基于参数自学习的柴油机转速主动抗扰控制

文章导读

柴油机作为生产和生活中的重要动力来源，其转速控制的平稳性在实际应用中面临诸多控制难题，比如外部负荷突变下误差调节响应较慢等。本期推文笔者以某发电用柴油机为研究对象，提出一种参数自学习主动抗扰控制算法。在传统转速控制模型中引入等变化率负荷转矩模型，采用扩张状态观测器 (ESO)对其进行在线主动观测，并用于实时抑制转速波动；为不断改善控制品质、适应发动机特性变化，提出了模型参数的自学习算法；通过硬件在环(HIL)仿真平台和发动机台架试验平台对算法的抗干扰能力和自学习能力进行了测试和验证。           

1. 试验平台和控制模型介绍

基于一台配备高压共轨燃油喷射系统的直列6缸、涡轮增压柴油机试验台架开展研究，见图1。

图1 试验台架及数据采集方式示意

针对标定和负荷估计难的问题，开发了基于牛顿第二定律的曲轴转速动态模型，主要包括指示热效率子模型、摩擦转矩子模型和负荷转矩，详见原文[1]。模型参数基于试验数据进行了辨识标定，保证了仿真结果的可靠性。

针对柴油机负荷转矩不可测、不确定及发动机老化变异的问题，提出的转速控制架构见图2，主要利用扩张状态观测器(ESO)和在线学习算法等手段，具体控制算法参见原文[1]。

图2 转速自学习主动抗扰控制算法架构示意

2. 算法验证

以台架试验平台为原型，构建HIL测试平台，主要包括发动机实时运行模拟设备、算法实时运行系统和上位机环境3部分。发动机实时运行模拟由dSPACE系统实现，系统搭载的DS1006实时处理器用于实时运行动力系统模型。算法实时运行系统是基于搭载了Infineon多核微控制器的域控制器，算法烧录后实现在嵌入式环境的实时运行。上位机环境包括UDE上位机和ControlDesk上位机，分别实现对域控制器参数和dSPACE运行环境参数的标定和监控。

2.1 主动抗扰控制算法hil测试验证

将控制算法生成C代码并下载于DCU中，与dSPACE硬件平台耦合，开展硬件在环仿真测试，包括负荷突变和负荷随机变化测试场景。图3为突变大负荷加载曲线。在负荷变化工况下，对比采用遗传算法进行参数整定后的PID算法和笔者提出的主动抗扰控制算法的转速，如图4所示。可知，PID算法中转速的抗扰能力相对较差，在第一次负荷加载过程，转速下降幅度为70 r/min，2.1 s转速恢复为1 500 r/min稳定转速。主动抗扰控制算法中，转速大幅减小，降至28 r/min，改善60%。转速恢复时间约为1.6 s，缩短23.8%。在负荷突减过程，主动抗扰控制算法中，转速上升38 r/min，比PID算法改善52.5%。转速恢复时间为1.8 s，缩短38.0%。

图3 突变大负荷转矩加载曲线

图4 负荷加载过程转速控制效果验证

分析采用降阶ESO的主动抗扰控制算法在转速控制效果上提升的原因发现，降阶ESO有较好的负荷转矩观测速度和准确性，图5为负荷转矩观测值与实际负荷转矩的对比。可知，在负荷转矩突变过程中，降阶ESO能在2～3个调度周期(0.02～0.03 s)快速、高效地观测出真实的负荷转矩，从而提高主动抗扰控制算法对扰动的在线扰动补偿能力。

图5 负荷转矩观测值与实际值对比

2.2 模型参数自学习算法HIL验证

图6、图7为摩擦转矩参数和摩擦转矩在线学习效果。在硬件在环仿真平台上，首先对摩擦转矩模型参数自学习过程进行了验证，由于是为学习在发动机正常工作转速范围内的摩擦转矩模型参数，因而停机过程从1 500 r/min开始，至转速降至0 r/min。由图6中参数在线学习曲线可以得出，参数m1、m2和m3经过8.4 s左右收敛到真实值的5%误差带范围内。由图7摩擦转矩模型学习曲线可得，经过4.5 s摩擦转矩模型输出值收敛到摩擦转矩真实值的5%误差带内。

图6 摩擦转矩模型参数学习过程

图7 停机工况摩擦转矩模型自学习算法验证

在定负荷工况ηin进行在线学习。此处模拟燃烧过程恶化而导致的ηin下降情况，ηin约为0.31左右。在硬件在环仿真过程中，经过1.1 s左右，ηin的学习值趋近于实际值，学习误差在3%以内，ηin学习结果如图8所示。

图8 指示热效率学习过程验证

2.3 自学习算法对转速控制效果的影响验证

为验证自学习算法对转速控制效果的影响，模拟柴油机运行条件发生恶化的运行场景。通过对摩擦转矩模型参数和ηin的在线学习修正，使得控制算法主动适应柴油机运行条件的变化，实现在线优化控制参数，改善转速控制效果。图9 对比了柴油机运行条件恶化前、后负荷突增、突减过程模型参数自学习算法对控制效果的优化。模型参数学习前、后转速对比表明，通过对摩擦转矩模型参数和ηin的在线学习优化，使得转速波动幅度减小约10 r/min，控制效果明显改善。

图9 模型参数学习前、后转速控制效果验证

文献来源

[1]邵灿,宋康,陈韬,等.基于参数自学习的柴油机转速主动抗扰控制[J].内燃机学报,2022,(02):144-152.