[发明专利]基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法

权利要求书

1.一种基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

采用扩张状态观测器，根据节气门的实际开度θ(x₁)对节气门开度变化进行量x₂估计，得到节气门开度变化量的估计值

通过李雅普洛夫稳定性定理结合滑模控制和神经网络得到智能双积分滑模控制律及扰动自适应律，对电子节气门开度进行控制和对扰动进行补偿；

通过BP神经网络对智能双积分滑模控制器参数进行自适应设计，BP神经网络的输入为节气门实际开度与期望开度的误差e和误差变化BP神经网络的输出分别作为似D控制，P控制，I控制的控制增益k_d，k_p，k_i；

通过智能双积分滑模控制器输出控制输入电压u控制电子节气门的直流电机对电子节气门的开度进行控制。

2.根据权利要求1所述的基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于：在所述得到的智能双积分滑模控制律时，用节气门开度变化量的估计值代替节气门开度变化量x₂。

3.根据权利要求1或2所述的基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于：所述BP神经网络共三层，包括输入层、隐含层和输出层，输入层有2个神经元，隐含层有5个神经元，输出层有3个神经元。

4.根据权利要求1或2所述的基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于：所述BP神经网络采用梯度下降法对网络的权值系数进行修正。

5.根据权利要求3所述的基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于：所述隐含层的活化函数为正负对称的Sigmoid函数。

6.根据权利要求3所述的基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于：所述输出层的活化函数为非负的Sigmoid函数。

7.根据权利要求1或2所述的基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于：所述扩张状态观测器的表达式为：

x^.1=x^2-b1g′(x^1-x1)g(x^1-x1)x^.2=x^3-b2g′(x^1-x1)g(x^1-x1)+bux^.3=-b3g′(x^1-x1)g(x^1-x1)]]>

式中：

b＝K_tK_ch/(JK_l)；K_t为电机扭矩常数；K_ch为斩波器增益；J为折算到电机侧的系统总转动惯量；K_l＝θ_m/θ为齿轮传动比；u为控制输入电压；x₁＝θ，表示节气门开度；表示节气门开度的估计值；表示节气门开度变化量的估计值；b_i(i＝1,2,3)为能够使多项式s³+b₁s²+b₂s+b₃为Hurwitz矩阵的正常数；同时g(z)满足以下条件：非线性函数g(z)连续可微，且g′=dg(z)dz≠0;]]>g(0)＝0。

8.根据权利要求1或2所述的基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，其特征在于：所述智能双积分滑模控制律的表达式为：

u=-1b[-θ..d+a21(x1-θ0)+a22x^2-α2sgn(x^2)+d^-α1sgn(x1-θ0)-α3ΔPcos2x1-f-δsat(s(t))]]]>

式中：

b＝K_tK_ch/(JK_l)；a21=-Ksp/(JKl2);a22=-(Kl2KtKv+Fs)/(JKl2);α2=Fc/(JKl2);]]>α1=Kp/(JKl2);α3=πRafRp2/(JKl2);]]>ΔP＝P_atm-P_m；f=k1e.(t)+k2e(t)+k3∫0te(τ)dτ;]]>e＝θ_d-x₁；x₁＝θ；u为控制输入电压；θ表示节气门开度；θ₀为节气门默认开度；θ_d为系统期望节气门开度；表示节气门开度变化量的估计值；T_sp(θ)为复位弹簧扭矩；J为折算到电机侧的系统总转动惯量；K_l＝θ_m/θ为齿轮传动比；K_sp为复位弹簧弹性系数；K_t为电机扭矩常数；K_v为电机反电动势常数；F_s为滑动摩擦系数；K_ch为斩波器增益；K_p为复位弹簧预紧力矩；F_c为库伦摩擦系数；R_af为气流冲击力的焦点到节气门中心的距离；R_p为节气门阀片半径；P_atm为大气压强；P_m为进气歧管的压强；k₁、k₂、k₃、δ分别为正常数；d为外部扰动；为d的估计值。