[發明專利]基于支持向量機的發動機怠速控制系統設計方法

在審

• 申請號: 201711479180.6
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108196450A
• 公開（公告）日: 2018-06-22
• 發明（設計）人: 許芳;梁頔男;曲雅麗;于樹友;陳虹
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G06F17/50
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司 22100
• 代理人: 白冬冬

1.一種基于支持向量機的發動機怠速控制系統設計方法，其特征在于：其步驟是：

①根據系統的內部結構選取適當的輸入輸出變量；

②針對系統的動態特性設計適當的訓練樣本和測試樣本，并對訓練樣本進行挑選，除去相似樣本，以保證在全面的提取系統特征的同時保證訓練樣本數量最小；

③將獲得的訓練樣本對支持向量機進行離線訓練，以獲取支持向量機模型；

④對得到的支持向量機模型進行在線線性化，以減小計算負擔并保留系統動態特性；

⑤考慮發動機怠速工況下節氣門開度約束，利用模型預測控制算法構造代價函數，并通過求解代價函數對應的最優問題，獲得控制輸入作用于系統，從而實現對系統的控制。

2.根據權利要求1所述的基于支持向量機的發動機怠速控制系統設計方法，其特征在于：所述的輸入輸出變量具有兩個狀態量：發動機轉速和進氣歧管壓強，關于發動機轉速的支持向量機模型的輸出變量為發動機轉速的預測值，關于進氣歧管壓強的支持向量機模型的輸出變量為發動機進氣歧管壓強的預測值。

3.根據權利要求1所述的基于支持向量機的發動機怠速控制系統設計方法，其特征在于：支持向量機模型：

1)支持向量機學習過程

采用MATLAB版本的LIBSVM工具箱對模型進行離線學習，設定訓練樣本的格式：

其中N為發動機轉速，P_m為進氣歧管壓強，θ_th為節氣門開度，T_L為可測負載扭矩，u(i)為輸入數據，y(i+1)為預測值；得到發動機轉速的支持向量機的預測模型表達式：

其中n_sv1為支持向量的個數，α_i和為學習得到的權值，b為閾值，K₁(u(i)，u(k))為選擇的核函數，表達式如下：

K₁(u(i)，u(k))＝exp(-γ₁|u(i)-u(k)|²)γ₁＞0 (4)

對于發動機系統中的另一個狀態量P_m，采用同樣的方法，使用的訓練樣本為{u(i)，P_m(i+1)}，i＝1，2，…，n，核函數為

得到進氣歧管壓強的支持向量機預測模型表達式：

4.根據權利要求1所述的基于支持向量機的發動機怠速控制系統設計方法，其特征在于：在線線性化處理：

定義一個當前時刻的操作點：

u_k＝(N(k)，θ_th(k)，P_m(k)，T_L(k)) (7)

在此操作點對模型進行線性化，得到的模型數學表達式如下

其中，公式中的未知參數用以下公式求得：

將模型表達式整理成增量形式：

得到進氣歧管壓強的模型增量表達式：

其中