CN113954617B - 基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，通过建立动力总成、悬置等功能部件组成的系统的控制模型，然后设计出前馈控制算法构建前馈控制模块，同时引入反馈控制算法构建反馈控制模块，然后将汽车发动机振动相关的参考信号输入前馈控制模块计算得到的电压，再将通过力传感器采集的力，经过数据优化处理后输入反馈控制模块计算得到补偿电压；将上述两个电压经处理获得反馈修正的输出电压，对输出电压处理后施加于悬置作动器产生作动力和发动机激励力抵消发动机振动。本专利有硬件资源占用少，无需通过大量试验进行模型辨识，鲁棒性强、能适应车辆不同转速工况，能更好地避免路面工况干扰等有益效果。

Description

基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法

技术领域

本发明涉及汽车发动机振动控制技术领域，具体是指一种基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法。

背景技术

现代汽车技术中，乘用车的舒适性是一项重要的性能评价指标。影响乘用车舒适性的一个重要因素是汽车振动，乘用车在工作过程中，引起振动的原因有很多。由于汽车发动机工作而引起的振动便是无法忽视的主要原因之一。发动机振动主要由发动机汽缸内的活塞-曲柄连杆机构的往复运动所致，该振动经发动机悬置系统传递到车架，进而传递到驾驶室内，影响乘坐的舒适性。

为了提高乘用车舒适性，需对悬置系统进行合理设计来达到减振和隔振的目的。一般来说，传统的悬置系统设计方式是选用橡胶悬置和液压悬置等类型，对其结构形式、布置位置和悬置的关键参数进行优化以降低振动。而这些传统的被动悬置方案均具有一些不可避免的缺点：比如橡胶悬置因自身材料影响，耐高低温性能较差且不耐油，从而对工况环境适应力差，稳定性不高；比如液压悬置在处理高频振动时会出现动态硬化现象，造成减振失灵。

针对上述问题，本专利申请的发明人认为：采用主动悬置的方案或许能更好的解决问题。本专利申请的发明通过检索也查到了目前已经公开的一些关于主动悬置方案的专利文献，比如同济大学申请的专利号为：201810200286.6，专利名为：一种基于粒子群优化的PID主动悬置控制方法的发明专利；和通用汽车环球科技运作公司申请的专利号为：200810145152.5，专利名为：用于主动发动机支座的集成的开环和闭环控制方法的发明专利。上述两个专利均公开了采用主动悬置控制汽车振动的方案，但本专利申请的发明人通过结合实践进行分析，其中同济大学申请的上述专利是利用控制电压对主动悬置作动器进行控制，通过主动路径获取主动悬置作动器的传递力；将传递力与发动机振动通过被动路径得到的传递力叠加，消除误差，抑制动力总成传递到车身的振动。同时将车身被动侧的加速度信号作为误差信号，并将误差信号与目标误差信号相减，获取输入信号后将其输入至优化后的PID控制器，获取主动悬置作动器的控制电压。并利用粒子群优化算法对PID控制器的控制参数进行优化，将优化后的控制参数嵌入整个主动悬置隔振系统，并无前馈控制器。具体实施时，存在设计门槛高，难度大，很难适应汽车行驶过程中发动机在各种转速下产生的各种不同工况的缺陷等不足。

而通用汽车环球科技运作公司的上述专利用到了曲轴角度、曲轴速度和等于曲轴速度的级p倍点火频率作为发动机控制算法的参考输入，以及通过合成控制输入信号传送至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参与振动的原理。专利的开环控制基于最小二乘算法，通过一系列物理量的计算，建立了数据表，在实际运行中通过获取参考信号，运用查表的形式进行开环控制；其闭环控制则使用的是单音自适应前馈控制(STAFC)闭环控制方法，最后再将开环控制和闭环控制的输出叠加作为控制算法的输出结果。该方法未明确阐述如何解决多个主动悬置耦合工作的解决方案，且需要大量数据建立表格，耗费时间成本高。

