发明内容
本发明要解决的技术问题是:针对目前汽油发动机的控制方式所存在的问题,提供一种能在工作过程中根据发动机相关特性改变和发动机使用条件改变而自适应生成动态脉谱参数的策略,进而提供一种动态脉谱参数与原有样机台架标定的基本脉谱参数组合控制的组合脉谱对发动机喷油器控制的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:该组合脉谱对发动机喷油器控制的方法,其特征在于:包括基本喷油脉谱参数和动态喷油脉谱参数,基本喷油脉谱参数是经过台架标定和经过台架及道路参数优化标定的脉谱参数,动态喷油脉谱参数是控制系统自学习在线自标定和自优化生成的脉谱参数,基本喷油脉谱参数和动态喷油脉谱参数构成组合脉谱参数,通过控制系统按喷油脉宽控制策略对汽油发动机喷油器进行自适应控制。
脉谱参数的组成是不同工况分区的若干个子脉谱参数区域之和,每个区域都按该区域的控制目标值分为闭环控制目标和开环控制区域。
控制系统包括微处理器、小脑关节控制器CMAC、铁电存储器、传感器信号、信号调理电路、功率驱动电路、喷油器,铁电存储器与小脑关节控制器CMAC互联,小脑关节控制器CMAC与微处理器互联,传感器信号通过信号调理电路与微处理器相连,微处理器与功率驱动电路相连,功率驱动电路与喷油器相连。
喷油脉宽动态脉谱参数的生成方法是,根据工况条件和使用条件的变化以及发动机自身因素变化学习生成的一系列自适应参数,该自适应参数在工作过程中按工况依据条件变化自适应学习和经验聚类,反复应用和实时修正而不断刷新;
动态喷油脉谱参数的生成方法由以下几个步骤产生:
a、确定动态喷油脉谱生成区域:以某一工况条件下的控制喷油脉宽的基本修正喷油脉谱,以及表征此刻工况条件的相关各特征信号值为数据节点,以该节点的基本修正脉谱参数y为中心值,以期望喷油脉宽和实际喷油脉宽偏差为基本参考半径,找出动态脉谱生成区域(y-Δy,y+Δy);
b、确定动态喷油脉谱生成的寻优区域:在同维空间区域利用该数据节点中表征该工况的相关各特征信号值的变化率大小进行动态喷油脉谱生成趋势判定,从而判定更小的区域是在(y-Δy)还是在(y+Δy)一边,确定后以(y-Δy)或(y+Δy)区域的中值为目标逼近后的新节点,并且以该目标为中心,确定新的逼近后的动态喷油脉谱生成区域,如此反复,不断逼近,直到最小的区域min(y-Δy,y+Δy)出现,该区域为寻优区域;
c、动态喷油脉谱的生成:当表征该工况的相关各特征信号值趋近于一个近似于零的常数ε时,以及进行概率统计处理的相关特征信号的概率分布在允许的范围内,确定min(y-Δy,y+Δy)中的中值点ym,该点即为生成的动态喷油脉谱参数;
d、确定动态喷油脉谱:重复以上过程a-c,并且在全过程小脑关节控制器CMAC对喷油脉宽控制目标进行自适应学习和跟踪,以及对偏差进行逼近调整和进行经验聚类,当相关各特征信号值的变化率ε稳定在一个允许的变化范围内时,确定该动态喷油脉谱参数,存入铁电存储器,此时,确定的动态喷油脉谱参数和所对应的相关各特征信号值为一组数据节点,该节点即为动态喷油脉谱参数,该动态喷油脉谱参数的集合构成动态脉谱;
e、对动态喷油脉谱的刷新:生成的动态喷油脉谱在喷油脉宽控制过程中,由于发动机自身特性及使用环境改变使其喷油脉宽控制目标也有所变化,其所组成的数据节点在进行a-d的过程时,当确定其相关各特征信号值变化率ε改变以及相关特征信号的概率分布不在允许的变化范围时,重新生成新的动态喷油脉谱参数,经小脑关节控制器CMAC对喷油脉宽控制目标进行自适应学习和跟踪,以及对偏差进行逼近调整和经验聚类确定,对原来数据节点地址单元刷新。
控制策略包括喷油脉宽组合控制策略和修正控制策略或其他控制策略。
喷油脉宽的组合控制策略和修正控制策略:
