【摘 要】
:
随着人口的快速增长和能源的急剧消耗,节能环保变得越来越重要。在此背景下,人们对汽车发动机系统在燃料效率和低排放方面的性能有了更高的要求。电子节气门(Electronic throttle, ET)系统在实现这一目标中发挥着重要作用。它通过控制进入系统发动机的空气流量来控制空气-燃料混合比,能有效减少环境污染和优化燃料消耗。电子节气门系统由节流阀本体、传感器、齿轮组和控制节气门阀板开度的直流电机等部
论文部分内容阅读
随着人口的快速增长和能源的急剧消耗,节能环保变得越来越重要。在此背景下,人们对汽车发动机系统在燃料效率和低排放方面的性能有了更高的要求。电子节气门(Electronic throttle, ET)系统在实现这一目标中发挥着重要作用。它通过控制进入系统发动机的空气流量来控制空气-燃料混合比,能有效减少环境污染和优化燃料消耗。电子节气门系统由节流阀本体、传感器、齿轮组和控制节气门阀板开度的直流电机等部件组成。电子节气门系统是一个耦合非线性系统,其模型近似于一个真实系统,它的未建模动态问题常常被忽视。传统的线性控制方法很难满足电子节流阀系统的控制需求,因此本文为提高电子节气门系统的闭环性能,提出了一种高阶滑模控制方案。本文的贡献主要体现在以下几个方面:本文考虑了ET系统的控制问题,并提出了一种高阶滑模控制方案。ET系统是一个非线性系统,其模型是实际系统的近似值,所以存在未建模动态。因此,ET系统的一般性能通常受非线性,未建模动态,外部干扰参数变化的影响。下面将分别阐述本文重点。
首先,本文利用高阶滑模控制方法来改善ET系统的闭环性能。高阶滑模控制不仅保留了传统滑模控制的主要优点,而且可以用来减少抖振效应,提供更平滑的控制,并且能进一步提高切换延迟精度。文中通过数值模拟和实验验证,对传统的滑模和高阶滑模控制效果进行了对比。实验结果表明高阶滑模控制对于电子节气门的位置跟踪性能有着一定的提高。
其次,设计了一种基于观测器的连续终端滑模控制方法,进一步提高ET系统的闭环性能。高阶滑模控制的应用需要更多的系统信息,即ET系统输出的导数和高阶导数,这些信息需要被测量或估计。ET系统仅将其节气门位置信息用于测量,速度信息和加速度需要通过求导数来获得。然而,由于传感器信号的微分通常会放大噪声,从而影响系统控制性能。因此,设计了一个通用的有限时间观测器来估计未知变量和集总干扰。ET系统输出信息和观测器的估计值将用于构造连续终端滑模控制器。控制器确保了系统输出能在有限时间收敛到参考值,并具有平滑的控制行为。
其他文献
化石燃料燃烧排放的CO2已引起世界各国政府和研究人员的高度重视。在各种减排CO2技术中,基于CaO碳化—煅烧循环的CO2分离技术(CCRs)是一种有希望的CO2减排技术。本文针对多循环CCRs过程中CaCO3煅烧过程涉及到的热分析动力学进行了理论计算和比较分析,建立了描述在CO2气氛下CaCO3热分解过程中的煅烧数学模型,探讨CaCO3微晶结构煅烧前后特性以及对生成产物相的定量分析。热分析动力学的
量子计算超越经典计算机的强大潜力使其成为了现代信息科学中的研究热点。量子计算有两个突出的优点,首先是它能够实现量子并行计算,加快了计算速度,提高了信息存储能力;其次,量子计算能够模拟量子通信系统,这是经典计算机无法胜任的。无论并行计算还是模拟量子通信系统,本质上都是利用了量子相干性。然而,在实际环境中,量子计算机的量子比特并不是孤立的,外部环境的作用会破坏量子相干性,导致量子消相干。量子纠错编码是
