怠速是汽油机的一种重要工况,怠速控制是汽油机控制的最重要内容之一。本文研究了如何利用滑模控制方法来实现汽油机的怠速控制问题。 论文首先综述了国内外研究汽油机怠速控制的各种先进控制策略,并介绍了滑模控制和神经网络的基本理论。之后,针对怠速传递函数简化模型的不足,选择了丹麦技术大学提出的高精度的汽油机怠速平均值模型,该模型在整个运行域上只有2～3%的误差,对同一汽油机采用不同进气歧管和喷油系统时也具有相同精度水平。接着,在不同负载下进行怠速仿真,获得汽油机怠速稳态工作点;用它离线训练BP神经网络,并在SIMULINK下生成BP神经网络模型,在控制仿真中由该BP神经网络在线计算怠速稳态工作点。然后,论文采用小偏差法对该模型在各稳态工作点进行线性化处理,并在SIMULINK下构建汽油机怠速在线仿真模型。 在上述工作基础上,论文分别研究了三种怠速控制方法:(a)基于趋近率的滑模控制、(b)RBF神经滑模控制、(c)基于RBF神经网络的等效滑模控制,以减少或消除滑模控制固有的抖振;设计了控制器:构建了仿真系统;选择了点火提前角和怠速阀占空比二种控制变量:对(b)方法进行了SIMULINK仿真,对(c)方法进行了MATLAB仿真;在空载及六种不同类型的典型负载、空燃比和点火提前角均附加随机噪声的条件下,对(a)方法进行了SIMULINK仿真。结果表明:从控制变量上看,点火提前角仅适合于小负载情况,怠速阀占空比可适合于大负载情况;从控制性能看,三种方法都具有良好的鲁棒性,(b)和(c)的控制精度高于(a)且能消除抖振,但系统的动态品质差,过渡过程时间长,超调量大。这是因为RBF神经网络需一定时间来调整权值、基函数中心和宽度,故对此需进一步研究。