基于車輛驅動力模型的汽油發動機空燃比控制試驗研究

孫建民+++尹鳳鳳+++韋智元

摘 要：文章主要研究發動機部分負荷工況下的空燃比控制。將發動機的數學模型作為被控對象，建立空燃比控制的仿真模型并進行仿真分析。采用PID控制算法進行了半實物仿真試驗，并進行了試驗分析。試驗結果表明，與未控情況相比，發動機節氣門PID控制系統試驗，響應速度適當較快，能達到預期控制要求。通過聯動仿真試驗，驗證了車輛發動機數學模型的可靠性，檢驗仿真試驗系統的可行性。

關鍵詞：驅動力模型；發動機空燃比；部分負荷工況；響應試驗

1 概述

全國大范圍霧霾天氣的加劇，促使我國最嚴環境保護法的出臺，其中，汽車排放法規尤為嚴格。發動機控制直接決定著汽車的整車性能和排放水平，空燃比控制是發動機最基本控制問題之一[1]。三元催化轉換器被廣泛地應用在汽油發動機上，用于處理發動機中的廢氣，降低發動機有害氣體的排放。理論上，三元催化轉換器將發動機廢氣中的有害氣體CO、HC轉化成無害氣體CO2、H2O、NO、N2和O2等，然后排放至空氣中。采用空燃比閉環控制，可以有效地將發動機空燃比值維持在理想空燃比左右，使三元催化轉換器保持較高的轉換效率，達到降低排放的目的。

車輛電子節氣門的廣泛使用，為發動機燃油供給的精確控制提供了較好的基礎。電子節氣門的實時響應能力對發動機的運行及排放影響重大，尤其在變工況的過程中更為明顯。車輛在城市道路行駛過程中，部分負荷工況是電控汽油發動機運行最多的工況，為了使三元催化轉換器轉換率趨近理想狀態，結合電子節氣門的變工況控制，針對電控汽油發動機在部分負荷工況下，采用PID控制方法，以空燃比為控制目標，進行半實物仿真試驗研究，重點探討部分負荷工況下節氣門響應能力的提高方法，為發動機排放的精細控制奠定基礎。發動機的運行工況主要包括起動工況、部分負荷工況、全負荷工況、加減速工況以及怠速工況，部分負荷工況是汽車行駛中最普遍的工況[2]。

2 基于車輛驅動力的電控發動機數學模型

由于車輛是復雜多變的非線性系統，存在子系統和子系統之間的耦合增加了分析難度，以及仿真系統計算量大等問題，所以建立適宜的數學模型并進行必要的簡化是進一步研究的重要保障[3]。文章首先把車輛系統看成是一個以節氣門開度θ為輸入，以車輛質心速度u為輸出的系統，著重進行部分負荷工況下的空燃比控制策略研究。根據車輛行駛方程式的推導，得出發動機的輸入節氣門開度θ和輸出轉速n的關系式，建立基于車輛驅動力的發動機數學模型[4]。

車輛正常行駛中，車輛的驅動力為Ft，車輛行駛的總阻力主要包括滾動阻力Ff，空氣阻力Fw（車輛等速行駛時），坡度阻力Fi（車輛上坡行駛時）和加速阻力Fj（車輛加速行駛時）。即？撞F=Ff+Fw+Fi+Fj，所以？撞F=Ft。

式中，δ為車輛旋轉質量換算系數（？啄=1.0+？啄1+？啄2ig2，？啄1≈？啄2=0.3～0.5[5]），m為車輛質量，du/dt為行駛加速度。

根據上述方程式分析，得出此模型的車輛行駛方程式：

考慮到車輛行駛的道路，一般坡度不會很大，幾乎接近于零，cos？茲≈1，sin？茲≈tan？茲≈i（i是傳動比，i=igi0），u=0.377nr/igi0等多方面的因素，故將式6改寫為：

