基于數學建模的汽車發動機電子控制系統優化

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0152-03

Optimization of Automotive Engine Electronic Control System Based on Mathematical Modeling

WangLimin，WangHui

（School of Mathematicsand Information Science，Zhengzhou Shengda University，Zhengzhou 450o，China）

【Abstract】Theelectronic control system of automotiveengines is thecore technology for improving the power performance，fueleficiencyandemissionlevelofvehicles.The traditionalcontrol method isdificulttoadapttocomplex workingconditions duetothe fixedparameter seting.However，theelectroniccontrol system（ECU）realizes the dynamicadjustmentof multipleparameters through theclosed-loopcoordinationofsensors，controlunitsandactuators. Thisarticlemainlyanalyzes thecompositionarchitectureandfunctionsofthesystem，explores itsapplication mechanisms in powerperformance optimization，fuel eficiencyand emission balance，and improvementof driving experience，andfocuses onstudying the optimization methodsbased on mathematical modeling，including the collaborative optimization of power and fuelconsumption bythestate spacemodeland the precise driving of emission controlbythechemicalreactionkineticsmodel.AndtheimprovementofsystemrobustnessbyLyapunov'sstability theory.Studies show that mathematical modeling technologycaneffectively improve the responsespeed，stabilityand environmentaladaptabilityof thesystem.Itisexpectedtoprovidesometheoretical supportfortherefinedregulationof the engine control system.

【Key Words】mathematical modeling ；automobile engine；electronic control system；power optimization；emission ：ontrol；robustness

0 引言

汽車發動機作為車輛的核心動力源，其性能直接決定車輛的動力性、燃油效率與排放水平。隨著全球環保法規的日益嚴苛及消費者對高性能汽車需求的提升，如何在保障動力輸出的同時實現油耗與排放的協同控制，成為汽車技術領域的關鍵挑戰。傳統發動機控制依賴固定參數設定，難以動態適應復雜工況與環境變化。電子控制技術的革新推動了發動機電子控制系統ECU的普及，其通過實時監控與參數調節提升了系統適應性，但高效控制策略的開發仍需依托數學建模技術，以精準刻畫發動機動態特性及環境耦合關系。基于此，本文圍繞數學建模在發動機電子控制系統中的應用展開研究，旨在為系統精準調節提供理論支撐，推動汽車綜合性能的全面提升。

1系統架構解析

汽車發動機電子控制系統通過電子技術與機械系統的深度融合，構建了以傳感器、控制單元、執行器為核心的閉環控制網絡，實現了對發動機工作狀態的精準調控。該系統通過實時數據采集、智能決策與動態執行，顯著提升了發動機的動力性、經濟性與環保性。汽車發動機電子控制系統的組成與功能如表1所示。

傳感器模塊作為系統的“感知層”，負責捕捉關鍵運行參數。氧傳感器實時監測尾氣氧含量，為燃油噴射量調節提供依據；節氣門位置傳感器反饋油門開度，輔助ECU識別駕駛意圖。ECU作為系統的“決策中樞”，內置數學模型將傳感器數據與預設控制策略耦合，例如通過空燃比閉環控制動態調整噴油脈沖寬度。執行器模塊則是系統的“執行層”，噴油嘴根據ECU指令精確控制燃油噴射時序與劑量，點火線圈通過調節點火提前角優化燃燒效率。

3大模塊通過“傳感器監測 $$ ECU決策 $$ 執行器調節 $$ 反饋監測”的閉環機制協同工作。以急加速場景為例，節氣門位置傳感器檢測到油門開度突變，ECU立即增大噴油量，提前點火時間，并同步調節廢氣再循環閥以減少排放干擾，整個過程在毫秒級完成。相較于傳統機械控制，電子控制系統的優勢體現在： ① 實現多參數協同優化（如動力與排放的平衡）； ② 通過自適應學習功能（如冷啟動策略優化）提升智能化水平。

2系統性能優化路徑

2.1 動力性能與響應優化

電子控制系統通過精準調節發動機核心參數，顯著提升了車輛的動力輸出與動態響應能力。當駕駛員踩下油門時，節氣門位置傳感器實時捕捉踏板開度變化，ECU基于實時數據協同調整燃油噴射量、點火時機與渦輪增壓壓力。例如，急加速工況下，系統通過短期增加噴油量，提前點火時間并降低廢氣再循環率，實現動力的快速釋放。與傳統機械控制相比，電子系統可根據環境參數（如發動機溫度、海拔）動態優化控制策略。低溫啟動時，自動提高怠速轉速以防止熄火，高負荷爬坡時，調節氣門正時以增強扭矩輸出。此外，渦輪增壓系統的電子協同控制有效緩解了渦輪遲滯問題，縮短了動力響應時間，提升了車輛操控的靈敏性。圖1為電子控制式燃油噴射系統。