由于采用手工记录方式,传统仓储管理系统,特别是危化品原料仓储管理系统不仅记录方式繁琐,效率低下,而且容易出错,成本相对较高,已经不能满足当代高效复杂的应用需求。 物联网技术是一种新兴技术,它将互联网技术、传感技术、通信技术等进行融合。若把物联网技术应用于危化品原料仓储系统中,既可节约人力物力,又可方便数据统计和管理,提高效率及准确性,减少对环境和生命安全的威胁,缩短风险事故应急反应时间等。论文结
深度卷积神经网络已成为计算机视觉与人工智能应用中非常普遍的技术手段,并在各项任务如图像分类识别、目标检测中取得优异的成绩。但多数的卷积神经网络既是运算密集型又是存储密集型,很难部署在轻便快捷的的移动平台上如智能手机端、自动驾驶车载端等其它微型设备上,因此开展针对网络模型剪枝和压缩,使网络结构由密集型变为稀疏型,从而减少卷积神经网络的计算量和存储空间的工作变得尤为重要。 权重剪枝通过对网络中不重要
近年来,经济社会的发展,推动城市消费不断升级。城市物流受益于经济发展的同时,在融入发展潮流的过程中也呈现出诸多弊端。既有组织模式的局限与存量物流资源的有限,渐次掣肘城市物流乃至城市的健康发展,诸多弊端亟待改善。尤其在特大消费型城市中,现实问题更加明显。然而,城市物流的发展困境与铁路运输停滞不前的基本状况不契而合。在当前发展时期,单一发展模式效益有限,而融合发展将成为必然趋势。铁路运输与城市物流的协
Delta算子系统研究是控制领域的研究热点之一。目前Delta算子系统的研究仍然存在一些亟待解决的技术难点问题。比如,在Delta域中对饱和非线性的研究尚浅。另外,随着网络化控制技术的发展,在复杂网络环境下的Delta算子系统的研究也引起广泛的关注。因此,对带有饱和约束及复杂网络环境下的Delta算子系统的研究更具挑战性。本文主要研究Delta算子系统的饱和约束以及网络化控制等问题。主要研究内容概
基于静态相机的智能监控系统对于交通、安防、金融、电力等领域有着重要的实际意义。智能监控系统利用计算机视觉技术对于图像序列的信息自动进行分析和理解,并输出自然语言描述的结果。背景减除算法作为计算机视觉技术的重要一环,其处理的结果直接影响后续的算法效果。 简单的背景减除算法能够满足实时性的要求,但是对于复杂场景有着较频繁的误检现象发生;复杂的背景减除算法能够满足准确率和检测目标完整的要求,但是在实时
时滞现象普遍存在于能源、物质、信息的传输过程中,在自然和工程系统中均不可避免。时滞的存在通常会导致系统性能下降,甚至直接导致系统不稳定。因此对于时滞系统的稳定性研究引起了国内外很多学者的关注。在近二十年的时间里,Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函构造技术的改进和线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)方法成为了时滞系统分析研究的主流方法。随着平
随着计算机技术、自动化技术以及机器视觉技术的不断发展,机器人技术作为上述技术的一种综合体也获得了快速发展。其中,机械臂视觉伺服控制技术由于具备理想的工作环境适应能力而受到广泛关注。然而在实际应用中,机械臂视觉伺服系统会受到多方面的限制和约束,例如机械臂关节角度的物理限制、摄像机视场范围的限制、图像速度信息是否可得、机械臂末端点工作面约束以及机械臂死区非线性约束等。如果不充分考虑这些限制因素,会严重
现代工业控制过程日趋复杂,且对系统控制性能要求不断提高,传统单一系统往往难以满足日益复杂且严格的生产需求。针对这一问题,切换系统应运而生。切换系统由多个子系统(或模态)以及切换信号组成,切换信号根据实际控制需求选择相应工作的子系统。切换系统可以用多个简单子系统模型表征复杂的控制任务,因而具有重要的理论与应用研究意义。本文主要研究基于时间约束切换的切换系统的稳定性分析问题,并考虑实际系统常见的时延、