CN114704404B - 基于喷油量实时监测的adrc喷油量闭环控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，属于动力能源技术领域，包括：采集高压油管的喷油器端入口压力信号；根据黎曼不变理论确定质量流量变化率与压力变化率的直接关系，以采用解耦算法求解实时燃油喷射量；基于ADRC控制器，将实时喷油量与目标喷油量进行对比，并通过二阶跟踪微分器TD计算误差以及误差变化率，误差以及误差变化率经过非线性控制率环节输出基于误差的控制量，叠加ESO输出的总扰动补偿，给出下一次喷油脉宽信号以输出目标燃油喷射量，迭代执行当前步骤和前一步骤完成喷油量的实时闭环控制。该方法解决了传统PID控制方法超调大、调节时间长以及喷油量作为反馈信号无法实时在线测试的问题。

Description

基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法

技术领域

本发明涉及动力能源技术领域，特别涉及一种基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法。

背景技术

随着越来越严苛的内燃机排放标准，使得研究人员对现有的内燃机技术做出更大改进。优化燃烧室的形状，增加后处理装置以及涡轮增压技术都是有效的途径。内燃机的燃油喷射装置也在不断发展。研究人员对燃油喷雾和喷射策略进行了大量的研究。在燃油喷雾方面，分析了燃料组分、污染物颗粒、组件磨损对喷油器喷雾的影响；在喷射策略方面，研究了高压共轨燃油喷射系统的多次灵活喷射策略。现代高压共轨系统采用伺服系统，燃油喷射量由共轨压力和喷油脉宽同时决定。目前采用的喷油量控制方式是基于ECU中的MAP图的开环控制。由于喷油器的开启和关闭引起的针阀运动，燃油喷射量的准确性成为一个挑战。

为了开发鲁棒性高的闭环喷油量控制策略，研究人员进行了大量工作。但目前的工作要么关注喷油器针阀升程与喷油量之间复杂的传递函数，要么关注燃烧模型，这使得在不同的发动机工作模式下很难实现喷油量的精确控制。传统的PID闭环控制方式虽然可以在不知道系统结构的情况下对系统进行控制，但存在以下三点问题，一是误差的取法为参考量直接减去反馈量；二是由误差e提取误差变化率的方式；三是通过选取比例增益K_p、积分增益K_i与微分增益K_d进行线性加权控制律。利用传统的PID控制方法超调较大，调节时间长。

再者，目前基于喷油量的闭环控制大多停留在实验室层面。这是由于以喷油量为反馈信号的闭环控制中，通常喷油量的测量主要通过动量法、容积法得到，均破坏了燃油系统本身结构，无法在发动机实际运行时实时测量喷油量作为控制系统的反馈信号。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，该方法解决了传统PID控制方法超调大、调节时间长以及喷油量作为反馈信号无法实时在线测试的问题。

为达到上述目的，本发明实施例提出了基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，包括以下步骤：步骤S1，在高压油管的喷油器端安装压力传感器，以采集入口压力信号；步骤S2，根据黎曼不变理论，将高压共轨端作为等压反射端，将所述入口压力信号作为一维非定常管流，根据声速方程和守恒方程，得到质量流量变化率与压力变化率的直接关系；步骤S3，基于所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系，采用解耦算法求解实时燃油喷射量；步骤S4，基于ADRC控制器，将所述实时燃油喷射量与目标燃油喷射量进行对比，并通过二阶跟踪微分器TD计算误差以及误差变化率，所述误差以及所述误差变化率经过非线性控制率环节输出基于误差的控制量，叠加ESO输出的总扰动补偿，给出下一次喷油脉宽信号以输出所述目标燃油喷射量，迭代执行步骤S3-步骤S4完成喷油量的实时闭环控制。

本发明实施例的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，根据黎曼波原理，通过实时测量喷油器入口压力来获取喷油量，以此作为喷油量闭环控制系统的反馈变量；通过引入跟踪微分器来过渡参考量突变引起的超调过大以及系统稳定性低的问题，缓和发动机的工作环境，延长喷油器的工作寿命；通过ESO扩张观测器来观测喷油器系统引入的输入扰动，系统扰动等，对闭环控制系统的输出进行补偿，提高系统的精确性和鲁棒性；用非线性控制律代替传统PID的参数组合方式，消除燃油系统喷油量闭环控制的静态误差。