a、组合作用对象:作用于组合喷油脉谱,对应于相同或非常相近的喷油脉宽查表条件,既有基本喷油脉谱,又有生成的动态喷油脉谱时,即作用条件是该工况所对应的控制目标具有动态喷油脉谱;
b、组合原则;对同工况、同条件或同工况具有非常相近的条件,即数据节点既有存在于基本喷油脉谱的,也有存在于动态喷油脉谱的,当组成数据节点的元素中,相关各特征信号值相同而目标参数不同时,选动态喷油脉谱参数;相关各特征信号值不完全相同但目标参数相同时,对该不相同特征信号值分别按前一循环值与当次循环值计算变化率,比较该变化率,取小判优,确定喷油组合脉谱参数;相关各特征信号值相同而目标参数相差较大时,取两目标中值按动态喷油脉谱生成策略进行逼近生成新的动态喷油脉谱参数插入动态喷油脉谱中;
c、组合方法:从动态喷油脉谱中选择动态喷油脉谱参数后,原同工况、同条件或同工况具有非常相近的条件下的基本喷油脉谱参数被屏蔽;动态喷油脉谱参数对控制目标进行控制,当被确定使用的动态喷油脉谱参数在对目标控制时,相关各特征信号值的变化率无法稳定在允许范围内时,放弃该动态喷油脉谱参数,回到该工况、该条件下的基本喷油脉谱,应用动态喷油脉谱生成策略重新学习生成;
d、以上组合作用下,通过对部分控制目标的动态喷油脉谱参数应用,对同一工况,或代换一部分基本喷油脉谱参数,或取代该工况下的全部基本喷油脉谱;
控制系统对喷油脉宽的期望目标按修正策略以及动态喷油脉谱的生成策略、组合策略选择最佳喷油脉宽控制目标进行逐步纠偏逼近控制,在控制过程中通过自适应学习和经验聚类生成动态喷油脉谱;
在纠偏逼近中,使用的修正控制策略是:
修正策略由常规修正策略和小脑关节控制器CMAC的逼近修正策略组成,常规修正策略是来自反映发动机工况的相关各传感器的特征信号值对基本喷油脉谱的修正,这一部分在常规控制方式下输出基本修正喷油脉谱通过喷油器对喷油脉宽目标进行控制;小脑关节控制器CMAC的逼近修正策略中,一是采用新的相关各传感器的特征信号处理方式对不可直接测得量进行软测量方法推断,以及推断而得到软测量特征信号值对基本喷油脉谱进行修正;二是利用小脑关节控制器CMAC通过期望目标对实际目标进行纠偏,并在纠编过程中进行权值匹配而自适应学习相关各传感器的特征信号值对基本喷油脉谱进行修正;三是通过各传感器给出的特征信号变化率,以及软测量推定的特征信号变化率确定逼近范围,不断按变化率逼近最小偏差范围对基本喷油脉谱进行修正。
各相关传感器信号包括油门踏板信号,发动机的曲轴位置及转速信号、上止点信号、转矩信号、喷油脉宽信号、节气门位置信号、氧传感器信号、燃油温度信号、供电回路电压信号、水温传感器信号、进气压力信号,空燃比信号。其中,若利用辅助进气系统对空燃比强制调节时,对氧传感器信号进行了特殊的处理,即利用氧传感器的电压信号变化率和采集喷油脉宽变化率按空燃比改变趋势进行空燃比目标逼近调节。
发动机的各相关传感器信号变化率包括节气门位置信号变化率、氧传感器信号变化率、进气压力信号变化率,空燃比变化率、喷油脉宽变化率及曲轴转角加速度。
控制系统根据发动机与喷油相关各传感器的特征信号变化率判定工况变化趋势对部分时滞偏差过大的控制目标进行给定期望值预测控制,同时以预测控制目标值为数据节点,利用小脑关节控制器CMAC的自适应调整和学习能力,降低或消除各方面信号滞后带来的误差;
控制系统还根据发动机与喷油相关各传感器的特征信号变化率判定工况变化趋势进行经济模式、动力模式、正常模式判定,在不同的控制模式下自适应选定不同的喷油脉宽闭环控制目标进行控制;在控制过程中,对模式目标进行优化,并在今后的控制中依据条件的改变,不断修改和被优化。
工况是指中小负荷工况、大负荷工况,起动工况、加减速工况以及怠速工况。
