CN106988896A - 基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法。本方法包括实时采集脚脚踏板角θ_d和当前节气门输出角θ_t并计算出系统误差e；通过自适应鲁棒滑模控制算法计算出节气门的最佳控制电压u，并按照公式T＝u/12换算出电机驱动器设定的占空比T；驱动器从电子控制单元得到的占空比T来驱动节气门，得到输出节气门输出角度θ_t1。本发明克服了现有技术中电子节气门参数不确定性问题，解决了齿轮间隙扭矩的存在增加了电子节气门控制系统的非线性特性以及控制精度低的问题，实现了对非线性动力学的节气门的快速、准确的控制。

Description

基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法

技术领域

本发明涉及一种电子节气门控制方法，尤其是一种基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法。

背景技术

在全球汽车企业日趋激烈竞争的背景下，如何以科学的方法与手段，使我国汽车电控系统自主研发能力得到提升，以实现我国从消费大国向制造强国的转型是我们目前所面临的重大机遇与挑战。作为汽车工业不断发展的重要手段，汽车电控技术的使用能够有效地改善汽车的动力性、舒适性以及行车安全性等。

传统节气门是机械式的，属于刚性连接，即驾驶员通过踩踏油门踏板直接对进气量进行控制，这种控制方式不仅不能实现进气量的精确控制，而且驾驶员的误操作会带来严重的安全问题。电子节气门的出现很好地解决了这一难题。区别于传统节气门，电子节气门开度并不由驾驶员通过踩踏油门踏板直接决定，而是电子控制单元(ElectronicControl Unit,ECU)根据车辆当前行驶工况下所需要的总扭矩，计算得到与之对应的节气门最佳开度，进而通过控制电机使节气门阀片旋转到相应的开度，这样就会确保发动机在车辆处于不同工况下时发动机均能处于最佳工作状态，以减少废气排放，提高车辆的行驶稳定性。由于传统节气门己不能满足人们对车辆性能的各种需求，电子节气门及其控制问题应运而生。

相比于传统机械式的节气门，电子节气门具有传统节气门无法比拟的优势。近年来，国内外许多文献表明电子节气门控制算法的研究己趋向成熟，然而遗憾的是，电子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、包机驱动力矩、齿轮间隙扭矩及扰动的作用，并存在非线性不确定因素的影响，以致许多研究对其控制存在的问题考虑分析不全面，进而导致设计的控制器无法确保其鲁棒性，使得控制器控制精度变差。此外，电子节气门的长时间使用会导致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。

近年来，Sheng Wang和Bao Yan在《Nonlinear Dynamics》期刊上发表的论文《Fruit fly optimization algorithm based fractional order fuzzy-PID controllerfor electronic throttle》(“基于分数阶模糊PID控制器的电子节气门果蝇优化算”——非线性动力学,2013,73(1-2):611-619.)中提出了电子节气门分阶模糊PID控制器，并应用果蝇优化算法对控制器的参数进行了优化设计。值得注意的是，在控制器的设计过程中并没有考虑到齿轮间隙扭矩这一非线性因素对控制器控制性能的影响。

随后，YadavA K和Gaur P将电子节气门控制应用于混合动力车辆的速度控制，在《Nonlinear Dynamics》期刊上发表的论文《Robust adaptive speed control ofuncertain hybrid electronic vehicle using electronic throttle control withvarying road grade》(“采用变坡度电子节气门的不确定混合动力汽车鲁棒自适应速度控制”——非线性动力学,2014,76(1):305-321.)中提出了自学习模糊PID控制器，并设计了基于滑模控制机理的模型参考系统，以获得较好的鲁棒性。遗憾的是，符号函数的使用会使滑模控制产生高频抖动，进而影响控制器的控制性能。

Pan Yao Dong和Ozguner U以及Dagci O H在《IEEE Transactions onIndustrial Electronics》期刊上发表的论文《Variable-Structure Control ofElectronic Throttle Valve》(“电子节气门的变结构控制”——IEEE工业电子学报,2008,55(11):3899-3907.)中探讨了电子节气门变结构滑模控制，考虑到节气门开度变化难以直接测量等问题，设计滑模观测器以实现对节气门开度变化的估计。应该指出的是，针对摩擦扭矩只考虑了库伦摩擦的影响，而忽略了粘滑摩擦的影响。

基于以上分析可知，虽然己有很多学者针对电子节气门提出了各种控制算法，但是现有的电子节气门控制方法还存在以下不足：

1、在控制器设计过程中只针对电子节气门控制系统中存在的某一非线性特性进行侧重探讨，弱化了其他非线性特性、扰动及不确定因素对控制器性能的影响。

2、研究者很少考虑到节气门阀片阻力矩对控制器性能的影响。

3、电子节气门的控制精度和响应速度没有明显的提高。

发明内容

本发明要解决的技术问题为针对现有技术中节气门参数不确定性问题及齿轮间隙扭矩的存在增加了电子节气门控制系统的非线性特性，提供一种在不同工况下能够克服节气门参数不确定性及电子节气门控制系统的非线性特性，并且具有响应速度快和鲁棒跟踪性能的基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法。