以某輕型乘用車為例主要參數見表1[6]。

根據表1，式（7）并經過拉氏變換得到發動機節氣門開度與轉速的傳遞函數：

3 發動機空燃比PID控制仿真與分析

發動機空燃比閉環控制的目的是有效地將空燃比值維持在理想空燃比附近，此時能保持較高的轉換效率，起到降低排放的作用。選取針對電控汽油發動機在部分負荷工況下的目標空然比，采用PID控制算法對理想空燃比進行閉環控制。

在部分負荷工況下，通過構建適于發動機節氣門的PID控制策略，以燃油利用率作為發動機的主要控制目標，設計汽油發動機空燃比控制器，部分負荷工況下空燃比PID控制系統如圖1所示。

在控制系統執行過程中，將目標空燃比與實際空燃比的偏差值作為輸入量，氧含量作為輸出量。為了維持空燃比的恒定，PID控制需要調節進氣量，使氣缸內的混合氣充分燃燒，增大輸出功率，實現部分負荷工況下，提高發動機的燃油利用率，改善排放性能。

在發動機部分負荷工況下，研究和設計用于發動機節氣門的PID控制器。在控制器中設計中，調節參數是控制系統設計的關鍵環節，需要對控制對象進行深入的分析研究，從而確定PID控制器中的調節參數[8]。在仿真試驗過程中，選取PID控制器的調節參數為：kp=17.377，ki=2.875，kd=0.031。建立發動機部分負荷工況下空燃比PID控制系統仿真試驗模型如圖2所示。

對于發動機空燃比PID控制仿真系統，初始節氣門開度設置為10°，由于節氣門開度的取值范圍在0°～90°之間，所以需要對PID控制器的輸出加以限幅保護，在此工況下將上限值設置為節氣門開度的2/3左右，在仿真過程中，取節氣門開度為60°。以發動機在部分負荷下的瞬態加速信號作為模型的輸入信號，針對發動機節氣門未控及PID控制情況下，其響應曲線如圖3所示。

可見，對于發動機的部分負荷工況，節氣門未控時，其動態響應效果不是很理想，系統的最大超調已經超過了30%，最大超調量超過了50%，且調節時間較長，這種響應效果勢必會影響空燃比的有效控制。而PID控制可以調節積分參數降低超調量，由圖3可以看出，在10s的時候，空燃比由30將到了25，使調節時間縮短，二者相比而言，PID控制的動態性能，無論是超調量還是調節時間上，都得到了相應地改善。

4 電控發動機節氣門控制系統試驗研究

電子節氣門控制系統是電控發動機空燃比控制中的重要一環，節氣門是發動機電控系統中的重要部件，是實現發動機電子控制的基礎。節氣門的結構主要包括節氣門體、節氣門、節氣門驅動裝置（電機）、角度傳感器等。在電子節氣門的開度控制過程中，并不是完全由駕駛員踩踏油門踏板來決定的， ECU還要根據檢測到的當前車輛行駛的狀況信號，即當前車輛對發動機輸出扭矩的需求，來計算節氣門的最佳開度，進而控制電機驅動節氣門到達相應的開度，使發動機空燃比處于理想狀態。從而達到加強車輛的動力性、安全性和舒適性，并且在很大程度上節省燃油、降低排放的目的[7]。因此，本文通過節氣門控制試驗平臺研究為進一步發動機空燃比控制試驗系統研究奠定基礎。

4.1 節氣門控制試驗系統

節氣門控制平臺的結構如圖4所示，主要包括ECU仿真模塊、電源模塊、節氣門控制模塊等。在codewarrior、MATLAB/simulink和simulink MBD開發環境下，由上位機和節氣門控制平臺構成發動機節氣門控制試驗系統。

本文采用硬件在環的快速原型設計方法進行節氣門系統控制試驗。采用穩定工況PID控制模型作為研究對象，通過在主機上調試控制器，研究節氣門試驗系統的控制效果。

4.2 部分負荷工況節氣門控制系統試驗及分析

針對節氣門控制模型，將輸入端接A/D轉換器，輸出端接PWM方式驅動的電機，通過調整A/D轉換器和驅動電機的參數，構成節氣門控制試驗模型。用信號線將主機的串口和ECU仿真模塊的接受端相連，將被控對象的輸入信號傳給ECU仿真模塊的控制器，構成試驗系統的輸入環節。同時，用信號線將ECU仿真模塊和節氣門控制模塊相連，構成試驗系統的輸出環節。

