;}\hat{\tilde{G}}{\left(\mathrm{jp\&omega;}\right)}^{*}\mathrm{Qr}\left(t_k\right)e^{-\mathrm{j\&omega;}{t}_k},,$

且μ是γ和离散取样时间的集总增益。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，μ可在预定低响应和不稳定最大阈值之间手动调节。

16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，步骤f)和g)还包括步骤：记录主动发动机支座的初始激励时间；将残余振动与可接受阈值比较，

步骤c)到g)重复进行，直到残余振动下降到所述可接受阈值之下，

步骤g)还包括：确定残余振动下降到所述可接受阈值之下时的可接受残余振动时间；从可接受残余振动时间减去初始激励时间以确定系统的响应周期；和基于所述周期调节μ。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，步骤a)到g)自动进行，且μ自动调节。

18.一种抵消由发动机所产生的振动在车身上的效果的集成的闭环方法，其中所述发动机具有歧管绝对压力、曲轴角度θ、曲轴速度ω、和等于ω的级p倍的点火频率，所述方法包括以下步骤：

a)将点火频率和歧管绝对压力输入开环控制算法；

b)执行包括将歧管绝对压力和点火频率与查询表比较的开环控制算法，以确定开环控制输入；

c)将包括频率的发动机特性数据输入到闭环控制算法中；

d)在接收特性数据之后，执行所述闭环控制算法以确定闭环控制输入；

e)将所述开环和闭环控制输入结合以实现合成控制输入信号；

f)将所述合成的输入信号应用于次通路传递函数，以确定控制响应矢量；

g)基于歧管绝对压力、曲轴角度和曲轴速度确定转矩偏差，和将所述转矩偏差应用于主通路传递函数，以确定扰动振动矢量；

h)激励至少一个主动发动机支座，其中，所述至少一个主动发动机支座固定在发动机和车身之间；且将所述控制响应和扰动振动矢量传送给所述至少一个支座，从而产生抵消输出且在支座处引起当前残余振动；和

i)确定当前残余振动，修正特性数据以包含所述当前残余振动，且将所述当前残余振动反馈回所述闭环控制算法。

19.一种执行权利要求1或18的方法以抵消由发动机所产生的振动在车身上的效果的系统，所述系统适于与具有发动机特性的发动机使用并用于将发动机所产生的振动力从车身隔离，所述系统包括：

至少一个主动发动机支座，所述至少一个主动发动机支座位于发动机和车身之间，且包括发生器；

至少一个力传感器，所述至少一个力传感器靠近所述至少一个支座中的每个，且设置为检测支座处的振动力且产生相应的当前振动信号；

控制器，所述控制器通信地联接到发动机、支座和传感器，且设置为接收发动机特性和信号；执行集成的开环和闭环控制算法以确定控制输入；和将所述控制输入传递给所述发生器，

所述控制器包括在其上存储有查询表的存储设备，所述开环控制算法部分通过将发动机特性与所述表比较进行。

20.根据权利要求19所述的系统，其特征在于还包括：

至少一个功率放大器，所述至少一个功率放大器联接到所述控制器和所述至少一个支座中每个的中间。

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