CN111749800A - 一种基于负载变化率主动观测的自学习转速控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于负载变化率主动观测的自学习转速控制方法，包括以下步骤：步骤1，通过反馈控制计算转动惯性力矩；利用摩擦扭矩模型估计当前的摩擦扭矩，得到摩擦扭矩；步骤2，在发动机的转速动态变化的基础上，增加负载扭矩和负载扭矩变化率两个“扩张状态”；步骤3，通过观测器进行在线迭代，对转速、负载扭矩及负载扭矩变化率进行在线观测；步骤4，在转动惯性力矩的基础上，利用负载扭矩的估计值做补偿，得到有效扭矩；在有效扭矩的基础上叠加步骤1的摩擦扭矩，获得指示扭矩；步骤5，通过发动机的指示扭矩模型计算得到喷油量，喷油控制系统根据喷油量控制转速。解决了造成发动机转速波动的原因，显著提高了转速控制的抗干扰能力。

Description

一种基于负载变化率主动观测的自学习转速控制方法
技术领域
本发明涉及发动机转速控制技术领域，特别是涉及一种基于负载变化率主动观测的自学习转速控制方法。
背景技术
转速控制是发动机控制的重要功能之一。转速的控制品质对于发动机怠速工况的油耗和舒适性、发电用发电机的电压和功率的稳定性，以及混合动力系统中模式过渡的平顺性影响显著。虽然发动机转速控制不是一个新问题，但负载扭矩未知这一难题一直没有很好的解决，也影响了转速的控制品质。
比例-微分-积分(PID)控制是最常用的转速控制算法，当时为了保证控制品质，通常需要复杂的参数标定。鲁棒控制是一种性能比较稳定的控制器，也被尝试着应用于转速控制，如文献(Hrovat,Devor,and Jing Sun."Models and control methodologies forIC engine idle speed control design."Control Engineering Practice5.8(1997):1093-1100.)所示。但是，鲁棒控制器的设计比较保守，限制了其瞬态性能。Song等人提出了基于线性变参数(LPV)模型的转速控制器，然而这种LPV模型的设计过程却比较复杂(Song,Qingwen,and Karolos M.Grigoriadis."Diesel engine speed regulation usinglinear parameter varying control."Proceedings of the 2003American ControlConference,2003..Vol.1.IEEE,2003.)。Sun等人提出了转速的最优控制算法，然而最优控制在鲁棒性上存在局限性，限制了其工程应用(Sun,Pu,B.Powell,and Davor Hrovat."Optimal idle speed control of an automotive engine."Proceedings of the2000American Control Conference.ACC(IEEE Cat.No.00CH36334).Vol.2.IEEE,2000.)。Yin等人提出基于模糊逻辑的转速控制算法，但是模糊逻辑的设计规则比较复杂(Yin,Xiaofeng,Dianlun Xue,and Yun Cai."Application of time-optimal strategy andfuzzy logic to the engine speed control during the gear-shifting process ofAMT."Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery(FSKD 2007).Vol.4.IEEE,2007.)。Shu等人采用非线性模型预测控制(NMPC)的方法开展了转速控制，但是NMPC的计算量大，对模型精度的需求高，在嵌入式系统中应用存在一定程度的受限(Li,Shu,Hong Chen,and Shuyou Yu."Nonlinear model predictive control foridle speed control of SI engine."Proceedings of the 48h IEEE Conference onDecision and Control(CDC)held jointly with 2009 28th Chinese ControlConference.IEEE,2009.)。Feng等人提出了基于自适应算法转速控制方法(Feng,Meiyu,and Xiaohong Jiao."Double closed-loop control with adaptive strategy forautomotive engine speed tracking system."International Journal of AdaptiveControl and Signal Processing31.11(2017):1623-1635.)，但是，该算法并没有直接解决负载扭矩的不确定性问题。Stotsky等人针对未知的干扰，提出了变结构的怠速控制算法，如参考文献(Stotsky,Alexander,Bo Egardt,and
Figure BDA0002540005240000021