另外，根据本发明上述实施例的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系为：

其中，dG为质量流量变化率，dP为压力变化率，A为高压油管的截面面积，a为燃油声速。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S3具体包括：步骤S301，基于所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系，当喷油脉宽短，且喷油结束时刻早于反射波回到测量点处的时刻，则通过第一解耦算法求解当前实时燃油喷射量；步骤S302，当反射波在喷射过程中可回到测量点处，且针阀在喷射过程中没有运动到最大限位处，则过第二解耦算法求解当前实时燃油喷射量。步骤S303，基于所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系，当针阀在喷射过程中达到最大限位处，则通过第三解耦算法求解当前实时燃油喷射量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述第一解耦算法为：

其中，m为当前实时燃油喷射量，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t_s为延迟时间，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述第二解耦算法为：

其中，m为当前实时燃油喷射量，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t_s为延迟时间，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波，P_W3为油轨处的反射波。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述第三解耦算法为：

其中，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波，P_W3为油轨处的反射波，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t₁为针阀到达最大限位时刻，t₂为针阀开始落座时刻，t₃为喷油结束时刻，t_s为延迟时间，t_c为激励电流结束时刻，m为当前实时燃油喷射量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，步骤S4具体包括：步骤S401，引入二阶TD跟踪微分器，使目标燃油喷射量发生突变时，所述实时燃油喷射量过渡至所述目标燃油喷射量，并计算误差以及误差变化率；步骤S402，利用扩张观测器ESO估计喷油器的第一状态变量、第二状态变量和实时总扰动；步骤S403，通过非线性控制律NLSEF处理所述误差、所述误差变化率、求解基于误差的控制量；步骤S404，将所述控制量叠加所述实时总扰动估计值进行补偿，得到喷油脉宽信号，并将所述喷油脉宽信号输出至喷油器电磁阀，以驱动喷油器进行下次喷射，迭代执行所述步骤S3和步骤S401-S404，完成喷油量的实时闭环控制。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述二阶跟踪微分器的控制跟踪过程具体为：

其中，m为当前实时燃油喷射量，m₀为滤波后的燃油喷射量输入，k为常数，m₁为滤波后的燃油喷射量输入的微分，h为积分步长，r为控制跟踪速度的快慢，d、a₀、y、a₁、 a₂和a₀为中间变量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述扩张观测器ESO估计的具体过程为：

其中，ε₁为状态量与目标量的差值(误差)，z₁、z₂、z₃为系统当前状态量，k为常数，h为积分步长，β₀₁为ESO反馈增益1，β₀₂为ESO反馈增益2，β₀₃为ESO反馈增益 3，α₁、α₂为观测器参数，δ为线性区间度，b为补偿系数，u为喷油脉宽。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述非线性控制律NLSEF处理过程为：

e₁＝m₀(k)-z₁(k)

e₂＝m₁(k)-z₂(k)

u₁＝β₁fal(e₁,α₁,δ)+β₂fal(e₂,α₂,δ),0<α₁<1<α₂

u(k)＝u₁-z₃(k)/b

其中，e₁为误差，m₀为初次喷油质量，k为常数，z₁、z₂是对状态变量及其导数的估计值，z₃是对系统总扰动的估计，e₂为误差导数，m₁为系统观测喷油量的导数，u₁为非线性控制律的输出，β₁、β₂为误差非线性组合的参数，δ为线性区间的长度，α₁、α₂为观测器参数，b为补偿系数。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明一个实施例的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法的流程图；

图2是本发明一个实施例的实验装置布置示意图；

图3是本发明一个实施例的不同喷射条件下喷油器入口处燃油压力波动信号示意图，其中，(a)为喷油脉宽很短时，(b)为针阀在喷射过程中可以达到最大限位处时；

图4是本发明一个实施例的ADRC控制框图；

图5是本发明一个实施例的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法的具体执行流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法。

图1是本发明一个实施例的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法的流程图。

如图1所示，该基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法包括以下步骤：

在步骤S1中，在高压油管的喷油器端安装压力传感器，以采集入口压力信号。

具体地，如图2所示，可在高压共轨柴油喷射器的高压油管的喷油器端安装压力传感器，并通过电荷放大器对信号进行放大，用数据采集卡对入口压力进行采集，得到入口压力信号。

在步骤S2中，根据黎曼不变理论，将高压共轨端作为等压反射端，将入口压力信号作为一维非定常管流，根据声速方程和守恒方程，得到质量流量变化率与压力变化率的直接关系。

具体地，根据黎曼不变理论，将高压共轨端看做等压反射端，将燃油系统内的入口压力信号压力波动视为一维非定常管流，忽略摩擦力以及流体的粘性影响，根据声速方程和守恒方程，可得到质量流量变化率dG与压力变化率dP的直接关系如下：