综上所述，目前仍然缺少一种硬件资源占用少、考虑多个主动悬置耦合工作，无需通过大量试验进行模型辨识、且能同时适应发动机在各种转速下产生的各种不同工况，能够更好地避免路面工况干扰，并能改善因建模误差带来的缺陷的汽车发动机振动主动控制方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种硬件资源占用少、考虑多个主动悬置耦合工作，无需通过大量试验进行模型辨识，且能同时适应发动机在各种转速下产生的各种不同工况，能够更好地避免路面工况干扰，并能改善因建模误差带来的缺陷的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：通过正向建模获取发动机和变速箱组成的动力总成、主动悬置、作动器及其他涉及发动机振动控制的功能部件组成的系统的控制模型，然后通过控制模型设计出前馈控制算法，并构建前馈控制模块，同时兼顾建模中存在的各种不确定性而引入反馈控制算法，并构建反馈控制模块，然后将汽车发动机振动相关的参考信号输入前馈控制模块计算得到的电压，再将通过力传感器采集得到的力，经过数据优化处理后输入反馈控制模块计算得到补偿电压；将上述两个电压进行叠加，并经阈值处理最终获得反馈修正的输出电压，经过功率放大器后，施加于主动悬置的作动器产生作动力和发动机激励力抵消从而降低传递至车架上的力，进而降低其加速度响应，如此往复，以动态控制发动机振动。

作为优选，所述基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，它包括如下步骤：

第一步，以受控发动机、变速箱及悬置系统的公开参数与机理为基础，结合数学建模方法，分别建立汽车发动机的激励力模型，汽车动力总成的耦合动力学模型，发动机每个悬置系统的被动作用力和主动力的数学模型，主动悬置的主动力和作动器所输入电压的数学模型，以发动机主动悬置下端与车架连接处的力为控制目标输出建立其数学模型；将上述5个模型整合，获得动力总成-悬置系统的耦合模型；将耦合模型表述为微分方程组，然后对微分方程组进行降阶扩维处理后写为状态方程的形式如下：

式中，x称为状态变量，其为n×1维列向量(n为状态量个数)，u为外输入量，其为主动悬置主动力F_d1，F_d2......F_dm(m为主动悬置个数)以及发动机激励力F_z、M_x、M_y组成的m+3维列向量，y为悬置输出到车架点作用力，A为n×n维系统矩阵，B为n×(m+3)维输入矩阵，C为1×n维输出矩阵，D＝0为直传矩阵；

第二步，对第一步中的状态方程求解频域的传递函数，得出主动悬置主动力、发动机激励力和控制输出y传递矩阵关系如下：

第三步，将第二步获得的T(s)矩阵称为次级传递函数，T′(s)称为初级传递函数；将次级传递矩阵进行解耦处理，获得次级传递函数T(s)的解耦表达式，并可求得次级传递函数和初级传递函数的模和相位信息；同时建立主动悬置的输入电压和输出作动力的传递矩阵，并求得每个元素的模和相位信息，对应表达式如下：

第四步，结合以上步骤，建立输出到车架的力、系统模型的激励力和输入电压之间的传递函数关系如下：

上式中，矩阵[H]＝[T]·[Q]；进一步地，求解获得传递矩阵[H]和[T′]的元素的模和相位角随转速变化的函数关系；至此系统模型的激励力、主动力、输入电压到车架输出力之间的传递幅值和相位差信息已经确定；再将传递函数关系、幅值和相位函数作为已知信息输入至控制单元，构成基于模型的前馈控制算法模型，并以此加载到硬件系统中形成前馈控制模块；

第五步，从需要进行减振控制的发动机系统的控制单元分别获取到点火信号、发动机转速信号和凸轮轴脉冲信号，经过发动机激励力算法模块处理后，获得发动机的激励力幅值、频率和相位角信息，将其作为参考信号输入至前馈控制模块中；

第六步，根据预设输出到车架的目标力和上一步中输入的参考信号，启动前馈控制模块进行运算，获得输出电压的幅值、相位信息，作为前馈计算模块的输出；

第七步，在前馈控制算法模型基础上引入PID反馈闭环控制模块；并通过力传感器，采集到悬置与车架的连接处的力值；经过数据优化处理后输入PID反馈闭环控制模块，计算得到补偿电压；