Eriksson."Variablestructure control of engine idle speed with estimation of unmeasurabledisturbances."J.Dyn.Sys.,Meas.,Control 122.4(2000):599-603.)所示。然而，滑模控制中的震颤问题一直没有能够很好地解决。
综合上述分析，为了提升发动机转速的控制品质，需要一种标定简单、计算量小、能够直接对负载扭矩进行估计，并且具有自适应能力的控制算法。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的发动机转速控制中由于负载扭矩未知而造成的转速控制品质差的问题，而提供一种基于负载变化率主动观测的自学习转速控制方法。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据发动机目标转速和发动机实际转速的偏差，通过反馈控制计算转动惯性力矩；利用摩擦扭矩模型估计当前的摩擦扭矩，得到摩擦扭矩；
步骤2，在发动机的转速动态变化的基础上，增加负载扭矩和负载扭矩变化率两个“扩张状态”，构建带有扩张状态的转速动态模型；
步骤3，针对于所述带有扩张状态的转速动态模型，通过观测器进行在线迭代，结合步骤1得到的所述摩擦扭矩，对转速、负载扭矩及负载扭矩变化率进行在线观测，得到负载扭矩的估计值；
步骤4，在步骤1得到的所述转动惯性力矩的基础上，利用步骤3得到的负载扭矩的估计值做补偿，得到有效扭矩；在所述有效扭矩的基础上叠加步骤1所述的摩擦扭矩，获得指示扭矩；
步骤5，结合指示热效率和所述指示扭矩，通过发动机的指示扭矩模型计算得到喷油量，喷油控制系统根据所述喷油量控制转速。
在上述技术方案中，所述步骤1中，转动惯性力矩u0＝kp(ωref-ω)，ωref为发动机目标转速，ω是发动机实际转速，kp为比例系数。
在上述技术方案中，所述步骤2中，带有扩张状态的转速动态模型为：
Figure BDA0002540005240000031
其中，ω是发动机实际转速，
Figure BDA0002540005240000032
代表发动机实际转速的导数；
Figure BDA0002540005240000033
J是曲轴转动系统的转动惯量，Mi是指示扭矩；
Figure BDA0002540005240000034
作为等效摩擦扭矩，
Figure BDA0002540005240000035
Figure BDA0002540005240000036
MFri是步骤1所述的摩擦扭矩；
Figure BDA0002540005240000037
作为等效负载扭矩，
Figure BDA0002540005240000038
Mload是负载扭矩；
Figure BDA0002540005240000039
是
Figure BDA00025400052400000310
的导数，
Figure BDA00025400052400000311
是等效负载扭矩的变化率，h是等效负载扭矩的变化率的导数。
在上述技术方案中，所述步骤3中的观测器为：
Figure BDA00025400052400000312
其中，ε和ξ为中间变量，β1和β2为观测器增益，ω为发动机实际转速，ωo为观测器带宽，
Figure BDA00025400052400000313
为等效负载扭矩
Figure BDA00025400052400000314
的估计值，利用等效负载扭矩
Figure BDA00025400052400000315
的估计值除以
Figure BDA00025400052400000316
得到负载扭矩Mload的估计值。
在上述技术方案中，所述步骤4中，
Figure BDA00025400052400000317
u0为步骤1所得的转动惯性力矩，
Figure BDA00025400052400000318
为步骤3得到的负载扭矩的估计值的
Figure BDA00025400052400000319
倍，
Figure BDA00025400052400000320
为步骤1所得的摩擦扭矩的
Figure BDA00025400052400000321
倍，指示扭矩为
Figure BDA00025400052400000322
在上述技术方案中，所述步骤5中，指示扭矩模型为：
Figure BDA00025400052400000323
其中，
Figure BDA00025400052400000324
为喷油量，Mi是步骤4所得的指示扭矩，HLHV为柴油机的低热值，ηi是指示热效率，ncyl是发动机汽缸个数，ω是发动机实际转速。
在上述技术方案中，所述步骤5中的指示热效率为人为赋予的0-1之间的定值(不包括0和1)或者指示热效率为通过模型参数在线学习的方式获得0-1之间的数值(不包括0和1)。
在上述技术方案中，当指示热效率为通过模型参数在线学习的方式获得时，步骤如下：
如果当前判断为稳态工况，则在原有的喷油量信号中增加1-10％的正弦扰动信号，喷入发动机；发动机转速在正弦扰动信号的作用下发生轻微波动；根据当前的发动机喷油量、发动机实际转速和摩擦扭矩，利用在线估计算法，对指示热效率进行在线计算。
在上述技术方案中，采用递推最小二乘法，对指示热效率进行在线学习，得到指示热效率ηi的估计值
