文章導(dǎo)讀

柴油機(jī)作為生產(chǎn)和生活中的重要?jiǎng)恿?lái)源，其轉(zhuǎn)速控制的平穩(wěn)性在實(shí)際應(yīng)用中面臨諸多控制難題，比如外部負(fù)荷突變下誤差調(diào)節(jié)響應(yīng)較慢等。本期推文筆者以某發(fā)電用柴油機(jī)為研究對(duì)象，提出一種參數(shù)自學(xué)習(xí)主動(dòng)抗擾控制算法。在傳統(tǒng)轉(zhuǎn)速控制模型中引入等變化率負(fù)荷轉(zhuǎn)矩模型，采用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器 (ESO)對(duì)其進(jìn)行在線主動(dòng)觀測(cè)，并用于實(shí)時(shí)抑制轉(zhuǎn)速波動(dòng)；為不斷改善控制品質(zhì)、適應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)特性變化，提出了模型參數(shù)的自學(xué)習(xí)算法；通過(guò)硬件在環(huán)(HIL)仿真平臺(tái)和發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)平臺(tái)對(duì)算法的抗干擾能力和自學(xué)習(xí)能力進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證。           

1. 試驗(yàn)平臺(tái)和控制模型介紹

基于一臺(tái)配備高壓共軌燃油噴射系統(tǒng)的直列6缸、渦輪增壓柴油機(jī)試驗(yàn)臺(tái)架開(kāi)展研究，見(jiàn)圖1。

圖1 試驗(yàn)臺(tái)架及數(shù)據(jù)采集方式示意

針對(duì)標(biāo)定和負(fù)荷估計(jì)難的問(wèn)題，開(kāi)發(fā)了基于牛頓第二定律的曲軸轉(zhuǎn)速動(dòng)態(tài)模型，主要包括指示熱效率子模型、摩擦轉(zhuǎn)矩子模型和負(fù)荷轉(zhuǎn)矩，詳見(jiàn)原文[1]。模型參數(shù)基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了辨識(shí)標(biāo)定，保證了仿真結(jié)果的可靠性。

針對(duì)柴油機(jī)負(fù)荷轉(zhuǎn)矩不可測(cè)、不確定及發(fā)動(dòng)機(jī)老化變異的問(wèn)題，提出的轉(zhuǎn)速控制架構(gòu)見(jiàn)圖2，主要利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(ESO)和在線學(xué)習(xí)算法等手段，具體控制算法參見(jiàn)原文[1]。

圖2 轉(zhuǎn)速自學(xué)習(xí)主動(dòng)抗擾控制算法架構(gòu)示意

2. 算法驗(yàn)證

以臺(tái)架試驗(yàn)平臺(tái)為原型，構(gòu)建HIL測(cè)試平臺(tái)，主要包括發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行模擬設(shè)備、算法實(shí)時(shí)運(yùn)行系統(tǒng)和上位機(jī)環(huán)境3部分。發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行模擬由dSPACE系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)搭載的DS1006實(shí)時(shí)處理器用于實(shí)時(shí)運(yùn)行動(dòng)力系統(tǒng)模型。算法實(shí)時(shí)運(yùn)行系統(tǒng)是基于搭載了Infineon多核微控制器的域控制器，算法燒錄后實(shí)現(xiàn)在嵌入式環(huán)境的實(shí)時(shí)運(yùn)行。上位機(jī)環(huán)境包括UDE上位機(jī)和ControlDesk上位機(jī)，分別實(shí)現(xiàn)對(duì)域控制器參數(shù)和dSPACE運(yùn)行環(huán)境參數(shù)的標(biāo)定和監(jiān)控。

2.1 主動(dòng)抗擾控制算法HIL測(cè)試驗(yàn)證

將控制算法生成C代碼并下載于DCU中，與dSPACE硬件平臺(tái)耦合，開(kāi)展硬件在環(huán)仿真測(cè)試，包括負(fù)荷突變和負(fù)荷隨機(jī)變化測(cè)試場(chǎng)景。圖3為突變大負(fù)荷加載曲線。在負(fù)荷變化工況下，對(duì)比采用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)整定后的PID算法和筆者提出的主動(dòng)抗擾控制算法的轉(zhuǎn)速，如圖4所示?？芍?，PID算法中轉(zhuǎn)速的抗擾能力相對(duì)較差，在第一次負(fù)荷加載過(guò)程，轉(zhuǎn)速下降幅度為70 r/min，2.1 s轉(zhuǎn)速恢復(fù)為1 500 r/min穩(wěn)定轉(zhuǎn)速。主動(dòng)抗擾控制算法中，轉(zhuǎn)速大幅減小，降至28 r/min，改善60%。轉(zhuǎn)速恢復(fù)時(shí)間約為1.6 s，縮短23.8%。在負(fù)荷突減過(guò)程，主動(dòng)抗擾控制算法中，轉(zhuǎn)速上升38 r/min，比PID算法改善52.5%。轉(zhuǎn)速恢復(fù)時(shí)間為1.8 s，縮短38.0%。

