[發明專利]組合脈譜對發動機EGR率控制的方法

無效

• 申請號: 200710301906.7
• 申請日: 2007-12-20
• 公開（公告）號: CN101285422A
• 公開（公告）日: 2008-10-15
• 發明（設計）人: 高小群;宮春勇;趙華
• 申請（專利權）人: 山東申普汽車控制技術有限公司
• 主分類號: F02D21/08
• 分類號: F02D21/08
• 代理公司: 淄博科信專利商標代理有限公司
• 代理人: 孫愛華

1、組合脈譜對發動機EGR率控制的方法，其特征在于：包括基本EGR率脈譜參數和動態EGR率脈譜參數，基本EGR率脈譜參數是經過臺架標定或經過臺架及道路參數優化標定的脈譜參數，動態EGR率脈譜參數是控制系統自學習在線自標定和自優化生成的脈譜參數，通過控制系統按控制策略對汽油發動機EGR率進行自適應控制。

2、根據權利要求1所述的組合脈譜對發動機EGR率控制的方法，其特征在于：EGR率脈譜參數的組成是不同工況分區的若干個子脈譜參數區域之和，每個區域都按該區域的控制目標值分為閉環控制目標和開環控制區域。

3、根據權利要求1所述的組合脈譜對發動機EGR率控制的方法，其特征在于：控制系統采用基本EGR率脈譜，在部分負荷下采用EGR，全負荷及節氣門開度低于20％的工況下，EGR率取零，EGR率的控制范圍為5％-25％。

4、根據權利要求1所述的組合脈譜對發動機EGR率控制的方法，其特征在于：控制系統包括微處理器、小腦關節控制器CMAC、鐵電存儲器、傳感器信號、信號調理電路、功率驅動電路、EGR系統驅動，鐵電存儲器與小腦關節控制器CMAC互聯，小腦關節控制器CMAC與微處理器互聯，傳感器信號通過信號調理電路與微處理器相連，微處理器與功率驅動電路相連，功率驅動電路與EGR系統驅動相連。

5、根據權利要求1所述的組合脈譜對發動機EGR率控制的方法，其特征在于：動態EGR率脈譜參數的生成方法是，根據工況條件和使用條件的變化以及發動機自身因素變化學習生成的一系列自適應參數，該自適應參數在工作過程中按工況依據條件變化自適應學習和經驗聚類，反復應用和實時修正而不斷刷新；

在EGR率控制過程中，EGR率的控制范圍是5％-25％，控制系統通過自適應學習和控制，在常規控制器空燃比閉環控制模式下(部分負荷工況)在此范圍生成動態EGR率脈譜參數，其動態EGR率脈譜的生成是，根據節氣門位置信號、轉速信號、進氣壓力信號、冷卻水溫度信號的變化，以該條件下的基本EGR率脈譜為數據節點，通過以上信號的變化率計算以及曲軸轉角加速度、噴油脈寬變化率判定被控目標在數據節點相鄰區域的變化趨勢，確定尋優區域，將確定的區域取中點，該中點為攺變后的新數據節點，再按以上信號的變化率確定更小區域，如此反復，逼進最小區域，當以上信號變化率趨進于一個給定的，近似于零的閾值時，確定該點；

動態EGR率脈譜的生成步驟是：

a、確定動態EGR率脈譜生成區域：以某一工況條件下的控制EGR率的基本修正EGR率脈譜，以及表征此刻工況條件的相關各特征信號值為數據節點，以該節點的基本修正EGR率脈譜參數y為中心值，以期望EGR率和實際的與節氣門開度偏差所對應的EGR率偏差為基本參考半徑，找出動態EGR率脈譜生成區域(y-Δy，y+Δy)；

b、確定動態EGR率脈譜生成的尋優區域：在同維空間區域利用該數據節點中表征該工況的相關各特征信號值的變化率大小進行動態EGR率脈譜生成趨勢判定，從而判定更小的區域是在(y-Δy)還是在(y+Δy)一邊，確定后以(y-Δy)或(y+Δy)區域的中值為目標逼近后的新節點，并且以該EGR率目標為中心，確定新的逼近后的動態EGR率脈譜生成區域，如此反復，不斷逼近，直到最小的區域min(y-Δy，y+Δy)出現，該區域為尋優區域；

c、動態EGR率脈譜的生成：當表征該工況的相關各特征信號值的變化率趨近于一個近似于零的常數ε時，以及進行概率統計處理的相關特征信號的概率分布在允許的范圍內，確定min(y-Δy，y+Δy)中的中值點y_m，該點即為生成的動態EGR率脈譜參數；

d、確定動態EGR率脈譜：重復以上過程a-c，并且在全過程小腦關節控制器CMAC對EGR率控制目標進行自適應學習和跟蹤，以及對偏差進行逼近調整和進行經驗聚類，當相關各特征信號值的變化率ε及相關特征信號的概率分布穩定在一個允許的變化范圍內時，確定該動態EGR率脈譜參數，存入鐵電存儲器，此時，確定的動態EGR率脈譜參數和所對應的相關各特征信號值為一組數據節點，該節點即為動態EGR率脈譜參數，該動態EGR率脈譜參數的集合構成動態脈譜；

e、對動態EGR率脈譜的刷新：生成的動態EGR率脈譜在噴油脈寬控制過程中，由于發動機自身特性及使用環境攺變使其EGR率控制目標也有所變化，其所組成的數據節點在進行a-d的過程時，當確定其相關各特征信號值變化率ε改變，且不在允許的變化范圍時，重新生成新的動態EGR率脈譜參數，經小腦關節控制器CMAC對EGR率控制目標進行自適應學習和跟蹤，以及對偏差進行逼近調整和經驗聚類確定，對原來數據節點地址單元刷新。