第八步，将前馈控制模块计算得到的输出电压与反馈控制模块计算获得的补偿电压进行叠加，并经过如下阈值处理模块：

最终获得反馈修正的输出电压；

第九步，将上步得到的输出电压经过功率放大器后，施加于主动悬置的作动器，通过其产生作动力来抵消发动机激励力，从而降低传递至车架上的力，进而降低其加速度响应；然后控制系统进入下一个采样时刻与控制周期，持续控制，以实现对汽车发动机振动的主动控制。作为优选，其特征在于：第一步中，汽车发动机的激励力模型建立方法如下：设定发动机的转速n和发动机激励频率f的关系为：当f＝n×m/2时，发动机激励频率的能量最高，其中m为发动机的缸数，将该频率对应的振动力，作为减振的目标；进一步地，根据发动机的工作原理建立发动机的激励力模型如下：

作为优选，第一步中，汽车动力总成的耦合动力学模型的建立方法如下：选取动力总成质心处竖直z方向、侧倾θ_x，俯仰θ_y位移为广义向量，建立发动机和变速箱组成的动力总成在发动机激励力、多个悬置被动作用力、悬置主动力作用下的竖直、侧倾，俯仰三个方向的耦合动力学模型。

作为优选，第一步中，发动机每个悬置系统的被动作用力和主动力的数学模型建立是指根据悬置的形式和工作机理，建立每个悬置，包括主动悬置和被动悬置的被动作用力和主动力的数学模型；其中主动悬置的模型可根据悬置的类型不同进行不同的建模处理。

作为优选，第一步中，主动悬置的主动力和作动器所输入电压的数学模型，采用试验方法确定。

作为改进，所述的发动机的激励力模型，采用自回归方法来进行修正。

作为优选，第三步中，对传递矩阵进行解耦处理时，令T_ij(s)＝0,i≠j，将传递矩阵T简化为：T＝diag(T₁₁(s),T₂₂(s)...T_mm(s))，

以减小控制过程中的运算量。

作为优选，第七步中所述的数据优化处理方法包括有带通滤波处理方法、小波去噪方法、自适应谱线增强方法。

采用上述结构后，本发明具有如下有益效果：本发明提出了一种硬件资源占用少、效果良好的基于模型的前馈结合PID反馈的控制算法，该算法的前馈模型主要通过理论建模，无需通过大量试验进行模型辨识，且能克服传统PID算法参数的整定具有很大难度且很难适应汽车行驶过程中发动机在各种转速下产生的各种不同工况的缺陷。不仅如此，本方案使用的是力传感器，能够更好地避免路面工况干扰，且同时解决了多个作动器协同工作的耦合策略问题。同时算法整合了前馈和反馈控制，也能改善因建模误差带来的开环控制效果未能达到预期目标的缺陷。综上所述，与现有技术相比，本发明无需通过大量试验进行模型辨识、且控制算法设计的工作量主要集中在前期的模型建立和计算中，在嵌入式设计时对单板资源要求较低，成本低廉，易于实施，且振动控制效果优良，非常适合工程化应用。

附图说明

图1是本发明中以三点悬置为例的动力总成(发动机+变速箱)-悬置系统示图。

图2是本发明中涉及方法对应的控制算法流程图。

图3是本发明中涉及的方案基于实车的发动机转速定置上升测试控制效果图。

如图所示：1、第一主动悬置系统，2、第二主动悬置系统，3、被动悬置系统。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。

结合附图，本发明提出了一种基于模型的前馈结合PID反馈的发动机主动振动控制方法，通过正向建模获取了发动机和变速箱组成的动力总成(下称动力总成)、主动悬置、作动器等组成的系统的控制模型，通过控制模型设计了前馈控制算法，并考虑了建模中存在的各种不确定性而引入了反馈控制，其基本控制架构框图如附图2中所示。首先，本发明建立前馈控制模块所需要的函数模型，其中包括以下步骤：