为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法，包括脚踏板和节气门的位置信号采集，主要步骤如下：

步骤1，踩下油门脚踏板，并令脚踏板角度θ_d≥1°；

步骤2，对脚踏板角度θ_d和当前节气门输出角度θ_t进行采样，采样周期为Δt；

步骤3，先根据步骤2得到的脚踏板角度θ_d和当前节气门输出角度θ_t利用公式e＝θ_t-θ_d算出系统误差e，然后通过自适应鲁棒滑模控制算法计算出节气门的最佳控制电压u，并按照公式T＝u/12换算出电机驱动器设定的占空比T；

步骤4，将换算后得到的占空比T传送给电机驱动器，电机驱动器输出电压U驱动节气门，输出理想节气门输出角度θ_t1；

步骤5，设检验终止条件为θ_t1＝θ_d，检验步骤4所得到理想节气门输出角θ_t1数值是否满足检验终止条件，如果满足检验终止条件，即脚踏板角度θ_d和所输出的理想节气门输出角度θ_t1数值相等，则结束运行；如果未满足检验终止条件，则返回步骤2并重复步骤2～5，直至满足检验终止条件。

优选地，步骤3所述自适应鲁棒滑模控制算法包括以下步骤：

(1)求滑模函数S，其表达式为：

式中是系统误差e的一阶导数，c为滑模正常数；

(3)求最佳控制电压u，其表达式为：

式中，τ_fa0为节气门系统的标称摩擦力矩；τ_spa0为系统的弹簧回正力矩；a₀为系统标称参数1；b₀为系统标称参数2；为当前节气门输出角度θ_t的一阶导数；为脚踏板角度θ_d的一阶导数；为脚踏板角度θ_d的二阶导数；为系统中总不确定集合的上界估计值，其中，为上一采样周期系统中总不确定集合的上界估计值，为的一阶导数，ξ₁为学习率；k为设定的收敛速度正常数；sat(s)为边界符号函数，表达式为其中，sign(s)为符号函数，ξ₂为设定的边界正常数。

优选地，步骤2所述采样周期Δt＝0.001秒。

本发明相对于现有技术的有益效果是：

(1)克服了现有技术中电子节气门参数不确定性问题；

(2)解决了齿轮间隙扭矩的存在增加了电子节气门控制系统的非线性特性以及控制精度低的问题；

(3)实现了对非线性动力学的电子节气门的快速、准确的控制。

附图说明

图1是本发明中控制方法的流程图。

图2是本发明中实施例中控制系统的基本结构原理图。

图3是对电子节气门系统使用本发明进行控制后的阶跃信号跟踪曲线图。

图4是对电子节气门系统使用本发明进行控制后的阶跃信号误差曲线图。

图5是对电子节气门系统使用本发明进行控制后的正弦信号跟踪曲线图。

图6是对电子节气门系统使用本发明进行控制后的正弦信号误差曲线图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的具体实施方式，通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

图1是本发明中控制方法的流程图。由该图可见，本发明控制方法，包括脚踏板和节气门的位置信号采集，主要步骤如下：

步骤1，踩下油门脚踏板，并令脚踏板角度θ_d≥1°。

步骤2，对脚踏板角度θ_d和当前节气门输出角度θ_t进行采样，采样周期为Δt。本实施例中，Δt＝0.001秒。

步骤3，先根据步骤2得到的脚踏板角度θ_d和当前节气门输出角度θ_t利用公式e＝θ_t-θ_d算出系统误差e，然后通过自适应鲁棒滑模控制算法计算出节气门的最佳控制电压u，并按照公式T＝u/12换算出电机驱动器设定的占空比T。

所述自适应鲁棒滑模控制算法包括以下步骤：

(1)求滑模函数s，其表达式为：

式中是系统误差e的一阶导数，c为滑模正常数。

(2)求最佳控制电压u，其表达式为：

式中，τ_fa0为节气门系统的标称摩擦力矩；τ_spa0为系统的弹簧回正力矩；a₀为系统标称参数1；b₀为系统标称参数2；为当前节气门输出角度θ_t的一阶导数；为脚踏板角度θ_d的一阶导数；为脚踏板角度θ_d的二阶导数；为系统中总不确定集合的上界估计值，其中，为上一采样周期系统中总不确定集合的上界估计值，为的一阶导数，ξ₁为学习率；k为设定的收敛速度正常数；sat(s)为边界符号函数，表达式为其中，sign(s)为符号函数，ξ₂为设定的边界正常数。