与现有技术相比,本发明组合脉谱对发动机喷油器控制的方法,所具有的有益效果是:由于采用了以自适应学习方法合成的喷油组合脉谱控制方式,使得被控系统发生改变和未知变化对发动机的影响得到了修正,从而提高了开环控制时的控制精度和速度。也利用动态喷油脉谱参数的规划和生成,对闭环控制目标进行了修正和选定,改善了发动机自身条件变化时反馈信号确定单一造成的发动机控制系统无法响应,通过自适应学习控制产生动态喷油脉谱的策略提前预测控制,最大可能的修正了各种时滞效应带来的控制滞后,提高了控制的实时性。
具体实施方式
下面结合附图1-5对本发明组合脉谱对发动机喷油器控制的方法做进一步的详细说明:
实施过程:
本发明提出的组合脉谱对发动机喷油器控制的方法通过常规控制器(发动机中央控制器ECU)和小脑关节控制器CMAC组成的控制系统根据控制策略实现喷油控制功能;以下结合附图1-5对实施过程作进一步的说明。
如图1所示:本发明的控制系统包括微处理器、小脑关节控制器CMAC、铁电存储器、传感器信号、信号调理电路、功率驱动电路、喷油器,铁电存储器与小脑关节控制器CMAC互联,小脑关节控制器CMAC与微处理器互联,传感器信号通过信号调理电路与微处理器相连,微处理器与功率驱动电路相连,功率驱动电路与喷油器相连。
相关传感器信号经过信号调理电路输入到微处理器。
相关传感器信号主要包括:进气压力信号、节气门位置信号、油门踏板信号、冷却水温度信号、氧传感器信号、喷油脉宽信号、转速信号、系统电压变化信号等。
微处理器由32位的CPU内核,内置常规控制器控制策略和算法、各类脉谱及其它相关控制目标数据及通信总线处理器等。
小脑关节控制器CMAC由另一片32位微处理器为内核,与外部电路构成;其内置自适应学习算法及控制策略,与主微处理器共同组成控制系统核心,接受外部信号变化,根据控制策略及时作出决策,进行自适应学习聚类刷新动态喷油脉谱参数,发出指令控制外部执行机构动作和运行。
铁电存储器对系统基本喷油脉谱参数进行备份,经自适应学习后参与工况控制后被判定为使系统按要求稳定工作的那部分动态喷油脉谱参数也会作为经验数据存入其中。微处理器判定系统失控时会自动将基本喷油脉谱参数从铁电存储器写入微处理器中。
功率驱动控制电路采用专用控制驱动芯片和外围电路,驱动喷油器等。
在这里特别说明的是,为便于区别新的控制方法,本发明将传统处理方式和方法,如PID控制策略的使用等,均定义为常规控制器,常规控制器作为控制系统一部分,控制系统的另一部分称之为小脑关节控制器CMAC。
如图2所示:控制系统根据转速信号、进气压力信号和反映操纵状态的油门踏板信号和节气门位置信号按喷油脉宽控制策略给出基本喷油脉谱参数,该基本喷油脉谱参数在系统闭环控制状态时其控制策略还受氧传感器信号的反馈调节;而且受组合策略匹配。
由于发动机相关工况参数(如冷却水温度、燃油温度、进气温度等)的反馈,系统中的常规控制器依据以上反馈的工况参数按不同工况的要求对基本喷油脉谱参数进行修正,修正后的喷油脉谱参数对喷油器进行控制,同时还提供给小脑关节控制器CMAC;小脑关节控制器CMAC对修正的喷油器控制目标(脉谱参数)进行自适应学习和跟踪,并根据发动机相关工况参数的变化率,如氧传感器信号的变化率、喷油脉宽的偏差及偏差变化率按图2和图3给出的方法,生成动态喷油脉谱参数,该脉谱参数经寻优条件确定后写入铁电存储器;当喷油脉宽控制策略判比确定应用组合喷油脉谱策略时,动态喷油脉谱参数在组合策略的作用下,与基本喷油脉谱参数合成组合喷油脉谱参数对发动机喷油器进行喷油脉宽自适应控制。
另外,控制系统将根据上述工况参数对发动机当前工况判定出单目标寻优方向,即功率目标、经济目标和正常目标,该优化目标一经选定,控制系统将给定空燃比目标(即给定喷油脉宽或对喷油脉宽和进气量进行软测量推定空燃比的双因素联调的给定空燃比)进行预测闭环控制。
