Управление коэффициентом избытка воздуха с помощью модифицированного пропорционально-интегрального регулятора и предиктора Смита

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Для выполнения двигателем с искровым зажиганием современных норм токсичности необходимо точное поддержание заданного состава смеси α в области стехиометрического значения (α=1,000) или с небольшими обогащениями (α=0,995…0,999). Достижение такой точности обеспечивается регулятором, работающим по обратной связи с датчиком состава смеси (lambda-зондом), установленным в выпускной системе двигателя внутреннего сгорания (ДВС). Для устойчивой и быстрой работы такого регулятора возможность использования стандартного пропорционально-интегрального (ПИ) закона управления ограничена. Это обусловлено наличием значительной задержки между изменением состава смеси в цилиндре двигателя внутреннего сгорания и реакцией lambda-зонда. Задержка приводит к перенакоплению интегральной части и, как следствие, некорректной работе регулятора.

Цель — повышение точности поддержания заданного состава смеси (α) в цилиндре двигателя внутреннего сгорания по обратной связи с lambda-зондом на переходных режимах.

Методы. Для достижения поставленной цели пропорционально-интегральный регулятор доработан моделью системы выпуска, прогнозирующей реакцию состава смеси на управляющее воздействие — изменение количества подаваемого топлива. Такой подход к регулированию носит название «предиктор Смита». Методика выполнения работы комплексная. Основные теоретические положения получены в результате аналитического обзора и расчётного моделирования, реализованы для системы управления двигателем внутреннего сгорания и проверены в результате моторных испытаний.

Результаты. Основные результаты получены в ходе моторных испытаний двигателей с искровым зажиганием 8ЧН 8,8/9,0 и 4ЧН 7,6/8,26. Показаны возможные значения динамических свойств выпускной системы. Так, например, постоянная времени и задержка для режима работы — n=1500 мин-1 и коэффициента наполнения ηv=0,3 могут составлять T=0,23 c и θ=0,21 c соответственно. Это приводит к затягиванию переходных процессов и перерегулированию при изменении целевого состава смеси. Установлено, что благодаря разработанному в ходе исследования регулятору, удаётся полностью устранить перерегулирование, а время переходного процесса сократить в 1,6 раза.

Заключение. Разработанный метод управления коэффициентом избытка подтвердил свою функциональную безопасность и эффективность в результате моторных испытаний. Данная методика может быть использована для системы управления двигателем внутреннего сгорания транспортного средства. В наибольшей степени полученные результаты актуальны для двигателей с искровым зажиганием с газотурбинным наддувом и широкополосным lambda-зондом, но могут быть применены и для дизелей или двигателей с искровым зажиганием с пороговым (релейным) lambda-зондом.

Об авторах

Павел Витальевич Душкин

Научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт «НАМИ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: pavel_dushkin@inbox.ru
ORCID iD: 0009-0006-2861-7434
SPIN-код: 7814-1836

канд. техн. наук, ведущий инженер-программист Центра программного обеспечения

Россия, Москва

Владислав Владимирович Кремнев

Научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт «НАМИ»

Email: kremnevvlad@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-2982-4785
SPIN-код: 2926-3228

аспирант Научно-образовательного центра, инженер-программист Центра программного обеспечения

Россия, Москва

Сергей Сергеевич Ховренок

Научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт «НАМИ»

Email: khovrenok@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-8714-5193
SPIN-код: 1202-6843

аспирант кафедры «Теплотехника и автотракторные двигатели», инженер-программист Центра программного обеспечения