建立发动机的转速n和发动机激励频率f的关系,根据分析，发动机的激励频率中，当f＝n×m/2(m为发动机的缸数)时，频率的能量最高，所以将该频率的力，作为减振的目标。进一步地，根据发动机的工作原理建立发动机的激励力模型(称为模型1)：

由于实际情况下汽车转速不稳定，直接生成的激励力模型可能不便使用，优选使用自回归(AR)方法来修正发动机激励力模型。

接下来，选取动力总成质心处竖直z方向、侧倾θ_x，俯仰θ_y位移为广义向量(图1所示)，建立发动机和变速箱组成的动力总成在发动机激励力、多个悬置被动作用力、悬置主动力作用下的竖直、侧倾，俯仰三个方向的耦合动力学模型(模型2)。

接下来，使用理论方法，根据悬置的形式和工作机理，建立每个悬置(包括主动悬置和被动悬置)的被动作用力，主动力的数学模型(模型3)。

接下来，建立主动悬置的主动力和作动器所输入电压的数学模型(模型4)。

接下来，选取主动悬置下端与车架连接处的力为控制目标输出，并建立其数学模型(模型5)。需要特别说明的是，此处模型1到模型5的数学模型建立，属于本领域内技术人员的常规知识，根据对应汽车发动机系统的参数特性，结合通用的建模方法即可完成建模工作。

接下来，将模型1至模型5整合，可获得动力总成-悬置系统的耦合模型。一般而言，耦合模型为微分方程组，将微分方程组进行降阶扩维处理，将模型写为状态方程的形式：

式中，x称为状态变量，其为n×1维列向量(n为状态量个数)，u为外输入量，其为主动悬置主动力F_d1，F_d2......F_dm(m为主动悬置个数)以及发动机激励力F_z、M_x、M_y组成的m+3维列向量，y为控制输出，即为悬置输出到车架点作用力，A为n×n维系统矩阵，B为n×(m+3)维输入矩阵，C为1×n维输出矩阵，D＝0，为直传矩阵。

接下来，通过时域的状态方程求解频域的传递函数。建立主动悬置主动力、发动机激励力到控制输出y的初级传递函数T‘(s)的关系：

上式中T(s)为次级传递函数，T‘(s)为初级传递函数。

接下来，将次级传递函数矩阵T(s)解耦，次级传递函数矩阵的特性表明其非对角线元素远小于对角线元素，在保证精度的情况，为了减小控制过程中的运算量，可令T_ij(s)＝0,i≠j。则传递函数矩阵T可简化为：

T＝diag(T₁₁(s),T₂₂(s)...T_mm(s))

接下来，建立主动悬置的输入电压和输出作动力的传递矩阵，并求得每个元素的模和相位信息。

接下来，建立输出到车架的力、系统模型的激励力和输入电压之间的传递函数关系，

上式中，矩阵[H]＝[T]·[Q]。进一步地，求解获得传递矩阵[H]和[T‘]的元素的模和相位角随转速变化的函数关系。

通过以上工作，系统模型的激励力、主动力、输入电压到车架输出力之间的传递幅值和相位差信息已经确定。将传递函数关系、幅值和相位函数作为已知信息输入至控制单元，构成了基于模型的前馈控制算法的理论和数据基础。

接下来，以市面上最常见的四缸发动机加三点悬置布置的车型(如附图1中所示，它包括第一主动悬置系统1、第二主动悬置系统2、被动悬置系统3等部件)为例来阐述实施流程如下：

首先，控制单元获取到点火信号、发动机转速信号和凸轮轴脉冲信号，经过发动机激励力算法模块处理后，可获得发动机的激励力幅值、频率和相位角信息，将其作为信号输入至前馈控制模块中。

然后，根据预设输出到车架的目标力和第一步输入的参考信号，前馈控制模块进行运算，获得输出电压的幅值、相位信息，作为前馈计算模块的输出。

然后，在控制算法中引入PID反馈闭环控制。通过力传感器，系统将会采集到悬置与车架的连接处的力。考虑建模存在的各种简化以及参数的误差，前馈控制输出的力与控制预设目标力两者之差成为误差量。为了控制该误差，在控制模型中引入PID反馈控制，力传感器采集得到的力，经过滤波器模块进行数据优化处理后输入反馈控制模块，计算得到补偿电压。

