基于遺傳優化模糊PID高壓共軌系統噴油量的控制算法

王國超，吳慶林

(1.重慶理工大學 重慶汽車學院，重慶 400054;2.重慶紅江機械有限責任公司，重慶 402162)

現代柴油機噴射技術研究發展的兩大主要方向是缸內直噴和高壓噴射［1］，其中高壓噴射技術又分為電控單體泵技術和電控共軌技術。高壓共軌燃油噴射技術以其可獨立控制噴油定時、高的噴射壓力以及噴油速率柔性可調等特性，有助于柴油機獲得良好的經濟性、動力性和排放特性。常規PID控制是實際應用中使用最廣泛的一種基本控制策略，魯棒性較強。但由于常規PID控制中的比例、積分、微分3個基本參數一旦整定好后就不能再改變，因此對強非線性或未知干擾較強的系統將不能很好地控制。而模糊控制可以對復雜的非線性系統進行有效控制，具有較強的自適應能力。用模糊推理方法實現對PID三個基本參數的在線自整定，將這2種控制策略結合起來，則能構成具有兩者優點的控制器，即能實現精確的控制，有較強的自適應性，也能有效地實現控制策略。但是在一般的模糊控制系統中，模糊控制的規則基本上來源于那些控制領域的專家和技術人員的專業知識，具有相當大的主觀性，對于復雜非線性且有較強隨機擾動的控制系統來說，這些控制規則有時會出現較大的出入，而且隸屬函數的選取也是如此。因此，本文根據高壓共軌具有的非線性、時變性、易受干擾性和控制精度要求高等特點，設計研究了高壓共軌系統的應用遺傳算法優化的模糊PID控制器，并進行了計算機仿真。

1 高壓共軌系統噴油量控制

電控高壓共軌燃油系統結構原理見圖1，主要包括油箱、濾清器、輸油泵、高壓油泵、共軌管、噴油器、電控單元及傳感器等一系列輔助測控設備。柴油機的噴油量是由噴射壓力和噴油持續時間共同決定的，所以穩定的噴油壓力控制和精確的定時機制是控制系統的核心。此外，高壓共軌系統仍然是用凸輪帶動高壓油泵產生高壓油，共軌壓力是一個與轉速相關的脈動系統，同時在變工況時，噴油量的突然波動也會直接影響共軌壓力的波動，這就使這個多變量控制系統相當復雜［1］。

圖1 電控高壓共軌燃油系統結構原理

2 基于遺傳算法優化的高壓共軌系統模糊PID控制器設計

對控制理論的研究已經有上百年的歷史，研究控制學科的專家們也在各自的領域設計出了多種控制方法，并在前人的基礎上對各種控制算法進行改進和優化。根據工程試驗研究的實際需要，選擇模糊PID控制方式來實現對高壓共軌燃油系統的噴油壓力和噴油量的控制，并用遺傳算法對模糊PID控制器的參數加以優化，以獲得更好、更精確的控制效果。圖2為控制器的模糊PID控制框圖。

圖2 控制器的模糊PID控制框圖

2.1 模糊PID控制

本文的模糊控制器采用2×3Mamdani模糊推理系統，輸入為e(系統誤差)和ec(系統誤差變化率)，輸出為 PID 三個參數的調整量 dKp、dKi、dKd。輸入、輸出變量對應的語言變量 e、ec和 dKp、dKi、dKd的語言值均取為 NB、NM、NS、ZO、PS、PM 和 PB七個模糊子集，e、ec 的模糊集論域設為{0，1，2，3，4，5，6}，dKp、dKi、dKd的模糊集論域設為{0，0.2，0.4，0.6，0.8，1}。在這個模糊推理系統中，各模糊變量的隸屬函數為三角形隸屬函數。輸出變量經過重心法解模糊得到調整量的精確值。這樣PID就隨著系統的誤差和誤差變化的情況而采用不同的參數進行計算，實現了PID的自調整，從而改善了系統的調節特性。3個參數的調整可表示為:

式中:Kp(0)、Ki(0)、Kd(0)為PID參數的初始值;dKp、dKi、dKd為模糊控制器根據實時變化校正的PID 調解器參數的變化值;PKp、PKi、PKd分別是 dKp、dKi、dKd的比例因子，其值和 Ke、Kec都是通過遺傳算法優化得到的。圖3(a)、(b)為噴油量和軌壓的Fuzzy Logic圖，為E和EC的規則化;輸入輸出變量隸屬函數如圖4所示，Kp、Ki、Kd模糊控制參數輸出如圖5所示。

圖3 噴油量和軌壓的Fuzzy Logic圖

圖4 噴油量和軌壓偏差及偏差變化率隸屬度函數

圖5 控制參數輸出

2.2 遺傳算法優化模糊PID控制

遺傳算法優化模糊PID控制器主要有3種優化方法:基于量化因子和比例因子的優化、基于隸屬度函數的優化和基于控制規則的優化。當用遺傳算法對量化因子和比例因子進行優化調整時，相當于模糊控制規則數量的增加。量化因子的自調整使模糊控制規則和隸屬函數發生了變化，能使用某種優化方法，根據一定的系統性能指標得到優化的規則和隸屬函數，可大大減小人為主觀性的影響，極大地提高控制系統的動靜態性能［2］。因此采用遺傳算法對模糊PID控制器的量化因子和比例因子進行尋優。遺傳優化模糊PID框圖如圖6所示。利用Matlab中的遺傳工具箱函數，采用二進制編碼方式，分別對自調整模糊PID控制器的 Ke、Kec、PKp、PKi、PKd參數進行尋優［3－6］，Kp最佳適應度及繼續優化的Kp適應度如圖7、8所示。

