Управление коэффициентом избытка воздуха с помощью модифицированного пропорционально-интегрального регулятора и предиктора Смита
- Авторы: Душкин П.В.1, Кремнев В.В.1, Ховренок С.С.1
-
Учреждения:
- Научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт «НАМИ»
- Выпуск: Том 92, № 5 (2025)
- Страницы: 548-559
- Раздел: Теория, конструирование, испытания
- URL: https://bakhtiniada.ru/0321-4443/article/view/381386
- DOI: https://doi.org/10.17816/0321-4443-694143
- EDN: https://elibrary.ru/MIMAKS
- ID: 381386
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.
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб 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, МоскваВладислав 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, МоскваСергей 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, МоскваСписок литературы
- 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
- 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
- Lukanin VN, Morozov KA, Khachiyan AS, et al. Internal Combustion Engines. 3 vols. Vol. 1. Moscow: Vysshaya Shkola; 2007. (In Russ.)
- Giryavets AK. Theory of Automotive Gasoline Engine Control. Moscow: Stroyizdat; 1997. (In Russ.)
- Pokrovskiy GP, Belov EA, Dragomirov SG, et al. Electronic Engine Management. Moscow: Mashinostroenie; 1994. (In Russ.)
- Kudinov YI, Pashchenko FF, Kelina AY. Theory of Automatic Control (Using MATLAB — SIMULINK). Saint Petersburg: Lan; 2024. (In Russ.)
- Kuznetsov AG, Kharitonov SV. Automatic Control of Thermal Power Plants. Moscow: Bauman Moscow State Technical University; 2024. (In Russ.) EDN: EVABUH
- 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
- 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
- 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
- Medynskiy MM, Dyachuk AK. Numerical Optimization Methods Using Maple 11 System. Moscow: MAI-PRINT; 2009. (In Russ.) EDN: QJVUAD
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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











