基于遺傳優(yōu)化模糊PID高壓共軌系統(tǒng)噴油量的控制算法

王國超，吳慶林

(1.重慶理工大學 重慶汽車學院，重慶 400054;2.重慶紅江機械有限責任公司，重慶 402162)

現(xiàn)代柴油機噴射技術(shù)研究發(fā)展的兩大主要方向是缸內(nèi)直噴和高壓噴射［1］，其中高壓噴射技術(shù)又分為電控單體泵技術(shù)和電控共軌技術(shù)。高壓共軌燃油噴射技術(shù)以其可獨立控制噴油定時、高的噴射壓力以及噴油速率柔性可調(diào)等特性，有助于柴油機獲得良好的經(jīng)濟性、動力性和排放特性。常規(guī)PID控制是實際應用中使用最廣泛的一種基本控制策略，魯棒性較強。但由于常規(guī)PID控制中的比例、積分、微分3個基本參數(shù)一旦整定好后就不能再改變，因此對強非線性或未知干擾較強的系統(tǒng)將不能很好地控制。而模糊控制可以對復雜的非線性系統(tǒng)進行有效控制，具有較強的自適應能力。用模糊推理方法實現(xiàn)對PID三個基本參數(shù)的在線自整定，將這2種控制策略結(jié)合起來，則能構(gòu)成具有兩者優(yōu)點的控制器，即能實現(xiàn)精確的控制，有較強的自適應性，也能有效地實現(xiàn)控制策略。但是在一般的模糊控制系統(tǒng)中，模糊控制的規(guī)則基本上來源于那些控制領(lǐng)域的專家和技術(shù)人員的專業(yè)知識，具有相當大的主觀性，對于復雜非線性且有較強隨機擾動的控制系統(tǒng)來說，這些控制規(guī)則有時會出現(xiàn)較大的出入，而且隸屬函數(shù)的選取也是如此。因此，本文根據(jù)高壓共軌具有的非線性、時變性、易受干擾性和控制精度要求高等特點，設計研究了高壓共軌系統(tǒng)的應用遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制器，并進行了計算機仿真。

1 高壓共軌系統(tǒng)噴油量控制

電控高壓共軌燃油系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理見圖1，主要包括油箱、濾清器、輸油泵、高壓油泵、共軌管、噴油器、電控單元及傳感器等一系列輔助測控設備。柴油機的噴油量是由噴射壓力和噴油持續(xù)時間共同決定的，所以穩(wěn)定的噴油壓力控制和精確的定時機制是控制系統(tǒng)的核心。此外，高壓共軌系統(tǒng)仍然是用凸輪帶動高壓油泵產(chǎn)生高壓油，共軌壓力是一個與轉(zhuǎn)速相關(guān)的脈動系統(tǒng)，同時在變工況時，噴油量的突然波動也會直接影響共軌壓力的波動，這就使這個多變量控制系統(tǒng)相當復雜［1］。

圖1 電控高壓共軌燃油系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理

2 基于遺傳算法優(yōu)化的高壓共軌系統(tǒng)模糊PID控制器設計

對控制理論的研究已經(jīng)有上百年的歷史，研究控制學科的專家們也在各自的領(lǐng)域設計出了多種控制方法，并在前人的基礎(chǔ)上對各種控制算法進行改進和優(yōu)化。根據(jù)工程試驗研究的實際需要，選擇模糊PID控制方式來實現(xiàn)對高壓共軌燃油系統(tǒng)的噴油壓力和噴油量的控制，并用遺傳算法對模糊PID控制器的參數(shù)加以優(yōu)化，以獲得更好、更精確的控制效果。圖2為控制器的模糊PID控制框圖。

圖2 控制器的模糊PID控制框圖

2.1 模糊PID控制

本文的模糊控制器采用2×3Mamdani模糊推理系統(tǒng)，輸入為e(系統(tǒng)誤差)和ec(系統(tǒng)誤差變化率)，輸出為 PID 三個參數(shù)的調(diào)整量 dKp、dKi、dKd。輸入、輸出變量對應的語言變量 e、ec和 dKp、dKi、dKd的語言值均取為 NB、NM、NS、ZO、PS、PM 和 PB七個模糊子集，e、ec 的模糊集論域設為{0，1，2，3，4，5，6}，dKp、dKi、dKd的模糊集論域設為{0，0.2，0.4，0.6，0.8，1}。在這個模糊推理系統(tǒng)中，各模糊變量的隸屬函數(shù)為三角形隸屬函數(shù)。輸出變量經(jīng)過重心法解模糊得到調(diào)整量的精確值。這樣PID就隨著系統(tǒng)的誤差和誤差變化的情況而采用不同的參數(shù)進行計算，實現(xiàn)了PID的自調(diào)整，從而改善了系統(tǒng)的調(diào)節(jié)特性。3個參數(shù)的調(diào)整可表示為:

式中:Kp(0)、Ki(0)、Kd(0)為PID參數(shù)的初始值;dKp、dKi、dKd為模糊控制器根據(jù)實時變化校正的PID 調(diào)解器參數(shù)的變化值;PKp、PKi、PKd分別是 dKp、dKi、dKd的比例因子，其值和 Ke、Kec都是通過遺傳算法優(yōu)化得到的。圖3(a)、(b)為噴油量和軌壓的Fuzzy Logic圖，為E和EC的規(guī)則化;輸入輸出變量隸屬函數(shù)如圖4所示，Kp、Ki、Kd模糊控制參數(shù)輸出如圖5所示。