预测闭环控制以及预测控制的确定由控制系统对氧传感器信号的变化率按变化方向判别趋势给出,这样最大能力的将时滞影响降到最小,其带来的扰动被小脑关节控制器CMAC进行消偏差和抗干扰处理,目的是被控的空燃比目标按期望的动态特性跟踪期望(预测)空燃比,使系统达到稳定的精确控制。
如图3所示:按照本发明组合脉谱对发动机喷油器控制的方法的自适应控制策略,一但投入使用的发动机,除开始是通过经台架试验优化的基本喷油脉谱参数工作外,由于自适应策略的作用,不断自适应产生新的优化动态喷油脉谱参数,因而工作一段时间的发动机,其基本喷油脉谱参数已或多或少发生改变,即是同时投入使用和经过相同工作时间后的发动机,其同控制目标的基本喷油脉谱参数也改变的不再相同。
控制单元对喷油目标实施控制将应用基本喷油脉谱参数,对应于不同的工况将给出不同的目标值,该目标值由于各种使用环境、条件、传递时滞、机构传动时滞、特性差异等,与实际目标产生偏差;对实际目标的信号反馈,由于传感器的特性、信号的传递时滞、信号运算处理过程的时滞等;还包括随机产生的干扰和干扰引起的器件特性突变等;以上等等因素的存在,影响到控制的实时性和准确性,加上无法“因地制易”的调整台架标定脉谱参数,使控制系统无法准确确定控制目标。
使用小脑关节控制器CMAC,结合传统PID控制的喷油脉宽自适应控制策略从二方面对以上问题实施控制,一方面针对喷油目标的偏差进行自适应控制,如采集实际喷油脉宽信号与控制系统喷油脉宽控制信号进行求偏差与求偏差变化率,并且通过转速和进气压力推定充气效率等,即应用确保系统稳定并且保证喷油脉宽目标性能最优的自校正自适应控制(在线辨识系统)。另一方面是对喷油脉宽目标的相关传感器信号进行变化率跟踪的自适应学习控制,如氧传感器的信号变化率、曲轴转角加速度等,即采集传感器反馈量变化率趋势判定与系统稳定性经验聚类逼近,以及稳定目标后的自学习生成动态喷油脉谱对喷油脉宽实时控制。
图3中,
(1)设被控制输出量yj(j=1,2,3…),在此条件下连续测量发动机n个工作循环的时间ti和转速信号、节气门位置信号、喷油脉宽信号、进气压力信号、氧传感器信号、爆震信号、大气压力信号、水温信号、燃油温度信号、EGR阀开度信号、蓄电池电压信号以及以上各信号的变化率,并特别处理氧传感器和爆震传感器信号,如根据氧传感器反馈量变化率的变化趋势进行软测量方式的目标空燃比控制;根据爆震传感器信号经选频检波器作用后按n个循环爆震发生的概率在2%-5%以内为最佳点火调整阈值,而取代传统的爆震安全角距离。
以上信号经控制系统并以以下公式
进行拟合计算处理,得到基本控制目标yi
公式中,a0为基本脉谱参数值或传感器信号值,a1为控制目标变化率或传感器信号变化率;ti第i个循环时间;yi第i个循环的控制目标平均变化量。
(2)通过拟合的数据再利用关系 拟合,式中,d1/dt,d2/dt,…,dn/dt,分别为相关测值变化率;将被控制输出量改变为yj=yj-1+Δy,(i=1,2,3…);
(3)设计控制律逻辑确定被控制输出量由yj-1改为yj之后,发动机各被测量的变化率趋近于零,该趋近于零的值ε被视为最佳条件,该条件下的目标值y被优化选出成为新的控制目标,以及对应的查表条件改变。
yj-yj-1>0时,有bj-bj-1>ε,则yj+1=yj+Δy(Δy>0)。
yj-yj-1<0时,有bj-bj-1<ε,则yj+1=yj+Δy(Δy>0)。
yj-yj-1>0时,有bj-bj-1<ε,则yj+1=yj-Δy(Δy>0)。
yj-yj-1<0时,有bj-bj-1<ε,则yj+1=yj-Δy(Δy>0)。