Figure BDA0002540005240000041
的计算过程如下：
由
Figure BDA0002540005240000042
和
Figure BDA0002540005240000043
得到
Figure BDA0002540005240000044
定义
Figure BDA0002540005240000045
对于多个采样点，Y＝[y(1) y(2) y(3) ... y(n)]T,
Figure BDA0002540005240000046
有：
Y＝φηi，进行在线迭代，得到：
Figure BDA0002540005240000047
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.通过对负载扭矩的主动观测，从根本上解决了造成发动机转速波动的原因，显著提高了转速控制的抗干扰能力。
2.在观测器中对负载的变化率进行了主动观测，比传统的观测负载的方法速度更快，进一步提升了转速的控制品质。
3.通过设计指示热效率的在线学习算法，使得控制器能够对发动机因老化和故障造成的运行特性的变化进行主动适应，避免控制性能的下降。
4.通过使用扩张状态观测器，显著提升了控制器的鲁棒性，全工况只需要一套控制参数。与比传统PID控制器相比，标定工作量降低了80％以上。
5.本算法计算简单，内存占用不到2kBytes，在200MHz的单片机上运行时间约10微秒。比传统的MPC等基于模型的控制算法更适用于嵌入式系统。
附图说明
图1是本发明的控制框图。
图2是本发明中的指示热效率学习算法框图。
图3是本发明主动抗扰控制器与传统的PID控制器的对比图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
一种基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，包括以下步骤：
步骤1，根据发动机目标转速和发动机实际转速的偏差，通过反馈控制计算所需要的转动惯性力矩；利用摩擦扭矩模型估计当前的摩擦扭矩，得到摩擦扭矩；
步骤2，针对发动机的转速动态变化过程，在转速动态的基础上，增加负载扭矩和负载扭矩变化率两个“扩张状态”；
步骤3，采用降阶扩张状态观测器方法，结合所述摩擦扭矩，对转速、负载扭矩及负载扭矩变化率进行在线观测，得到负载扭矩的估计值；
步骤4，在步骤1得到的所述转动惯性力矩的基础上，利用步骤3观测到的负载扭矩的估计值做补偿，得到所需的有效扭矩；在所述有效扭矩的基础上叠加摩擦扭矩，获得所需的指示扭矩；
步骤5，结合所述指示扭矩和指示热效率，通过发动机的指示扭矩模型计算得到喷油量，喷油控制系统根据所述喷油量控制转速。
更进一步的，所述步骤5的指示热效率可采用以下两种方式处理：
方式一，指示热效率采用人为赋予的0-1之间的定值(不包括1和0)。
方式二，为了适应发动机因为老化磨损造成的热效率的变化，采用模型参数在线学习的方式，对所述步骤5中的指示热效率进行优化，指示热效率采用模型参数在线学习获得的0-1之间的数值(不包括1和0)。
更进一步的，利用喷油量和转速的动态关系以及步骤1得到的摩擦扭矩和步骤4中得到的指示扭矩，对指示热效率进行在线估计，得到所述指示热效率。从而不断提高步骤4的准确性，实现发动机特性变化的自适应。再由所述指示热效率换算为所需的喷油量，交给喷油控制系统，完成转速控制。
实施例2
进一步的，所述步骤1中，所述转动惯性力矩u0的计算方法为：
u0＝kp(ωref-ω) (1)
其中：ωref为发动机目标转速(单位：rpm)，ω是发动机实际转速(单位：rpm)，发动机可为柴油机，kp为比例系数，可以根据所需要的转速响应速度调节。
更进一步的，所述步骤2中，发动机转速的微分方程模型增加两个“扩张状态”，得到带有扩张状态的转速动态模型：
Figure BDA0002540005240000061
改写为公式(2)：
Figure BDA0002540005240000062
其中，ω是发动机实际转速(单位：rpm)，
Figure BDA0002540005240000063
代表发动机实际转速的导数，J是曲轴转动系统的转动惯量(单位：kg·m2)，Mi是指示扭矩(单位：Nm)，MFri是摩擦扭矩(单位：Nm)，Mload是负载扭矩(单位：Nm)。
为简化(2)的表达，令
Figure BDA0002540005240000064
Figure BDA0002540005240000065
作为等效负载扭矩，是负载扭矩的
Figure BDA0002540005240000066
倍，
Figure BDA0002540005240000067
作为等效摩擦扭矩，是摩擦扭矩的
Figure BDA0002540005240000068
倍，将(2)改写为：
Figure BDA0002540005240000069
将
Figure BDA00025400052400000610
和
Figure BDA00025400052400000611
的变化率都视为扩张的状态，将公式(3)改写为
Figure BDA00025400052400000612
其中,
Figure BDA00025400052400000613
是
Figure BDA00025400052400000614
的导数，
Figure BDA00025400052400000615