圖3 噴油量和軌壓的Fuzzy Logic圖

圖4 噴油量和軌壓偏差及偏差變化率隸屬度函數(shù)

圖5 控制參數(shù)輸出

2.2 遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制

遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制器主要有3種優(yōu)化方法:基于量化因子和比例因子的優(yōu)化、基于隸屬度函數(shù)的優(yōu)化和基于控制規(guī)則的優(yōu)化。當用遺傳算法對量化因子和比例因子進行優(yōu)化調(diào)整時，相當于模糊控制規(guī)則數(shù)量的增加。量化因子的自調(diào)整使模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù)發(fā)生了變化，能使用某種優(yōu)化方法，根據(jù)一定的系統(tǒng)性能指標得到優(yōu)化的規(guī)則和隸屬函數(shù)，可大大減小人為主觀性的影響，極大地提高控制系統(tǒng)的動靜態(tài)性能［2］。因此采用遺傳算法對模糊PID控制器的量化因子和比例因子進行尋優(yōu)。遺傳優(yōu)化模糊PID框圖如圖6所示。利用Matlab中的遺傳工具箱函數(shù)，采用二進制編碼方式，分別對自調(diào)整模糊PID控制器的 Ke、Kec、PKp、PKi、PKd參數(shù)進行尋優(yōu)［3－6］，Kp最佳適應度及繼續(xù)優(yōu)化的Kp適應度如圖7、8所示。

圖6 遺傳優(yōu)化模糊PID框圖

圖7 Kp最佳適應度

圖8 繼續(xù)優(yōu)化的Kp適應度

3 高壓共軌柴油機模型仿真分析

在Matlab/Simulink中利用模糊和遺傳工具箱可以搭建高壓共軌柴油機的遺傳優(yōu)化的模糊PID控制模型，在搭建系統(tǒng)的過程中控制對象參考模型［8］為

用 Matlab/Simulink建立仿真框圖，如圖9所示。

圖9 基于遺傳優(yōu)化的模糊PID高壓共軌系統(tǒng)控制框圖

設置初始軌壓為100 MPa，5 s后軌壓升至120 MPa，加入階躍輸入信號。Simulink仿真采用Variable-step的Ode45(Dormend Prince)算法，絕對誤差自動選取，相對誤差為1e－3，設置仿真時間為10 s。運行仿真，得到軌壓信號，并與PID控制結(jié)果比較，仿真結(jié)果如圖10所示。

圖10 仿真結(jié)果

需要說明的是，在高壓共軌系統(tǒng)中檢測噴油量，優(yōu)化噴油效果時，最大的影響因素是軌壓的波動。因此，在設計控制系統(tǒng)的過程中，常以對軌壓的控制效果來檢測系統(tǒng)的性能。

控制算法執(zhí)行代碼生成。在Matlab/Simulink中建好系統(tǒng)模型和控制模型后，配置代碼生成參數(shù)，使生成的代碼可以在微控制器中直接運行。需要注意的是，在代碼生成時，只支持固定步長的模型，變步長模型系統(tǒng)會提示出錯，因為RTW中大多數(shù)的求解器都是設定為固定步長的，支持變步長求解器只有rsim_tlc。圖11為代碼生成的參數(shù)設定，根據(jù)目標控制器的型號來選擇硬件配置，本文采用的控制器芯片為飛思卡爾生產(chǎn)的S12X系列。Simulink中點擊 Tools→Code Generation→Model Build生成C代碼后，需要對所得到的代碼進行及時的參數(shù)驗證，核對各初始化的參數(shù)頭文件與控制器代碼編寫器的一致性及各接口函數(shù)名。模型生成C代碼后首先在PC主機的Matlab/Simulink仿真平臺上進行離線仿真測試，從而能及時發(fā)現(xiàn)定點數(shù)值及代碼數(shù)值精度的影響，便于及時修正。

4 算法驗證

在實際實驗過程中，高壓共軌燃油噴射系統(tǒng)起動實驗在油泵實驗臺上幾乎是不可能完成，必須在裝機之后才可以完成，因此，本文在油泵實驗臺上完成的硬件在環(huán)仿真實驗是在接近怠速的情況下進行的。同時，遺傳算法雖在優(yōu)化效果上相當明顯，但其離散的操作過程無法在實驗臺上進行實時在線的硬件在環(huán)仿真，只能將單次優(yōu)化的結(jié)果人工寫入控制器中，這樣工作量很大且沒有實際意義。由于時間有限，硬件在環(huán)仿真實驗中沒有對遺傳優(yōu)化的模糊PID控制器進行下載和實驗。表1為基于噴油閉環(huán)模糊PID控制的高壓共軌系統(tǒng)在不同噴油提前角、不同噴油脈寬和轉(zhuǎn)速下的怠速噴油量及其與目標值的相對誤差。該型號柴油機高壓共軌系統(tǒng)額定噴油量為提前角64.4°，噴油脈寬 39.8°，轉(zhuǎn)速 1 000 r/min，額定噴油量為 941.04 mm3。

圖11 生成代碼目標硬件配置

表1 實驗數(shù)據(jù)記錄

5 結(jié)束語

采用遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制器的量化比例因子，并用Matlab遺傳算法工具箱和Simulink建立高壓共軌系統(tǒng)噴油量控制仿真模型。仿真結(jié)果表明:對于復雜的高壓共軌系統(tǒng)，采用遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制器的控制參數(shù)可獲得比較滿意的控制效果，在壓力變化的過程中能快速使壓力穩(wěn)定，超調(diào)更小，為解決高壓共軌系統(tǒng)噴油量控制問題提供了一條有效途徑。

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