【作者】

王天翔; 崔涛

【单位】

北京理工大学; Beijing Institute of Technology

【摘要】

文章提出了一种基于模型预测控制的电动复合柴油机进气控制策略。通过电动复合增压器的数学物理方程建立预测模型，并基于神经网络算法对预测模型中的非线性部分进行简化。通过MATLAB/Simulink与GT-Power联合仿真平台，在不同工况下对进气跟踪控制效果进行了验证，并和PID控制算法进行对比。结果表明：在所提出的控制算法下，电动复合增压系统能够在1.5s内实现对目标进气压力的快速跟随。与PID控制算法相比：模型预测控制算法的平均进气跟踪误差降低了27.27%；模型预测控制算法平均等效油耗率比PID控制算法时降低了0.83%。所提出的控制算法可以良好的实现电动复合增压系统的协调控制，有效提升了发动机的瞬态响应性。

【关键词】

电动复合增压；;进气控制;模型预测控制;柴油机控制

【论文集名称】

数字孪生与智能制造技术

【会议名称】

设计与智能制造2022学术年会

【会议时间】

2022-11-24至2022-11-27

【会议地点】

长沙

【下载次数】

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