然后，将前馈控制模块计算得到的电压与反馈控制模块计算获得的电压进行叠加，并经过如下阈值处理模块:

最终获得反馈修正的输出电压。

最后，将实际输入电压经过功率放大器后，施加于主动悬置的作动器，其作动力和发动机激励力抵消从而降低传递至车架上的力，进而降低其加速度响应，之后控制进入下一个采样时刻，整个控制算法的流程图如图2所示。

现有技术中，为了对发动机振动进行主动控制并获得良好的控制效果，一般需要建立一套完整且合理有效的控制算法，以应对汽车行驶中发动机的各种工况下产生的振动。一般而言，一种被普遍采用的控制算法为滤波x-LMS算法，但该算法需要进行复杂的次级通道辨识，且在某些情况下，次级通道和主通道滤波器需要很高的阶数，这会大大占用电子控制单元的硬件资源。而传统的控制算法，例如PID算法，其参数的整定具有很大难度且很难适应汽车行驶过程中发动机在各种转速下产生的各种不同工况，很难达到满意的控制效果。此外，动力总成主动悬置系统中，一般存在多个发动机激励力和多个主动悬置，如何设计多个悬置的协同工作也是控制需要解决的关键问题。

本发明提供的方法中，算法的前馈模型主要通过理论建模，无需通过大量试验进行模型辨识，且能克服传统PID算法参数的整定具有很大难度且很难适应汽车行驶过程中发动机在各种转速下产生的各种不同工况的缺陷。不仅如此，本方案使用的是力传感器，能够更好地避免路面工况干扰，且同时解决了多个作动器协同工作的耦合策略问题。同时算法整合了前馈和反馈控制，也能改善因建模误差带来的开环控制效果未能达到预期目标的缺陷。运用该算法后，基于实车进行转速定置上升测试，其减振效果如下图3所示，减振效果相当明显。

以上对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的实施方式并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：通过正向建模获取发动机和变速箱组成的动力总成、主动悬置、作动器组成的系统的控制模型，然后通过控制模型设计出前馈控制算法，并构建前馈控制模块，同时兼顾建模中存在的不确定性而引入反馈控制算法，并构建反馈控制模块，然后将汽车发动机振动相关的参考信号输入前馈控制模块计算得到的电压，再将通过力传感器采集得到的力，经过数据优化处理后输入反馈控制模块计算得到补偿电压；将上述两个电压进行叠加，并经阈值处理最终获得反馈修正的输出电压，经过功率放大器后，施加于主动悬置的作动器产生作动力和发动机激励力抵消从而降低传递至车架上的力，进而降低其加速度响应，如此往复，以动态控制发动机振动；它包括如下具体步骤：

第一步，以受控发动机、变速箱及悬置系统的公开参数与机理为基础，结合数学建模方法，分别建立汽车发动机的激励力模型，汽车动力总成的耦合动力学模型，发动机每个悬置系统的被动作用力和主动力的数学模型，主动悬置的主动力和作动器所输入电压的数学模型，以发动机主动悬置下端与车架连接处的力为控制目标输出建立其数学模型；将上述5个模型整合，获得动力总成-悬置系统的耦合模型；将耦合模型表述为微分方程组，然后对微分方程组进行降阶扩维处理后写为状态方程的形式如下：

式中，x称为状态变量，其为n×1维列向量(n为状态量个数)，u为外输入量，其为主动悬置主动力F_d1，F_d2......F_dm(m为主动悬置个数)以及发动机激励力F_z、M_x、M_y组成的m+3维列向量，y为悬置输出到车架点作用力，A为n×n维系统矩阵，B为n×(m+3)维输入矩阵，C为1×n维输出矩阵，D＝0为直传矩阵；