其中，dG为质量流量变化率(mg/ms)，dP为压力变化率，A为高压油管的截面面积(单位：mm²)，a为燃油声速(单位：m/s)。

在步骤S3中，基于质量流量变化率与压力变化率的直接关系，采用解耦算法求解实时燃油喷射量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，步骤S3具体包括：

步骤S301，基于质量流量变化率与压力变化率的直接关系，当喷油脉宽短，且喷油结束时刻早于反射波回到测量点处的时刻，则通过第一解耦算法求解当前实时燃油喷射量；

步骤S302，当反射波在喷射过程中可回到测量点处，且针阀在喷射过程中没有运动到最大限位处，则过第二解耦算法求解当前实时燃油喷射量；

步骤S303，基于质量流量变化率与压力变化率的直接关系，当针阀在喷射过程中达到最大限位处，则通过第三解耦算法求解当前实时燃油喷射量。

具体地，如图3的(a)所示，当喷油脉宽很短时，喷油结束时刻早于反射波W3回到测量点处的时刻，可以通过下式第一解耦算法对燃油喷射量进行计算。

其中，m为当前实时燃油喷射量，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t_c为激励电流结束时刻，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波；

当反射波W3在喷射过程中可以回到测量点处，但是针阀在喷射过程中没有运动到最大限位处，燃油喷射量可以通过下式第二解耦算法进行计算。

其中，m为当前实时燃油喷射量，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t_c为激励电流结束时刻，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波，P_W3为油轨处的反射波。

当针阀在喷射过程中可以达到最大限位处，如图3的(b)所示，燃油喷射量可以通过下式第三解耦算法进行计算。

其中，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波，P_W3为油轨处的反射波，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t₁为针阀到达最大限位时刻，t₂为针阀开始落座时刻，t₃为喷油结束时刻，t_s为延迟时间，t_c为激励电流结束时刻，m为当前实时燃油喷射量。

在步骤S4中，基于ADRC控制器，将实时燃油喷射量与目标燃油喷射量进行对比，并通过二阶跟踪微分器TD计算误差以及误差变化率，误差以及误差变化率经过非线性控制率环节输出基于误差的控制量，叠加ESO输出的总扰动补偿，给出下一次喷油脉宽信号以输出目标燃油喷射量，迭代执行步骤S3-步骤S4完成喷油量的实时闭环控制。

进一步地，在本发明的一个实施例中，步骤S4具体包括：

步骤S401，引入二阶TD跟踪微分器，使目标燃油喷射量发生突变时，实时燃油喷射量过渡至目标燃油喷射量，并计算误差以及误差变化率；

步骤S402，利用扩张观测器ESO估计喷油器的第一状态变量、第二状态变量和实时总扰动；

步骤S403，通过非线性控制律NLSEF处理误差、误差变化率、求解基于误差的控制量；

步骤S404，将控制量叠加实时总扰动估计值进行补偿，得到喷油脉宽信号，并将喷油脉宽信号输出至喷油器电磁阀，以驱动喷油器进行下次喷射，迭代执行步骤S3和步骤S401-S404，完成喷油量的实时闭环控制。

具体地，如图4所示，本发明实施例基于二阶ADRC控制器，以目标燃油喷射量为目标值，以喷油器喷油脉宽为系统输出，以喷油器入口压力为直接反馈量，经过解耦计算后通过黎曼波原理得到实际喷油量，以此为间接反馈量。二阶ADRC控制器主要通过三种方式来改善传统PID闭环控制喷油量的控制效果：

(1)安排过渡过程(引入二阶TD跟踪微分器，即步骤S401)

由于初始误差大，传统PID算法很容易引起超调，为了更加合理地提取喷油量跟踪信号的一阶导数，需要优化误差计算过程。引入二阶TD跟踪微分器，TD的输入为参考喷油量m，输出为m₀以及m₁，m₁是m₀的导数。二阶跟踪微分器的数学表达形式为：

其中，m为当前实时燃油喷射量，m₀为滤波后的燃油喷射量输入，k为常数，m₁为滤波后的燃油喷射量输入的微分，h为积分步长，r为控制跟踪速度的快慢，可用于控制跟踪速度的快慢，r越大，跟踪速度越快，d、a₀、y、a₁、a₂和a₀为中间变量。二阶TD的输出m₀为m的过渡过程，若喷油量初始值为0，突然另m＝10mg，则m将会产生突变，但m₀不会随着m产生突变，而是慢慢的爬升至m，消除静差和超调，m₀的爬升时间取决于TD 的参数。增加二阶TD环节，使得在参考喷油量m发生突变时，对误差的导数进行过渡，使得喷油脉宽输出不会因为误差导数过大而突变，增加控制系统的鲁棒性，减少对喷油器针阀的损伤。