本文將模數轉換器（AtoD Converter）和PWM波形驅動的電機連接到前面所建立的發動機模型中，AtoD Converter作為模型的輸入端，PWM波形驅動的電機作為模型的輸出端。部分負荷工況節氣門系統的控制框圖，如圖6所示。

在試驗過程中，調節“加速踏板模擬”旋鈕，使節氣門處于部分負荷工況。由方波作為輸入信號的時候， 如圖7所示，輸入信號為方波。

觀察節氣門的時域響應過程并記錄，主要就是觀察節氣門的運動是否柔和，是否有卡滯，然后逐步調節PID值， 直到運行柔和、無卡滯。經兩次結果對比分析得到在這個調節過程中，周期激勵處于上升階段，PID控制節氣門系統的響應速度適當較慢且超調量較小，當周期激勵處于下降階段，PID控制節氣門系統的響應速度適當較快，說明此時的PID值，對系統的控制效果是最優的，對系統的穩定性也是最佳的。

對于部分負荷工況節氣門控制系統，由輸入的方波信號確定節氣門位置（部分負荷工況節氣門開度），對比節氣門未控與PID控制情況的響應結果，從圖7可以看出，在此工況下， 在周期激勵處于上升階段，PID控制節氣門系統的響應速度適當較慢且超調量較小，當周期激勵處于下降階段，PID控制節氣門系統的響應速度適當較快且輸出電壓為2.73V，對于上一節節氣門控制系統性能測試，得到了很好的驗證，結果表明，部分工況節氣門PID控制系統能達到預期控制要求，驗證了發動機數學模型的可靠性。

5 結束語

本文主要研究發動機部分負荷工況下的空燃比控制。將發動機的數學模型作為被控對象，建立空燃比控制的仿真模型并進行仿真分析。

（1）部分負荷工況是發動機運行最多的工況，該工況下電控發動機空燃比控制系統的研究對降低排放提高燃油經濟性具有重要意義。

（2）根據車輛行駛方程式，簡化發動機系統，建立了發動機節氣門開度為輸入、轉速為輸出的數學模型，得到了發動機節氣門開度和轉速的傳遞函數。

（3）通過聯動仿真試驗，驗證車輛發動機數學模型的可靠性，檢驗仿真試驗系統的可行性。電子節氣門PID控制系統試驗平臺的測試，表明電子節氣門控制系統的精度和可靠性，并驗證了前一節的結論，節氣門開度與電壓間的關系。

參考文獻

[1]陳虹，等.汽車控制的研究現狀與展望[J].自動化學報，2013，39（4）：322-346.

[2]Hou Z X，Wu Y H. The research on air fuel ratio predictive model of gasoline engine during transient condition[C].IEEE International Conference on Mechatronics and Automation，Harbin，2007.

[3]Takao Kenji，Yamamoto Toru，Hinamoto Takao. A Design of Model Driven Cascade PID Controllers Using a Neural Net-work Network[J].IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics，Communications and Computer Sciences，2004（9）：2322-2330.

[4]郭彥穎.發動機建模及PID速比控制器設計[D].吉林大學，2007：3-7.

[5]Cesare Alippi. A Neural Network Based Control Solution to Air Fuel Ratio for Automotive Fuel Injection System[J].IEEE Transactions on System Man and Cybernetics Part C，2003，33（2）：106-113.

[6]劉金錕.先進PID控制MATLAB仿真[M].北京：電子工業出版社， 115.

[7]陳小云.基于模糊PID控制的數字溢流閥的建模與仿真[J].計算機仿真，2012：1006-9348

[8]洪琳.汽車電子節氣門控制原理及發展現狀[J].科學與財富，2013：1671-2226.