[发明专利]基于负载变化率主动观测的自学习转速控制方法

权利要求书

1.一种基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据发动机目标转速和发动机实际转速的偏差，通过反馈控制计算转动惯性力矩；利用摩擦扭矩模型估计当前的摩擦扭矩，得到摩擦扭矩；

步骤2，在发动机的转速动态变化的基础上，增加负载扭矩和负载变化率两个“扩张状态”，构建带有扩张状态的转速动态模型；

步骤3，针对于所述带有扩张状态的转速动态模型，通过观测器进行在线迭代，结合步骤1得到的所述摩擦扭矩，对转速、负载扭矩及负载变化率进行在线观测，得到负载扭矩的估计值；

步骤4，在步骤1得到的所述转动惯性力矩的基础上，利用步骤3得到的负载扭矩的估计值做补偿，得到有效扭矩；在所述有效扭矩的基础上叠加步骤1所述的摩擦扭矩，获得指示扭矩；

步骤5，结合指示热效率和所述指示扭矩，通过发动机的指示扭矩模型计算得到喷油量，喷油控制系统根据所述喷油量控制转速；

带有扩张状态的转速动态模型为：

其中，ω是发动机实际转速，代表发动机实际转速的导数；

J是曲轴转动系统的转动惯量，M_i是指示扭矩；作为等效摩擦扭矩，M_Fri是步骤1所述的摩擦扭矩；作为等效负载扭矩，M_load是负载扭矩；是的导数，是等效负载扭矩的变化率，h是等效负载扭矩的变化率的导数。

2.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤1中，转动惯性力矩u₀＝k_p(ω^ref-ω)，ω^ref为发动机目标转速，ω是发动机实际转速，k_p为比例系数。

3.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤3中的观测器为：

其中，ε和ξ为中间变量，β₁和β₂为观测器增益，ω为发动机实际转速，ω_o为观测器带宽，为等效负载扭矩的估计值，利用等效负载扭矩的估计值除以得到负载扭矩M_load的估计值。

4.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤4中，u₀为步骤1所得的转动惯性力矩，为步骤3得到的负载扭矩的估计值的倍，为步骤1所得的摩擦扭矩的倍，指示扭矩为

5.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤5中，指示扭矩模型为：

其中，为喷油量，M_i是步骤4所得的指示扭矩，H_LHV为柴油机的低热值，η_i是指示热效率，n_cyl是发动机汽缸个数，ω是发动机实际转速。

6.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤5中的指示热效率为人为赋予的0-1之间的定值。

7.如权利要求1所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，所述步骤5中的指示热效率通过模型参数在线学习的方式获得0-1之间的数值。

8.如权利要求7所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，如果当前判断为稳态工况，则在原有的喷油量信号中增加1-10％的正弦扰动信号，喷入发动机；发动机转速在正弦扰动信号的作用下发生轻微波动；根据当前的发动机喷油量、发动机实际转速和摩擦扭矩，利用在线估计算法，对指示热效率进行在线计算。

9.如权利要求7所述的基于负载变化率主动观测的发动机转速自学习控制方法，其特征在于，采用递推最小二乘法，对指示热效率进行在线学习，得到指示热效率η_i的估计值的计算过程如下：

由和得到

定义

对于多个采样点，Y＝[y(1) y(2) y(3) ... y(n)]^T，有：

Y＝φη_i，进行在线迭代，得到：