2.2 燃油效率與排放控制的平衡

電子控制系統通過精細化調節實現了燃油經濟性與排放控制的協同優化。氧傳感器實時監測尾氣氧濃度，ECU據此將空燃比動態調節至理論最優值（14.7：1），確保燃油充分燃燒。勻速巡航時，采用稀薄燃燒策略以降低油耗，急加速工況下，切換至濃混合氣模式以保障動力。廢氣再循環（ExhaustGasRecirculation，EGR）閥的電子控制通過將部分廢氣導入氣缸降低燃燒溫度，抑制氮氧化物生成2。三元催化器的高效工作依賴于ECU的閉環控制。當檢測到催化器溫度不足時，系統主動調整點火角度以提高排氣溫度，加速催化器起燃。這種動態調節能力使發動機在不同工況下均能兼顧效率與環保，例如城市擁堵路段通過降低怠速噴油量減少積碳，高速行駛時，優化氣門升程以降低泵氣損失。

2.3駕駛體驗與環保要求的結合

電子控制系統通過智能化策略實現了駕駛舒適性、操控性與環保法規的深度融合。駕駛模式選擇功能（如經濟、運動、舒適模式）允許ECU對發動機與變速器進行聯動調節，經濟模式下優先降低換擋轉速與噴油量，運動模式則延遲升擋并提升渦輪增壓壓力。自動啟停技術通過智能邏輯控制（如監測電池電量、空調負載）避免頻繁啟停帶來的不適，同時減少怠速排放。在NVH（噪聲、振動與聲振粗糙度）優化方面，系統通過爆震傳感器識別異常振動，動態調整點火時機以消除敲缸異響，提升動力輸出平順性。環保法規要求被深度嵌人控制策略，例如國V標準下，ECU強制限制冷啟動噴油量，以確保排放達標為優先目標。

3數學建模方法應用

3.1動力輸出與油耗優化

數學建模通過構建發動機運行參數的動態關系網絡，實現動力輸出與燃油效率的協同優化。基于狀態空間模型，系統將節氣門開度、進氣量、噴油脈寬等參數映射為扭矩輸出與燃油消耗的函數關系，通過梯度下降算法實時求解最優控制策略。如在急加速工況下，模型通過預測未來3s內的動力需求，動態調整渦輪增壓壓力與氣門升程的耦合關系，既保證瞬態扭矩躍升，又避免過量噴油導致的燃燒效率下降。針對部分負荷工況，模型引人模糊邏輯控制，將駕駛意圖（如油門踏板變化率）與道路坡度、載重信息融合，自適應調整空燃比閉環控制（圖2）的響應閾值，使發動機始終運行在高效區間]。

此外，卡爾曼濾波算法通過抑制缸內壓力信號噪聲，精準估算燃燒相位，優化點火提前角修正量，在抑制爆震風險的同時最大化熱效率。

3.2排放控制與環境優化

基于化學反應動力學的排放模型，為尾氣凈化系統提供精準控制依據。通過構建三元催化器轉化效率與排氣溫度、空燃比的非線性映射關系，模型動態優化廢氣再循環率與二次空氣噴射策略。例如，在冷啟動階段，模型通過前饋控制提前加熱催化器載體，同時調整點火延遲角以提高排氣溫度，將催化器起燃時間縮短。針對氮氧化物NO生成機理，模型采用分層燃燒控制策略。在預噴階段形成稀薄混合氣抑制燃燒溫度，主噴階段通過高壓多次噴射實現擴散燃燒，兼顧動力輸出與NO減排需求。顆粒物捕集器（DieseiParticulateFilter，DPF）的再生控制中，模型通過壓力傳感器數據反演碳載量分布，結合排氣焓值計算確定主動再生觸發時機，避免過度再生導致的燃油附加消耗。這種基于物理模型的閉環控制，實現了排放控制從被動響應到主動預測的技術跨越。

3.3 系統響應與穩定性優化

基于李雅普諾夫穩定性理論的魯棒控制模型提升了系統在擾動環境下的可靠性。通過建立發動機一傳動鏈一負載的機電耦合模型，系統將曲軸轉速波動、扭矩擾動等參數納入統一控制框架。突卸載荷工況下，前饋補償算法提前調節節氣門開度，抑制傳動系統沖擊力矩，避免轉速驟降熄火。針對傳感器失效場景，基于神經網絡的軟測量技術可在氧傳感器信號異常時，通過進氣壓力、轉速、噴油量數據重構空燃比估計值，維持閉環控制。通信延遲補償通過時間戳同步算法確保指令時序一致性，CAN總線數據抖動誤差通過滑動窗口濾波抑制至毫秒級。基于故障樹分析的容錯控制策略，可在硬件故障時（如點火線圈失效）動態屏蔽對應氣缸并重構扭矩分配，保障跛行回家功能。

4結論與展望

本文圍繞數學建模在汽車發動機電子控制系統中的應用展開研究，通過構建精準的數學模型，實現了發動機動力輸出、燃油效率、排放控制與駕駛體驗的協同優化。研究表明，數學建模技術可有效提升系統響應速度與穩定性，優化燃油經濟性并降低排放水平。未來，隨著建模方法的進一步革新與多學科技術的融合，發動機電子控制系統有望在復雜工況下實現更高效的自適應控制，推動汽車產業向低碳化、智能化方向發展。

參考文獻

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（編輯林子衿）