發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)的控制技術(shù)研究的中期報(bào)告

發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)的控制技術(shù)研究的中期報(bào)告一、研究背景發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)作為一種新型的配氣機(jī)構(gòu)，在傳統(tǒng)的機(jī)械式或液壓式配氣機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用了電磁驅(qū)動(dòng)方式來(lái)控制氣門(mén)的開(kāi)閉，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、無(wú)需傳統(tǒng)曲軸機(jī)械連接、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)。因此，發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)在提升發(fā)動(dòng)機(jī)性能、改善排放、降低燃油消耗等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，目前該技術(shù)的研究和應(yīng)用仍處于起步階段，仍面臨著一些技術(shù)和工程問(wèn)題，例如控制過(guò)程中的失步、響應(yīng)速度不夠快等。因此，本研究旨在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)的控制技術(shù)進(jìn)行深入研究，以便進(jìn)一步提高該技術(shù)的性能和穩(wěn)定性，為其推廣應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。二、研究?jī)?nèi)容1.系統(tǒng)建模本研究首先對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)進(jìn)行建模，通過(guò)建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)其控制特性進(jìn)行分析，為后續(xù)控制算法設(shè)計(jì)提供理論支持。2.控制算法設(shè)計(jì)針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)的控制問(wèn)題，本研究設(shè)計(jì)了多種控制算法，包括傳統(tǒng)PID控制算法、模糊控制算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法等。比較不同算法的性能，選取最優(yōu)算法作為后續(xù)實(shí)驗(yàn)的控制方案。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證采用實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)樣機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)不同控制算法的性能進(jìn)行測(cè)試比較，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的控制方案的有效性和穩(wěn)定性。三、研究進(jìn)展目前，本研究已完成了系統(tǒng)建模和控制算法設(shè)計(jì)的工作，并選定PID控制算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。1.系統(tǒng)建模針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)，本研究建立了數(shù)學(xué)模型，包括電磁閥模型、氣門(mén)模型、發(fā)動(dòng)機(jī)模型等。其中，電磁閥模型采用的是瞬態(tài)有限元分析方法，計(jì)算電磁閥的電磁力、磁通、磁阻等參數(shù)；氣門(mén)模型采用的是四閥式氣門(mén)模型，通過(guò)對(duì)氣門(mén)受力分析，計(jì)算出氣門(mén)的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程和動(dòng)力學(xué)方程；發(fā)動(dòng)機(jī)模型采用的是平衡相位矩陣法，根據(jù)每個(gè)氣缸的氣門(mén)開(kāi)關(guān)狀態(tài)、活塞位置、曲軸轉(zhuǎn)動(dòng)位置等來(lái)確定每個(gè)氣缸的燃燒狀態(tài)和輸出功率。2.控制算法設(shè)計(jì)本研究設(shè)計(jì)了三種控制算法，包括傳統(tǒng)PID控制算法、模糊控制算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法。其中，PID控制算法直接對(duì)氣門(mén)的開(kāi)度信號(hào)進(jìn)行控制，響應(yīng)速度較快，但因?yàn)槲纯紤]氣門(mén)與曲軸轉(zhuǎn)角的關(guān)系，容易出現(xiàn)失步現(xiàn)象；模糊控制算法通過(guò)模糊推理來(lái)計(jì)算出對(duì)理想氣門(mén)開(kāi)度的修正量，借此實(shí)現(xiàn)氣門(mén)的精確控制，但由于模糊規(guī)則較多，算法復(fù)雜度較高；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的方法，很好地解決了氣門(mén)與曲軸轉(zhuǎn)角之間的銜接問(wèn)題，但訓(xùn)練過(guò)程較為繁瑣。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本研究選取了一款汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)作為樣機(jī)，進(jìn)行了發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)的控制實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)分別采用了PID控制算法、模糊控制算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，對(duì)比不同算法的控制效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PID控制算法在保證相同控制精度的情況下，響應(yīng)速度較快，適用于發(fā)動(dòng)機(jī)高速運(yùn)轉(zhuǎn)的情景；模糊控制算法控制精度更高，但只適用于發(fā)動(dòng)機(jī)低速運(yùn)轉(zhuǎn)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法在眾多算法中表現(xiàn)最優(yōu)，控制精度高，響應(yīng)速度較快，但訓(xùn)練過(guò)程需要花費(fèi)大量時(shí)間。四、研究展望目前，本研究已經(jīng)初步完成了對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)電磁驅(qū)動(dòng)配氣機(jī)構(gòu)控制技術(shù)的研究，但還有一些問(wèn)題待解決，例如如何對(duì)氣門(mén)的開(kāi)度信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和校正、如何有效減小氣門(mén)失步現(xiàn)象的發(fā)