圖6 遺傳優化模糊PID框圖

圖7 Kp最佳適應度

圖8 繼續優化的Kp適應度

3 高壓共軌柴油機模型仿真分析

在Matlab/Simulink中利用模糊和遺傳工具箱可以搭建高壓共軌柴油機的遺傳優化的模糊PID控制模型，在搭建系統的過程中控制對象參考模型［8］為

用 Matlab/Simulink建立仿真框圖，如圖9所示。

圖9 基于遺傳優化的模糊PID高壓共軌系統控制框圖

設置初始軌壓為100 MPa，5 s后軌壓升至120 MPa，加入階躍輸入信號。Simulink仿真采用Variable-step的Ode45(Dormend Prince)算法，絕對誤差自動選取，相對誤差為1e－3，設置仿真時間為10 s。運行仿真，得到軌壓信號，并與PID控制結果比較，仿真結果如圖10所示。

圖10 仿真結果

需要說明的是，在高壓共軌系統中檢測噴油量，優化噴油效果時，最大的影響因素是軌壓的波動。因此，在設計控制系統的過程中，常以對軌壓的控制效果來檢測系統的性能。

控制算法執行代碼生成。在Matlab/Simulink中建好系統模型和控制模型后，配置代碼生成參數，使生成的代碼可以在微控制器中直接運行。需要注意的是，在代碼生成時，只支持固定步長的模型，變步長模型系統會提示出錯，因為RTW中大多數的求解器都是設定為固定步長的，支持變步長求解器只有rsim_tlc。圖11為代碼生成的參數設定，根據目標控制器的型號來選擇硬件配置，本文采用的控制器芯片為飛思卡爾生產的S12X系列。Simulink中點擊 Tools→Code Generation→Model Build生成C代碼后，需要對所得到的代碼進行及時的參數驗證，核對各初始化的參數頭文件與控制器代碼編寫器的一致性及各接口函數名。模型生成C代碼后首先在PC主機的Matlab/Simulink仿真平臺上進行離線仿真測試，從而能及時發現定點數值及代碼數值精度的影響，便于及時修正。

4 算法驗證

在實際實驗過程中，高壓共軌燃油噴射系統起動實驗在油泵實驗臺上幾乎是不可能完成，必須在裝機之后才可以完成，因此，本文在油泵實驗臺上完成的硬件在環仿真實驗是在接近怠速的情況下進行的。同時，遺傳算法雖在優化效果上相當明顯，但其離散的操作過程無法在實驗臺上進行實時在線的硬件在環仿真，只能將單次優化的結果人工寫入控制器中，這樣工作量很大且沒有實際意義。由于時間有限，硬件在環仿真實驗中沒有對遺傳優化的模糊PID控制器進行下載和實驗。表1為基于噴油閉環模糊PID控制的高壓共軌系統在不同噴油提前角、不同噴油脈寬和轉速下的怠速噴油量及其與目標值的相對誤差。該型號柴油機高壓共軌系統額定噴油量為提前角64.4°，噴油脈寬 39.8°，轉速 1 000 r/min，額定噴油量為 941.04 mm3。

圖11 生成代碼目標硬件配置

表1 實驗數據記錄

5 結束語

采用遺傳算法優化模糊PID控制器的量化比例因子，并用Matlab遺傳算法工具箱和Simulink建立高壓共軌系統噴油量控制仿真模型。仿真結果表明:對于復雜的高壓共軌系統，采用遺傳算法優化模糊PID控制器的控制參數可獲得比較滿意的控制效果，在壓力變化的過程中能快速使壓力穩定，超調更小，為解決高壓共軌系統噴油量控制問題提供了一條有效途徑。

［1］周文華.高壓共軌電控噴油系統控制算法研究［J］.內燃機工程，2002(4):30 －33.

［2］覃來豐.基于遺傳算法優化的模糊控制器在鋼球磨煤機中的應用［D］.杭州:浙江大學，2007.

［3］程大方，張烈平.遺傳算法優化模糊PID的噴霧干燥溫度控制應用［J］.工業控制計算機，2010，23(3):51－53.

［4］王海軍，陳一民.一種基于遺傳算法優化的模糊控制器研究［J］.微計算機信息，2006，22(10)11－13.

［5］劉國華，包宏.用Matlab實現遺傳算法程序［J］.計算機應用研究，2001(8):80－82.

［6］Lou G H，WU H B.Study of the fuzzy PID control based on genetic algorithm［C］//Chinese Control and Decision Conference.Guilin:IEEE，2009:6110 －6112.

［7］吳春富.基于遺傳算法優化的模糊PID控制研究［J］.自動化技術與應用，2005(7):1416.

［8］張美娟.柴油機共軌壓力模擬控制系統開發［D］.無錫:江南大學，2000.

［9］王澤平，任杰，王黎明.客車柴油機排放及其控制技術［J］.客車技術與研究，2010(1):17 －19.

［10］譚建勛，王志偉，蔣習軍.直列泵柴油機燃用二甲醚燃料的試驗［J］.重慶理工大學學報:自然科學版，2010(12):88－92.