是等效负载扭矩的变化率，h是等效负载扭矩的变化率的导数，是未知的。
进一步的，所述步骤3中，采用降阶扩张状态观测器方法，针对所述带有扩张状态的转速动态模型设计观测器，进行在线迭代，得到负载扭矩的估计值，所述观测器为：
Figure BDA00025400052400000616
其中，ε和ξ为中间变量，β1和β2为观测器增益，ω为发动机实际转速(单位rpm)，ωo为观测器带宽(单位：rad/s)，
Figure BDA00025400052400000617
为等效负载扭矩
Figure BDA00025400052400000618
的估计值，再进一步，利用等效负载扭矩
Figure BDA00025400052400000619
的估计值转换得到负载扭矩的估计值。
进一步的，所述步骤5中，指示扭矩模型的完整数学表达为公式(6)：
Figure BDA0002540005240000071
其中，
Figure BDA0002540005240000072
为有效扭矩的
Figure BDA0002540005240000073
倍，称为等效有效扭矩，
Figure BDA0002540005240000074
描述的是喷油量
Figure BDA0002540005240000075
(单位：kg/s)与指示扭矩之间的增益关系，即指示扭矩
Figure BDA0002540005240000076
ηi是指示热效率(0到1的数值)，ncyl是发动机汽缸个数，
Figure BDA0002540005240000077
是喷油量(单位：kg/s)，HLHV为柴油机的低热值(单位：J/(kg*K))，为常数。
进一步的，摩擦扭矩的在线估计方法以及步骤4中所述的摩擦扭矩模型可以参考文献(谢辉,刘晓."怠速和停机数据拟合的摩擦扭矩在线学习算法."天津大学学报(自然科学与工程技术版)7(2016):14.)，在此不再赘述。
采用模型参数在线学习的方式，对步骤5中的指示扭矩模型的参数进行优化的方法为：如果当前判断为稳态工况(判断标准为连续n秒内的喷油量波动的方差小于x％，其中n和x是根据发动机和使用条件人工设定的参数，n的推荐值为3；x推荐值为10.0)，则在原有的喷油量信号中增加约5％左右(范围：1％到10％)的正弦扰动信号，喷入发动机；发动机转速在正弦扰动信号的作用下会发生轻微的波动；根据当前的发动机喷油量、转速，以及根据发动机转速和机油温度估算的摩擦扭矩，利用在线估计算法，对指示热效率进行在线计算，获得公式(3)中的指示热效率ηi。如果当前判断为非稳态工况，则关闭指示扭矩模型参数的学习算法。
上述过程的具体实现方法为，将
Figure BDA0002540005240000078
和
Figure BDA0002540005240000079
及
Figure BDA00025400052400000710
代入公式(2)，得到：
Figure BDA00025400052400000711
将微分方程变为差分方程,
Figure BDA00025400052400000712
经公式变形后可得：
Figure BDA00025400052400000713
定义
Figure BDA00025400052400000714
对于多个采样点，即Y＝[y(1) y(2) y(3) ... y(n)]T,
Figure BDA0002540005240000081
有：
Y＝φηi (9)
对于(9)采用在线迭代算法，可以对参数进行在线估计。具体方法可以用递推最小二乘，但不限于该方法：
Figure BDA0002540005240000082
其中，
Figure BDA0002540005240000083
为指示热效率ηi的估计值，利用该估计值作为步骤5中的指示热效率，换算为所需的喷油量，交给喷油控制系统控制转速。
对比例1
将本发明的控制算法(记为主动抗扰控制器)与传统的PID控制器进行对比，结果如附图3所示。被控对象是一台六缸12L的重型柴油机。其中a为转速的对比，b为a中的区域放大图，c为负载扭矩的对比，d为c中的区域放大图。
由结果可知，本算法在遇到负载扭矩干扰(譬如第11s的负载突增情景)后，转速的跌落幅度比传统的PID算法小50％左右。其根本原因在于，本算法能够对负载扭矩进行准确估计，比PID算法中的ID(积分和微分)控制所求得的等效负载扭矩更快更准确。这一结果也证明了本发明的有效性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据发动机目标转速和发动机实际转速的偏差，通过反馈控制计算转动惯性力矩；利用摩擦扭矩模型估计当前的摩擦扭矩，得到摩擦扭矩；
步骤2，在发动机的转速动态变化的基础上，增加负载扭矩和负载扭矩变化率两个“扩张状态”，构建带有扩张状态的转速动态模型；
步骤3，针对于所述带有扩张状态的转速动态模型，通过观测器进行在线迭代，结合步骤1得到的所述摩擦扭矩，对转速、负载扭矩及负载扭矩变化率进行在线观测，得到负载扭矩的估计值；
步骤4，在步骤1得到的所述转动惯性力矩的基础上，利用步骤3得到的负载扭矩的估计值做补偿，得到有效扭矩；在所述有效扭矩的基础上叠加步骤1所述的摩擦扭矩，获得指示扭矩；
步骤5，结合指示热效率和所述指示扭矩，通过发动机的指示扭矩模型计算得到喷油量，喷油控制系统根据所述喷油量控制转速。
