文章導讀

柴油機作為生產(chǎn)和生活中的重要動力來源，其轉速控制的平穩(wěn)性在實際應用中面臨諸多控制難題，比如外部負荷突變下誤差調(diào)節(jié)響應較慢等。本期推文筆者以某發(fā)電用柴油機為研究對象，提出一種參數(shù)自學習主動抗擾控制算法。在傳統(tǒng)轉速控制模型中引入等變化率負荷轉矩模型，采用擴張狀態(tài)觀測器 (ESO)對其進行在線主動觀測，并用于實時抑制轉速波動；為不斷改善控制品質(zhì)、適應發(fā)動機特性變化，提出了模型參數(shù)的自學習算法；通過硬件在環(huán)(HIL)仿真平臺和發(fā)動機臺架試驗平臺對算法的抗干擾能力和自學習能力進行了測試和驗證。           

1. 試驗平臺和控制模型介紹

基于一臺配備高壓共軌燃油噴射系統(tǒng)的直列6缸、渦輪增壓柴油機試驗臺架開展研究，見圖1。

圖1 試驗臺架及數(shù)據(jù)采集方式示意

針對標定和負荷估計難的問題，開發(fā)了基于牛頓第二定律的曲軸轉速動態(tài)模型，主要包括指示熱效率子模型、摩擦轉矩子模型和負荷轉矩，詳見原文[1]。模型參數(shù)基于試驗數(shù)據(jù)進行了辨識標定，保證了仿真結果的可靠性。

針對柴油機負荷轉矩不可測、不確定及發(fā)動機老化變異的問題，提出的轉速控制架構見圖2，主要利用擴張狀態(tài)觀測器(ESO)和在線學習算法等手段，具體控制算法參見原文[1]。

圖2 轉速自學習主動抗擾控制算法架構示意

2. 算法驗證

以臺架試驗平臺為原型，構建HIL測試平臺，主要包括發(fā)動機實時運行模擬設備、算法實時運行系統(tǒng)和上位機環(huán)境3部分。發(fā)動機實時運行模擬由dSPACE系統(tǒng)實現(xiàn)，系統(tǒng)搭載的DS1006實時處理器用于實時運行動力系統(tǒng)模型。算法實時運行系統(tǒng)是基于搭載了Infineon多核微控制器的域控制器，算法燒錄后實現(xiàn)在嵌入式環(huán)境的實時運行。上位機環(huán)境包括UDE上位機和ControlDesk上位機，分別實現(xiàn)對域控制器參數(shù)和dSPACE運行環(huán)境參數(shù)的標定和監(jiān)控。

2.1 主動抗擾控制算法HIL測試驗證

將控制算法生成C代碼并下載于DCU中，與dSPACE硬件平臺耦合，開展硬件在環(huán)仿真測試，包括負荷突變和負荷隨機變化測試場景。圖3為突變大負荷加載曲線。在負荷變化工況下，對比采用遺傳算法進行參數(shù)整定后的PID算法和筆者提出的主動抗擾控制算法的轉速，如圖4所示。可知，PID算法中轉速的抗擾能力相對較差，在第一次負荷加載過程，轉速下降幅度為70 r/min，2.1 s轉速恢復為1 500 r/min穩(wěn)定轉速。主動抗擾控制算法中，轉速大幅減小，降至28 r/min，改善60%。轉速恢復時間約為1.6 s，縮短23.8%。在負荷突減過程，主動抗擾控制算法中，轉速上升38 r/min，比PID算法改善52.5%。轉速恢復時間為1.8 s，縮短38.0%。

圖3 突變大負荷轉矩加載曲線

圖4 負荷加載過程轉速控制效果驗證

分析采用降階ESO的主動抗擾控制算法在轉速控制效果上提升的原因發(fā)現(xiàn)，降階ESO有較好的負荷轉矩觀測速度和準確性，圖5為負荷轉矩觀測值與實際負荷轉矩的對比。可知，在負荷轉矩突變過程中，降階ESO能在2～3個調(diào)度周期(0.02～0.03 s)快速、高效地觀測出真實的負荷轉矩，從而提高主動抗擾控制算法對擾動的在線擾動補償能力。

圖5 負荷轉矩觀測值與實際值對比

2.2 模型參數(shù)自學習算法HIL驗證

圖6、圖7為摩擦轉矩參數(shù)和摩擦轉矩在線學習效果。在硬件在環(huán)仿真平臺上，首先對摩擦轉矩模型參數(shù)自學習過程進行了驗證，由于是為學習在發(fā)動機正常工作轉速范圍內(nèi)的摩擦轉矩模型參數(shù)，因而停機過程從1 500 r/min開始，至轉速降至0 r/min。由圖6中參數(shù)在線學習曲線可以得出，參數(shù)m1、m2和m3經(jīng)過8.4 s左右收斂到真實值的5%誤差帶范圍內(nèi)。由圖7摩擦轉矩模型學習曲線可得，經(jīng)過4.5 s摩擦轉矩模型輸出值收斂到摩擦轉矩真實值的5%誤差帶內(nèi)。

圖6 摩擦轉矩模型參數(shù)學習過程

圖7 停機工況摩擦轉矩模型自學習算法驗證

在定負荷工況ηin進行在線學習。此處模擬燃燒過程惡化而導致的ηin下降情況，ηin約為0.31左右。在硬件在環(huán)仿真過程中，經(jīng)過1.1 s左右，ηin的學習值趨近于實際值，學習誤差在3%以內(nèi)，ηin學習結果如圖8所示。

圖8 指示熱效率學習過程驗證

2.3 自學習算法對轉速控制效果的影響驗證

為驗證自學習算法對轉速控制效果的影響，模擬柴油機運行條件發(fā)生惡化的運行場景。通過對摩擦轉矩模型參數(shù)和ηin的在線學習修正，使得控制算法主動適應柴油機運行條件的變化，實現(xiàn)在線優(yōu)化控制參數(shù)，改善轉速控制效果。圖9 對比了柴油機運行條件惡化前、后負荷突增、突減過程模型參數(shù)自學習算法對控制效果的優(yōu)化。模型參數(shù)學習前、后轉速對比表明，通過對摩擦轉矩模型參數(shù)和ηin的在線學習優(yōu)化，使得轉速波動幅度減小約10 r/min，控制效果明顯改善。

圖9 模型參數(shù)學習前、后轉速控制效果驗證

文獻來源

[1]邵燦,宋康,陳韜,等.基于參數(shù)自學習的柴油機轉速主動抗擾控制[J].內(nèi)燃機學報,2022,(02):144-152.