(2)扩张观测器ESO(即步骤S402)

利用扩张观测器ESO估计系统的状态和总扰动，其数学表达式如下：

其中，ε₁为状态量与目标量的差值(误差)，z₁、z₂、z₃为系统当前状态量，k为常数，h为积分步长，β₀₁为ESO反馈增益1，β₀₂为ESO反馈增益2，β₀₃为ESO反馈增益 3，α₁、α₂为观测器参数，δ为线性区间度，b为补偿系数，u为喷油脉宽。

具体地，ESO的输入有两项，一项是反馈值y，另一项是输出值u*b₀(系统系数)；ESO的输出为z₁、z₂、z₃，z₁和z₂为系统的两个状态变量，z₁的数值是跟随着输出y的，假若系统闭环成功的话，z₁,、y、m₀三个数值相同。z₂是跟随y的微分的，假如系统闭环成功的话，z₂、y的微分、m₁三个数值相同。z3是系统扩张的一个状态，观测的是系统的总扰动。这一部分考虑了系统内部扰动、外部扰动、模型不确定性等，将系统变为双积分模式，对不确定系统的实时动态进行观测。

(3)非线性控制律NLSEF(即步骤A403)

非线性控制律环节的输入为e₁、e₂，其输出为u₁。u₁并未叠加系统的总扰动补偿，仅为NLSEF的输出，并非作用到喷油器电磁阀的最终喷油脉宽。系统最终的输出是直接作用到喷油器上的输出量u：

e₁＝m₀(k)-z₁(k)

e₂＝m₁(k)-z₂(k)

u₁＝β₁fal(e₁,α₁,δ)+β₂fal(e₂,α₂,δ),0<α₁<1<α₂

u(k)＝u₁-z₃(k)/b

其中，e₁为误差，m₀为初次喷油质量，k为常数，z₁、z₂是对状态变量及其导数的估计值，z₃是对系统总扰动的估计，e₂为误差导数，m₁为系统观测喷油量的导数，u₁为非线性控制律的输出，β₁、β₂为误差非线性组合的参数，δ为线性区间的长度，α₁、α₂为观测器参数，b为补偿系数。

自抗扰算法针对PID中稳态误差与比例系数Kp成反比的缺陷，通过采用非线性反馈的方式来减小稳态误差，可以有效抑制指数级的量级抑制扰动。

如图5所示，因此本发明实施例提出的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法的工作原理为：通过叠加系统的总扰动补偿，对喷油器电磁阀输出脉宽信号u(t)，驱动喷油器动作，采集因为燃油喷射造成的入口压力波动，通过解耦算法将其转化为喷油量，将此喷油量与参考喷油量进行对比，并通过二阶TD过渡环节计算误差e₁以及误差变化率e2，e₁与e₂经过非线性控制率环节输出基于误差的控制量u₁，叠加ESO 输出的总扰动补偿，给出下一次喷油脉宽指令，完成实时闭环控制喷油量的过程。

通过一个具体实施例对本发明实施例提出的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法进一步说明。

步骤一，如图2和5所示，在高压共轨燃油喷射系统的高压油管端布置一个压力传感器，用以在线感知喷油器入口压力，结合针阀升程传感器信号，更准确识别喷油器喷射的时间特征。两组信号经过电荷放大器进行放大后输入PXI处理器，PXI处理器中预先下载了上位机中基于入口压力波动的喷油器算法，由此计算出当前的喷油量 m(k)；

步骤二，将喷油量m(k)作为二阶TD环节的输入，使得在参考喷油量m发生突变时，对喷油量误差进行过渡，输出m₀(k)以及m₁(k)输出使得喷油量缓和过渡到目标喷油量；