步骤4，将换算后得到的占空比T传送给电机驱动器，电机驱动器输出电压U驱动节气门，输出理想节气门输出角度θ_t1。

步骤5，设检验终止条件为θ_t1＝θ_d。检验步骤4所得到理想节气门输出角θ_t1数值是否满足检验终止条件，如果满足检验终止条件，即脚踏板角度θ_d和所输出的理想节气门输出角度θ_t1数值相等，则结束运行；如果未满足检验终止条件，则返回步骤2并重复步骤2～5，直至满足检验终止条件。

图2是本发明中实施例中控制系统的基本结构原理图。由该图可见，实施例中的控制系统包括油门脚踏板模块、单片机控制模块、驱动器模块、节气门模块。其中：

油门脚踏板模块，用于获取脚踏板的角度模拟电压信号A₁，当油门脚踏板被踩下后，脚踏板里的传感器就会获取相应的角度模拟电压信号A₁。

单片机控制模块，用于将脚踏板的角度模拟电压信号A₁和节气门的角度模拟电压信号A₂通过单片机的模数转换模块即采集到脚踏板角度θ_d和当前节气门输出角度θ_t。然后根据汽车发动机电子控制单元(ECU)传输的车载以及路况数据信息，通过自适应鲁棒滑模控制算法计算出节气门的最佳控制电压u，并按照公式T＝u/12换算出电机驱动器设定的占空比T。

驱动器模块，用于从电子控制单元得到的占空比T来驱动节气门，单片机发出的占空比T给驱动器后，驱动器就会根据占空比T来调节电压U然后发送到节气门模块。

节气门模块，用于实现理想节气门输出角度θ_t1，接收到驱动器发送的电压U后，节气门就会相应的转动，同时节气门里面的传感器也会获取相应的角度模拟电压信号A₂，被单片机采集。

为验证本发明的实施效果，在电子节气门实验平台上进行了自适应鲁棒滑模法的验证。得到了如图3、图4、图5和图6所示的曲线。从这四条曲线中可看出本发明的控制方法对节气门参数不确定性问题及电子节气门控制系统的非线性特性具有较强的鲁棒性，同时又能实现对节气门快速、准确的控制。

以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，其所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法，包括脚踏板和节气门的位置信号采集，其特征在于，主要步骤如下：

步骤1，踩下油门脚踏板，并令脚踏板角度θ_d≥1°；

步骤2，对脚踏板角度θ_d和当前节气门输出角度θ_t进行采样，采样周期为Δt；

步骤3，先根据步骤2得到的脚踏板角度θ_d和当前节气门输出角度θ_t利用公式e＝θ_t-θ_d算出系统误差e，然后通过自适应鲁棒滑模控制算法计算出节气门的最佳控制电压u，并按照公式T＝u/12换算出电机驱动器设定的占空比T；

步骤4，将换算后得到的占空比T传送给电机驱动器，电机驱动器输出电压U驱动节气门，输出理想节气门输出角度θ_t1；

步骤5，设检验终止条件为θ_t1＝θ_d，检验步骤4所得到理想节气门输出角θ_t1数值是否满足检验终止条件，如果满足检验终止条件，即脚踏板角度θ_d和所输出的理想节气门输出角度θ_t1数值相等，则结束运行；如果未满足检验终止条件，则返回步骤2并重复步骤2～5，直至满足检验终止条件。

2.根据权利要求1所述的基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法，其特征在于，步骤3所述自适应鲁棒滑模控制算法包括以下步骤：

(1)求滑模函数S，其表达式为：

$s=\stackrel{\·}{e}+ce$

式中是系统误差e的一阶导数，c为滑模正常数；

(2)求最佳控制电压u，其表达式为：

$u={\mathrm{\τ}}_{fa0}+{\mathrm{\τ}}_{spa0}+(b_0-a_{0}c){\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_t+a_0({\stackrel{\·\·}{\mathrm{\θ}}}_d+c{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_d)-\widehat{\mathrm{\η}}sat\left(s\right)-ks$

式中，τ_fa0为节气门系统的标称摩擦力矩；τ_spa0为系统的弹簧回正力矩；a₀为系统标称参数1；b₀为系统标称参数2；为当前节气门输出角度θ_t的一阶导数；为脚踏板角度θ_d的一阶导数；为脚踏板角度θ_d的二阶导数；为系统中总不确定集合的上界估计值，其中，为上一采样周期系统中总不确定集合的上界估计值，为的一阶导数，ξ₁为学习率；k为设定的收敛速度正常数；sat(s)为边界符号函数，表达式为其中，sign(s)为符号函数，ξ₂为设定的边界正常数。

3.根据权利要求1所述的基于自适应滑模技术的电子节气门控制方法，其特征在于，步骤2所述采样周期Δt＝0.001秒。