(4)以上是以发动机各相关传感器测量值及其变化矢量为反馈参数的对y进行自适应控制的过程。该过程在n次工作循环中若使发动机平稳工作(各条件特征值参数变化不大,即有趋近于零的ε,概率分布在允许的范围内),则控制目标y被定义在(y-Δy,y+Δy)几何体区域内,得出控制目标空间区域,并对区域内不断插值逼进极小空间区域而进行控制;此时表现出的发动机各参数即为发动机最优条件参数,该条件下的目标值即被优化选出的控制目标。此时该控制目标按规定被经验聚类写入动态喷油脉谱参数区,该地址若有不合条件的数据时被取代刷新。
(5)当变化趋势在n次循环中稳定或最佳条件出现时,控制策略对控制单元及发动机的各时滞效应将按学习的模式进行预测消除,相同事件再次发生时联想控制;工况变化或同工况下条件变化时再按上述原则,如此反复;
(6)工况变化或同工况下条件变化时再按上述原则,如此反复;以上过程中,n以稳定的鲁棒性为界而确定,ε值为一多因素相关微小量常数。这两个参数在台架数据时反复验证并予以确认。
如图4所示:发动机进入工作时,控制系统根据不同的操作条件和各传感器的状态信号判定发动机当前的工况类别,即基本操作条件与当前相关传感器的状态构成控制系统选定工况的当前基本工况条件,控制系统根据上述条件确定当前工况,计算输出该工况下的基本喷油脉谱参数。
如果此过程有经过自适应学习生成的动态喷油脉谱参数存在,控制系统经稳定性优化判比,若该动态喷油脉谱参数更优于基本喷油脉谱参数,则输出的是新生成的动态喷油脉谱参数。该动态喷油脉谱参数被传感器的反馈信号进行当前修正,修正后的动态喷油脉谱参数输出喷油脉宽通过喷油驱动电路对喷油器进行控制,这一过程进行的同时,一是通过各位置状态信号测量反馈上一循环的执行机构目标定位情况,控制系统将实际目标值与输出的修正目标值计算偏差及偏差变化率输入小脑关节控制器CMAC进行自适应权值修正,二是通过前馈方式训练和跟踪获得被控目标逆模型,若用x(k)表示系统状态,u(k)表示控制向量时,对执行机构的控制描述为x(k+1)=g[x(k),x(k)];三是控制系统通过对与控制目标相关的传感器信号在规定循环周期内算出其信号量的变化率,通过变化率确定变化趋势,以确定控制方向,通过控制策略利用该变化趋势预测给出期望输出目标,通过与实测目标的偏差和偏差变化率计算,各相关传感器信号的变化率计算,不断修正权值,按各变化率趋近于零的稳定性趋势,逼近控制目标。
当系统自适应学习的经验聚类信号与基于变化率达到稳定阈值的偏差变化率最小以及偏差最小时,该预测控制目标被确定为将要选定的动态喷油脉谱参数值。该脉谱参数值被送于暂存器中用于对控制目标的输出,重复前述的过程,不断计算前一循环的各相关变化率,在当前循环中控制和学习,在下一循环中预测输出。学习与控制交替进行。
当稳定性阈值出现时,该预测控制目标的动态脉谱参数值即生成的动态喷油脉谱参数,被存入铁电存储器中,稳定性阈值出现时的各传感器信号值也同时被确定为决定该动态脉谱参数输出的工况条件信号,而与喷油目标共同构成数据节点。同理,在条件发生变化时,重复以上过程,不断生成相对应的动态脉谱参数。
在学习与控制交替进行过程中,生成的动态喷油脉谱参数和生成该动态喷油脉谱参数时的各相关传感器的信号值按控制策略中的数据处理原则被经验聚类优化存储;优化的原则分两个方面,一是不断对基本工况条件和记忆的操作条件对动态喷油脉谱参数按趋势找出寻优区域不断逼近控制,确定最优条件ε出现时的数据节点,这样减少了空间占用率,同时也缩短了动态喷油脉谱参数的生成周期。二是采用紧凑型地址空间存储策略,避免多余单元重新分配地址,即采用统一地址求余运算得到训练存放权值的空间(bank区压缩原则),以满足软硬件实现要求。
如以上小脑关节控制器CMAC流程及策略,说明该控制器的喷油控制工作过程。
