[发明专利]基于龙伯格滑模观测器的电子节气门自适应反步控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车电子控制领域，具体是一种汽车发动机电子节气门控制(ETC)方法，该方法是基于龙伯格滑模观测器的自适应反步控制方法。

背景技术

随着汽车工业的不断发展以及人们对汽车性能要求的不断提高，相比于传统机械连接的节气门，电子节气门得到了广泛的使用，其控制结构如附图1所示。传统的节气门是通过驾驶员操作与节气门阀片机械连接的加速踏板来控制节气门开度，节气门的开度完全取决于驾驶员的操作意图，容易造成排放不达标，并且驾驶员的误操作会给驾驶带来安全隐患。电子节气门则是发动机电子控制单元(ECU)通过驱动信号控制伺服电机来控制节气门开度，可以精确的控制进入发动机气缸的空气流量，从而对发动机空燃比进行精确控制。这样，电子节气门能够根据驾驶员的需求愿望以及整车各种行驶状况确定节气门的最佳开度，保证车辆最佳的动力性和燃油经济性，并具有牵引力控制、巡航控制，提高安全性和乘坐舒适性等优点。

电子节气门主要由直流电机、减速齿轮、节气门位置传感器、复位弹簧等组成，其结构如附图2所示。电子节气门的基本结构和基本控制原理还可参考申请号为200710163863.0,201110250720.X和200910044150.1等的专利公开文本。电子节气门是复杂的机电耦合系统，节气门在转动过程中，受到复位弹簧扭矩、阻尼力矩、粘性摩擦扭矩、电机驱动力矩、齿轮间隙扭矩及扰动的作用，并存在非线性不确定因素(齿轮间隙扭矩)和扰动的影响。此外，电子节气门的长时间使用会使节气门阀片产生油污积碳、电机老化、齿轮传递机械特性变差及节气门参数变化等问题，致使电子节气门难以控制。虽然传统PID控制策略能够对电子节气门进行控制，但在节气门阀片产生油污积碳、电机老化及齿轮长时间磨损后，原有的控制器控制参数已不能满足当前控制需求，导致汽车在启动和行驶中经常出现熄火现象，如福特福克斯汽车在怠速启动阶段经常熄火，就是因为控制器不能对控制量进行自适应补偿，使原有控制器控制量不能满足现有情况下的扭矩需求。此外，应该指出的是，传统的PID控制不仅控制参数难以调整而且难以实现自适应控制，导致传统的PID控制的动态响应性能较差，并且由于节气门粘性摩擦、滑动摩擦，以及复位弹簧非线性因素的存在，使得电子节气门的精确控制变得异常困难，因此电子节气门控制算法的研究引起了学界的广泛关注。

近年来，国内外许多学者已对电子节气门控制算法做了相关研究，并取得了一定的成果，遗憾的是，诸多控制策略对电子节气门控制存在的问题考虑分析不全面，从而导致设计的控制器鲁棒性差，控制效果难以严格的达到电子节气门的控制要求。ü.等通过滑模控制算法结合滑模观测器对电子节气门进行控制，值得注意的是，该方法并未考虑到齿轮间隙扭矩并存在抖动[1,2]，为此，H.Martin等采用高阶滑模控制完成了电子节气门控制器的设计，扭曲算法和超扭曲算法的使用消除了变结构产生的抖动[3]。M.等采用模型预估优化控制，但由于采样时间短导致其不能使用混合整数规划求解器在线计算优化控制输入[4]。以此为切入点，M.等通过在离线动态规划过程中对状态反馈控制律进行预计算解决了这一问题[5]，应该指出的是，在参数变动和扰动存在时，优化控制技术不能确保控制器的鲁棒性。P.Danijel等采用基于非线性补偿器的自校正PID控制算法，虽然实现了自适应，并且能够对非线性的系统摩擦和Limp-home影响因素进行补偿，但是对于带有补偿器的PID控制器，如何选择补偿器的参数来确保稳定性是不确定的，同时自校正的PID控制需要辨识对象参数[6,7]。M.等采用基于神经网络的滑模控制，使控制系统不仅具有自适应性还具有良好的鲁棒性，但滑模控制在较小的采样时间内需要非常高的计算量[8]。王耀南等采用神经网络对电子节气门进行控制，通过网络的自学习能力实现了系统的自适应性，不足之处在于神经网络控制器学习容量大，导致难以在微控制器中被运行[9,10]。

电子节气门控制的本质是将节气门实际开度控制在期望开度附近，同时也需要保证其实时性和快速性，而精确的电子节气门控制能够改善汽车的燃油经济性，排放性和操作性能。因此，针对电子节气门控制仍然存在的问题，需要采用一种性能优良的控制方法对其进行控制，以获得更好的控制效果。

发明内容

实际中，节气门开度变化量一般是不可测的，并且非线性未知量(齿轮间隙扭矩)对控制器的设计也具有一定的影响。因此，针对节气门开度变化量不可测以及存在非线性未知量(齿轮间隙扭矩)的问题，本发明提出一种基于龙伯格滑模观测器的电子节气门自适应反步控制方法，该控制方法具有精度高，动态性能好，自适应程度高的特点。