第二步，对第一步中的状态方程求解频域的传递函数，得出主动悬置主动力、发动机激励力和控制输出y传递矩阵关系如下：

第三步，将第二步获得的T(s)矩阵称为次级传递函数，T′(s)称为初级传递函数；将次级传递矩阵进行解耦处理，获得次级传递函数T(s)的解耦表达式，并可求得次级传递函数和初级传递函数的模和相位信息；同时建立主动悬置的输入电压和输出作动力的传递矩阵，并求得每个元素的模和相位信息，对应表达式如下：

第四步，结合以上步骤，建立输出到车架的力、系统模型的激励力和输入电压之间的传递函数关系如下：

上式中，矩阵[H]＝[T]·[Q]；进一步地，求解获得传递矩阵[H]和[T′]的元素的模和相位角随转速变化的函数关系；至此系统模型的激励力、主动力、输入电压到车架输出力之间的传递幅值和相位差信息已经确定；再将传递函数关系、幅值和相位函数作为已知信息输入至控制单元，构成基于模型的前馈控制算法模型，并以此加载到硬件系统中形成前馈控制模块；

第五步，从需要进行减振控制的发动机系统的控制单元分别获取到点火信号、发动机转速信号和凸轮轴脉冲信号，经过发动机激励力算法模块处理后，获得发动机的激励力幅值、频率和相位角信息，将其作为参考信号输入至前馈控制模块中；

第六步，根据预设输出到车架的目标力和上一步中输入的参考信号，启动前馈控制模块进行运算，获得输出电压的幅值、相位信息，作为前馈计算模块的输出；

第七步，在前馈控制算法模型基础上引入PID反馈闭环控制模块；并通过力传感器，采集到悬置与车架的连接处的力值；经过数据优化处理后输入PID反馈闭环控制模块，计算得到补偿电压；

第八步，将前馈控制模块计算得到的输出电压与反馈控制模块计算获得的补偿电压进行叠加，并经过如下阈值处理模块：

最终获得反馈修正的输出电压；

第九步，将上步得到的输出电压经过功率放大器后，施加于主动悬置的作动器，通过其产生作动力来抵消发动机激励力，从而降低传递至车架上的力，进而降低其加速度响应；然后控制系统进入下一个采样时刻与控制周期，持续控制，以实现对汽车发动机振动的主动控制。

2.根据权利要求1所述的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：第一步中，汽车发动机的激励力模型建立方法如下：设定发动机的转速n和发动机激励频率f的关系为：当f＝n×m/2时，发动机激励频率的能量最高，其中m为发动机的缸数，将该频率对应的振动力，作为减振的目标；进一步地，根据发动机的工作原理建立发动机的激励力模型如下：

3.根据权利要求1所述的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：第一步中，汽车动力总成的耦合动力学模型的建立方法如下：选取动力总成质心处竖直z方向、侧倾θ_x，俯仰θ_y位移为广义向量，建立发动机和变速箱组成的动力总成在发动机激励力、多个悬置被动作用力、悬置主动力作用下的竖直、侧倾，俯仰三个方向的耦合动力学模型。

4.根据权利要求1所述的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：第一步中，发动机每个悬置系统的被动作用力和主动力的数学模型建立是指根据悬置的形式和工作机理，建立每个悬置，包括主动悬置和被动悬置的被动作用力和主动力的数学模型；其中主动悬置的模型根据悬置的类型不同进行不同的建模处理。

5.根据权利要求1所述的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：第一步中，主动悬置的主动力和作动器所输入电压的数学模型，采用试验方法确定。

6.根据权利要求2所述的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：所述的发动机的激励力模型，采用自回归方法来进行修正。

7.根据权利要求1所述的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：第三步中，对传递矩阵进行解耦处理时，令T_ij(s)＝0,i≠j，将传递矩阵T简化为：

T＝diag(T₁₁(s),T₂₂(s)...T_mm(s))，

以减小控制过程中的运算量。

8.根据权利要求1所述的基于模型的前馈结合反馈的汽车发动机振动主动控制方法，其特征在于：第七步中所述的数据优化处理方法包括有带通滤波处理方法、小波去噪方法、自适应谱线增强方法。

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