圖3 突變大負(fù)荷轉(zhuǎn)矩加載曲線

圖4 負(fù)荷加載過(guò)程轉(zhuǎn)速控制效果驗(yàn)證

分析采用降階ESO的主動(dòng)抗擾控制算法在轉(zhuǎn)速控制效果上提升的原因發(fā)現(xiàn)，降階ESO有較好的負(fù)荷轉(zhuǎn)矩觀測(cè)速度和準(zhǔn)確性，圖5為負(fù)荷轉(zhuǎn)矩觀測(cè)值與實(shí)際負(fù)荷轉(zhuǎn)矩的對(duì)比?？芍?，在負(fù)荷轉(zhuǎn)矩突變過(guò)程中，降階ESO能在2～3個(gè)調(diào)度周期(0.02～0.03 s)快速、高效地觀測(cè)出真實(shí)的負(fù)荷轉(zhuǎn)矩，從而提高主動(dòng)抗擾控制算法對(duì)擾動(dòng)的在線擾動(dòng)補(bǔ)償能力。

圖5 負(fù)荷轉(zhuǎn)矩觀測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比

2.2 模型參數(shù)自學(xué)習(xí)算法HIL驗(yàn)證

圖6、圖7為摩擦轉(zhuǎn)矩參數(shù)和摩擦轉(zhuǎn)矩在線學(xué)習(xí)效果。在硬件在環(huán)仿真平臺(tái)上，首先對(duì)摩擦轉(zhuǎn)矩模型參數(shù)自學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行了驗(yàn)證，由于是為學(xué)習(xí)在發(fā)動(dòng)機(jī)正常工作轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)的摩擦轉(zhuǎn)矩模型參數(shù)，因而停機(jī)過(guò)程從1 500 r/min開(kāi)始，至轉(zhuǎn)速降至0 r/min。由圖6中參數(shù)在線學(xué)習(xí)曲線可以得出，參數(shù)m1、m2和m3經(jīng)過(guò)8.4 s左右收斂到真實(shí)值的5%誤差帶范圍內(nèi)。由圖7摩擦轉(zhuǎn)矩模型學(xué)習(xí)曲線可得，經(jīng)過(guò)4.5 s摩擦轉(zhuǎn)矩模型輸出值收斂到摩擦轉(zhuǎn)矩真實(shí)值的5%誤差帶內(nèi)。

圖6 摩擦轉(zhuǎn)矩模型參數(shù)學(xué)習(xí)過(guò)程

圖7 停機(jī)工況摩擦轉(zhuǎn)矩模型自學(xué)習(xí)算法驗(yàn)證

在定負(fù)荷工況ηin進(jìn)行在線學(xué)習(xí)。此處模擬燃燒過(guò)程惡化而導(dǎo)致的ηin下降情況，ηin約為0.31左右。在硬件在環(huán)仿真過(guò)程中，經(jīng)過(guò)1.1 s左右，ηin的學(xué)習(xí)值趨近于實(shí)際值，學(xué)習(xí)誤差在3%以?xún)?nèi)，ηin學(xué)習(xí)結(jié)果如圖8所示。

圖8 指示熱效率學(xué)習(xí)過(guò)程驗(yàn)證

2.3 自學(xué)習(xí)算法對(duì)轉(zhuǎn)速控制效果的影響驗(yàn)證

為驗(yàn)證自學(xué)習(xí)算法對(duì)轉(zhuǎn)速控制效果的影響，模擬柴油機(jī)運(yùn)行條件發(fā)生惡化的運(yùn)行場(chǎng)景。通過(guò)對(duì)摩擦轉(zhuǎn)矩模型參數(shù)和ηin的在線學(xué)習(xí)修正，使得控制算法主動(dòng)適應(yīng)柴油機(jī)運(yùn)行條件的變化，實(shí)現(xiàn)在線優(yōu)化控制參數(shù)，改善轉(zhuǎn)速控制效果。圖9 對(duì)比了柴油機(jī)運(yùn)行條件惡化前、后負(fù)荷突增、突減過(guò)程模型參數(shù)自學(xué)習(xí)算法對(duì)控制效果的優(yōu)化。模型參數(shù)學(xué)習(xí)前、后轉(zhuǎn)速對(duì)比表明，通過(guò)對(duì)摩擦轉(zhuǎn)矩模型參數(shù)和ηin的在線學(xué)習(xí)優(yōu)化，使得轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅度減小約10 r/min，控制效果明顯改善。

圖9 模型參數(shù)學(xué)習(xí)前、后轉(zhuǎn)速控制效果驗(yàn)證

文獻(xiàn)來(lái)源

[1]邵燦,宋康,陳韜,等.基于參數(shù)自學(xué)習(xí)的柴油機(jī)轉(zhuǎn)速主動(dòng)抗擾控制[J].內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào),2022,(02):144-152.