基于NARX的SI发动机空燃比非线性模型预测控制

• 作者: 石屹然 石要武 赵谨
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: NARX模型 模型辨识 非线性模型预测控制 空燃比
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 218-228
• 页数: 11页
• 分类号: TP273
• 字数: 5925字
• 语种: 中文

摘要

针对SI（ Spark Ignition）发动机空燃比（ AFR：Air-Fuel Ratio）控制精度低、无法自适应等问题，提出了基于NARX（ Nonlinear Auto Regressive model with eXogenous inputs ）模型的非线性模型预测控制（ NMPC：Nonlinear Model Predict Control）方法。利用渐消记忆递推最小二乘（ RLS：Recursive Least Squares）算法对NARX模型进行辨识，基于NARX模型对SI发动机的AFR进行非线性模型预测控制。该方法辨识精度高，可通过NARX模型数学结构直接计算最优控制序列，从而提高系统的控制精度。同时，采用Matlab对均值发动机模型（ MVEM：Mean Value Engine Model）进行仿真实验，并与采用Volterra模型的PI（ Proportional Integral）控制器算法进行对比。仿真结果证明，该算法控制效果比基于Volterra模型和传统的PI控制器的控制效果超调量小，调节时间短，更加具有工程实际应用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石要武	吉林大学通信工程学院	136	1344	16.0	32.0
2	石屹然	吉林大学通信工程学院	15	37	3.0	5.0
3	赵谨	吉林大学通信工程学院	2	0	0.0	0.0