步骤三，通过非线性控制律输出基于误差e₁(k)与e₂(k)的控制量u₁(k)；

步骤四，将u₁(k)叠加ESO扩张控制器的总扰动补偿得到u(k)后，将u(k)输出到喷油器电磁阀，驱动喷油器进行下一次喷射，完成喷油量闭环。

根据本发明实施例提出的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，具有以下有益效果：

(1)根据黎曼波原理，通过实时测量喷油器入口压力来获取喷油量，以此作为喷油量闭环控制系统的反馈变量；

(2)通过引入跟踪微分器来过渡参考量突变引起的超调过大以及系统稳定性低的问题，缓和发动机的工作环境，延长喷油器的工作寿命；

(3)通过ESO扩张观测器来观测喷油器系统引入的输入扰动，系统扰动等，对闭环控制系统的输出进行补偿，提高系统的精确性和鲁棒性；

(4)用非线性控制律代替传统PID的参数组合方式，消除燃油系统喷油量闭环控制的静态误差。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，在高压油管的喷油器端安装压力传感器，以采集入口压力信号；

步骤S2，根据黎曼不变理论，将高压共轨端作为等压反射端，将所述入口压力信号作为一维非定常管流，根据声速方程和守恒方程，得到质量流量变化率与压力变化率的直接关系；

步骤S3，基于所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系，采用解耦算法求解实时燃油喷射量；

步骤S4，基于ADRC控制器，将所述实时燃油喷射量与目标燃油喷射量进行对比，并通过二阶跟踪微分器TD计算误差以及误差变化率，所述误差以及所述误差变化率经过非线性控制率环节输出基于误差的控制量，叠加扩张观测器ESO输出的总扰动补偿，给出下一次喷油脉宽信号以输出所述目标燃油喷射量，迭代执行步骤S3-步骤S4完成喷油量的实时闭环控制。

2.根据权利要求1所述的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系为：

其中，dG为质量流量变化率，dP为压力变化率，A为高压油管的截面面积，a为燃油声速。

3.根据权利要求1所述的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

步骤S301，基于所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系，当喷油脉宽短，且喷油结束时刻早于反射波回到测量点处的时刻，则通过第一解耦算法求解当前实时燃油喷射量；

步骤S302，当反射波在喷射过程中可回到测量点处，且针阀在喷射过程中没有运动到最大限位处，则过第二解耦算法求解当前实时燃油喷射量；

步骤S303，基于所述质量流量变化率与压力变化率的直接关系，当针阀在喷射过程中达到最大限位处，则通过第三解耦算法求解当前实时燃油喷射量。

4.根据权利要求3所述的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，所述第一解耦算法为：

其中，m为当前实时燃油喷射量，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t_c为激励电流结束时刻，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波。

5.根据权利要求3所述的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，所述第二解耦算法为：

其中，m为当前实时燃油喷射量，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t_c为激励电流结束时刻，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波，P_W3为油轨处的反射波。

6.根据权利要求3所述的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，所述第三解耦算法为：

其中，A为高压油管的截面面积，a为当前燃油声速，P_test为传感器实测压力，P_W1为球阀开启产生的膨胀波，P_W3为油轨处的反射波，t₀为喷油器激励电流起始时刻，t₁为针阀到达最大限位时刻，t₂为针阀开始落座时刻，t₃为喷油结束时刻，t_s为延迟时间，t_c为激励电流结束时刻，m为当前实时燃油喷射量。

7.根据权利要求1所述的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

步骤S401，引入二阶TD跟踪微分器，使目标燃油喷射量发生突变时，所述实时燃油喷射量过渡至所述目标燃油喷射量，并计算误差以及误差变化率；

步骤S402，利用扩张观测器ESO估计喷油器的第一状态变量、第二状态变量和实时总扰动估计值；

步骤S403，通过非线性控制律NLSEF处理所述误差、所述误差变化率、求解基于误差的控制量；

步骤S404，将所述控制量叠加所述实时总扰动估计值进行补偿，得到喷油脉宽信号，并将所述喷油脉宽信号输出至喷油器电磁阀，以驱动喷油器进行下次喷射，迭代执行所述步骤S3和步骤S401-S404，完成喷油量的实时闭环控制。

8.根据权利要求7所述的基于喷油量实时监测的ADRC喷油量闭环控制方法，其特征在于，所述非线性控制律NLSEF处理过程为：

e₁＝m₀(k)-z₁(k)

e₂＝m₁(k)-z₂(k)

u₁＝β₁fal(e₁,α₁,δ)+β₂fal(e₂,α₂,δ),0<α₁<1<α₂

u(k)＝u₁-z₃(k)/b

其中，e₁为误差，m₀为初次喷油质量，k为常数，z₁、z₂是对状态变量及其导数的估计值，z₃是对系统总扰动的估计，e₂为误差导数，m₁为系统观测喷油量的导数，u₁为非线性控制律的输出，β₁、β₂为误差非线性组合的参数，δ为线性区间的长度，α₁、α₂为观测器参数，b为补偿系数。

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