2.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤1中，转动惯性力矩u0＝kp(ωref-ω)，ωref为发动机目标转速，ω是发动机实际转速，kp为比例系数。
3.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤2中，带有扩张状态的转速动态模型为：
Figure FDA0002540005230000011
其中，ω是发动机实际转速，
Figure FDA0002540005230000012
代表发动机实际转速的导数；
Figure FDA0002540005230000013
J是曲轴转动系统的转动惯量，Mi是指示扭矩；
Figure FDA0002540005230000014
作为等效摩擦扭矩，
Figure FDA0002540005230000015
Figure FDA0002540005230000016
MFri是步骤1所述的摩擦扭矩；
Figure FDA0002540005230000017
作为等效负载扭矩，
Figure FDA0002540005230000018
Mload是负载扭矩；
Figure FDA0002540005230000019
是
Figure FDA00025400052300000110
的导数，
Figure FDA00025400052300000111
是等效负载扭矩的变化率，h是等效负载扭矩的变化率的导数。
4.如权利要求3所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤3中的观测器为：
Figure FDA0002540005230000021
其中，ε和ξ为中间变量，β1和β2为观测器增益，ω为发动机实际转速，ωo为观测器带宽，
Figure FDA0002540005230000022
为等效负载扭矩
Figure FDA0002540005230000023
的估计值，利用等效负载扭矩
Figure FDA0002540005230000024
的估计值除以
Figure FDA0002540005230000025
得到负载扭矩Mload的估计值。
5.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤4中，
Figure FDA0002540005230000026
u0为步骤1所得的转动惯性力矩，
Figure FDA0002540005230000027
为步骤3得到的负载扭矩的估计值的
Figure FDA0002540005230000028
倍，
Figure FDA0002540005230000029
为步骤1所得的摩擦扭矩的
Figure FDA00025400052300000210
倍，指示扭矩为
Figure FDA00025400052300000211
6.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤5中，指示扭矩模型为：
Figure FDA00025400052300000212
其中，
Figure FDA00025400052300000213
为喷油量，Mi是步骤4所得的指示扭矩，HLHV为柴油机的低热值，ηi是指示热效率，ncyl是发动机汽缸个数，ω是发动机实际转速。
7.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤5中的指示热效率为人为赋予的0-1之间的定值。
8.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤5中的指示热效率通过模型参数在线学习的方式获得0-1之间的数值。
9.如权利要求8所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，如果当前判断为稳态工况，则在原有的喷油量信号中增加1-10％的正弦扰动信号，喷入发动机；发动机转速在正弦扰动信号的作用下发生轻微波动；根据当前的发动机喷油量、发动机实际转速和摩擦扭矩，利用在线估计算法，对指示热效率进行在线计算。
10.如权利要求8所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，采用递推最小二乘法，对指示热效率进行在线学习，得到指示热效率ηi的估计值
Figure FDA00025400052300000214
Figure FDA0002540005230000031
的计算过程如下：
由
Figure FDA0002540005230000032
和
Figure FDA0002540005230000033
得到
Figure FDA0002540005230000034
定义
Figure FDA0002540005230000035
对于多个采样点，Y＝[y(1) y(2) y(3) ... y(n)]T,
Figure FDA0002540005230000036
有：
Y＝φηi，进行在线迭代，得到：
Figure FDA0002540005230000037
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