在当前学习与控制阶段,控制系统中小脑关节控制器CMAC根据前一循环的喷油脉宽、节气门位置、进气压力、转速以及与之相关的传感器信号变化率确定下一循环的预测输出。因而首先以前一循环的控制脉谱参数为中心,根据与之相关传感器信号变化范围(如转速)及信号的变化率范围确定工况条件输入空间Ug=[a,b]×[c,d],根据预测目标和实际目标偏差范围及偏差变化率范围确定脉谱参数跟踪修正空间Um=[e,f]×[g,h],如节气门调整行程在1到2,其变化率在0到1,则标准乘积空间为Ug=[1,2]×[0,1];并选取合适的量化级数,给出初始权系数矩阵,以当前与之相关传感器信号变化及信号的变化率和当前执行器位置信号及信号变化率为节点,选取合适的参数和空间超几何体半径,根据样本找出包含该点的空间超几何体,确定选择矩阵S,此时小脑关节控制器CMAC的输出定义在以激活节点为中心的超几何体上的基函数线性组合,即 其中:B(xt)=diag[b1(xt),b2(xt),…,bm(xt)],q=[q1,q2,,qn]T是权系数向量,Sm=[St,m]n×m为权系数选择向量,这样对于每个样本,只需局部调整权系数即可。这样经不断学习与控制,不断重复以上过程,学习与控制交替进行,生成符合要求的动态喷油脉谱参数,对下一循环中喷油脉宽与进气系统的相关执行器预测控制,经过一段时间(一个或多个循环过程)的学习经验聚类,通过多次逼近达到了实际目标值,最大能力的消除了时滞带来的控制偏差,从而使喷油脉宽达到精确控制。
如图5所示:微处理器U1的31、32脚分别与存储器U16的29、24脚相连,40脚通过电阻R1接VCC高电平,通过电容C1接地,通过开关S1接地;微处理器U1的73、74脚之间接有晶振Y1,并且通过电容C2、C3接地;
进气压力传感器的信号经过缓存器U2进入锁相环U3进行V/F转换处理后,通过光电耦合器OP1输入到微处理器U1的A/D口P50脚,供微处理器U1进行分析计算处理。
氧传感器信号经运算放大器U4对其进行10倍放大后输入对数放大器U5,经对数放大器U5的放大后由10脚输出后,经运算放大器U6进行I-V变换为5-0V电压信号输入到微处理器U1的A/D口P52脚,供微处理器U1对空燃比进行分析判定。
将冷却水温度信号通过串接分压电阻转换为模拟电压信号供比较器U5比判,比较器U7依次输出数字信号输入到微处理器U1的A/D口P54脚,供微处理器U1来分析判断发动机工况。
节气门位置信号、油门踏板信号经降压后输入到运算放大器U8放大处理后,输入到微处理器U1的A/D口P46、P47脚,供微处理器U1进行分析计算处理。
车轮转速信号输入到磁变换器U9进行转换处理后,输入到微处理器U1的A/D口P57脚,供微处理器U1进行分析计算处理。
反相器U10和门电路U11组成喷油信号脉冲鉴宽电路;喷油信号输入到微处理器U1的INTP0口P01脚,供微处理器U1进行分析计算处理。
电源通过由锁相环U12组成的电源检测电路处理后,通过光电耦合器OP3输入微处理器U1的P26脚,实时检测电瓶电压量,为系统提供可靠性稳压直流电源。
转速信号经过时基电路U13调理后,通过光电耦合器OP4输入到微处理器U1的P20脚,供微处理器U1进行分析计算处理。
微处理器U14、锁存器U15、动态储存器U16构成小脑关节控制器CMAC,在微处理器U1的控制下,依据内置控制策略自适应学习,并对受空燃比目标值进行调节逼近;动态储存器U16是闪存存储器,其对类聚凋节参数进行刷新存储,在微处理器U14的控制下参与新工况下的控制器控制。
由扩展口U18和存储器U17构成预备扩展存储器,存储系统脉谱MAP数据。
微处理器U1利用其I/O端口P150-P157,通过开关量驱动器U19、U20对喷油信号进行采集与反馈分析判比处理后,通过功率驱动管QE1-QE4对发动机的喷油进行实时控制。