Россия, Москва

Список литературы

  1. Guzzella L, Onder CH. Introduction to Modeling and Control of Internal Combustion Engine Systems. Berlin: Springer; 2010. doi: 10.1007/978-3-642-10775-7
  2. Isermann R. Engine Modeling and Control: Modeling and Electronic Management of Internal Combustion Engines. Berlin: Springer; 2010. doi: 10.1007/978-3-642-39934-3
  3. Lukanin VN, Morozov KA, Khachiyan AS, et al. Internal Combustion Engines. 3 vols. Vol. 1. Moscow: Vysshaya Shkola; 2007. (In Russ.)
  4. Giryavets AK. Theory of Automotive Gasoline Engine Control. Moscow: Stroyizdat; 1997. (In Russ.)
  5. Pokrovskiy GP, Belov EA, Dragomirov SG, et al. Electronic Engine Management. Moscow: Mashinostroenie; 1994. (In Russ.)
  6. Kudinov YI, Pashchenko FF, Kelina AY. Theory of Automatic Control (Using MATLAB — SIMULINK). Saint Petersburg: Lan; 2024. (In Russ.)
  7. Kuznetsov AG, Kharitonov SV. Automatic Control of Thermal Power Plants. Moscow: Bauman Moscow State Technical University; 2024. (In Russ.) EDN: EVABUH
  8. Dushkin PV, Savastenko AA, Khovrenok SS, et al. Automation of PI-controller tuning for fuel pressure control system in diesel common rail system. Dvigatelestroenie. 2023;1(291):51–63. doi: 10.18698/jec.2023.1.51-63 (In Russ.) EDN: YTUHPQ
  9. Evdonin ES, Dushkin PV, Kuzmin AI, et al. Automation of bench calibration tests of an automobile internal combustion engine. Trudy NAMI. 2021;4(287):12–21. doi: 10.51187/0135-3152-2021-4-12-21 (In Russ.) EDN: WAAIDG
  10. Evdonin ES, Dushkin PV, Kuzmin AI. Development and application of empirical models to optimize the control of an internal combustion engine. Trudy NAMI. 2020;4(283):101–108. doi: 10.51187/0135-3152-2020-4-101-108 (In Russ.) EDN: GBXFAT
  11. Medynskiy MM, Dyachuk AK. Numerical Optimization Methods Using Maple 11 System. Moscow: MAI-PRINT; 2009. (In Russ.) EDN: QJVUAD
  12. Zhao B, Song K, Xie H. Air-Fuel Ratio Control for Gasoline Engines Based on Physical Model Assisted Extended State Predictive Observer. In: 41st Chinese Control Conference (CCC). Hefei; 2022:5505-5510. doi: 10.23919/CCC55666.2022.9902013
  13. Nakagawa S, Oosuga KM. A New Air-Fuel Ratio Feed Back Control for ULEV/SULEV Standard. SAE World Congress. 2002. Paper 2002-01-0194. doi: 10.4271/2002-01-0194
  14. Na J, Chen AS, Huang J, et al. Air–Fuel Ratio Control of Spark Ignition Engines With Unknown System Dynamics Estimator: Theory and Experiments. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2021;29(2):786–793. doi: 10.1109/TCST.2019.2951125 EDN: ACKJFF
  15. Jiang J-h, Song E-z, Yao C, Long Y. Predefined Time Sliding Mode Control Based on Adaptive Smith Predictor for Air-Fuel Ratio in Natural Gas Engines. In: 2025 37th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). Xiamen; 2025:6678–6683. doi: 10.1109/CCDC65474.2025.11090891
  16. Nelles O. Nonlinear system identification: from classical approaches to neural networks and fuzzy models. Berlin: Springer; 2000. doi: 10.1007/978-3-662-04323-3

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Схема распределения целевого состава смеси по режимам работы двигателя с искровым зажиганием с наддувом: Мк — крутящий момент; n — частота вращения.

Скачать (58KB)
3. Рис. 2. Необходимость быстрого изменения целевого состава смеси на режиме защиты компонентов выпускной системы от перегрева (испытания двигателя с искровым зажиганием 8ЧН 8,8/9,0): tr — температура отработавших газов, t — время, α — коэффициент избытка воздуха.

Скачать (208KB)
4. Рис. 3. Функциональная сема простейшего регулятора: T — постоянная времени; θ — задержка; s — комплексная переменная; αжелаемая — целевой состав смеси; αцилиндр — состав смеси в цилиндре (формируется без задержки); αизмеренная — измеренный состав смеси (формируется через модель переходного процесса и задержки); ПИ-рег — регулятор, работающий по выражению 1.

Скачать (48KB)
5. Рис. 4. Моделирование переходного процесса: 1 — целевой состав смеси (αжелаемая); 2 — αизмеренная при коэффициентах KP=0,1, KI=3; 3 — αизмеренная при коэффициентах KP=0.1, KI=1; t — время.

Скачать (82KB)
6. Рис. 5. Переходный процесс для двигателя с искровым зажиганием 8ЧН 8,8/9,0 на режиме работы n=1500 мин-1, ηv=0,3: t — время; α — состав смеси.

Скачать (81KB)
7. Рис. 6. Схема модифицированного регулятора: αжелаем — целевой состав смеси; mm0 — сырое (без коррекций) значение топливоподачи; mm — итоговое значение топливоподачи; αпрогноз — прогноз состава смеси в выпускном коллекторе; αизмеренная — измеренное lambda-зондом значение.

Скачать (111KB)
8. Рис. 7. Схема кольцевого буфера: t1...tM — момент времени, в который происходит фиксация значения αпрогноз_i; M — количество ячеек массива.

Скачать (23KB)
9. Рис. 8. Автоматизированная настройка модели: αжелаемая — целевой состав смеси; αпрогноз — результат работы настраиваемой модели; αизмеренная — экспериментальные данные; Tмод и θmod — настраиваемые параметры; t — время.

Скачать (95KB)
10. Рис. 9. Результат оптимизации режимной точки двигателя 4ЧН 7,6/8,26: 1 — целевой состав смеси; 2 — моделируемый состав смеси; 3 — измеренный состав смеси; t — время; α — состав смеси; T — постоянная времени; θ — задержка.

Скачать (137KB)
11. Рис. 10. Графики переходного процесса для двигателя 4ЧН 7,6/8,26: а — α-регулятор выключен; b — α-регулятор работает в штатном режиме; с — отсутствует задержка в модели предиктора Смита; d — отсутствует задержка в модели предиктора Смита, некорректная постоянная времени; 1 — целевой состав смеси; 2 — измеренный состав смеси.

Скачать (288KB)

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).