柴油机MIMO控制

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这个例子使用了systune设计和调优柴油机MIMO控制器。控制器在离散时间内对单个操作条件进行调谐。

柴油机模型

现代柴油机使用可变几何涡轮增压器(VGT)和废气再循环(EGR)来减少排放。为了达到严格的排放目标，必须严格控制VGT增压压力和EGR质量流量。本例展示了如何设计和调整一个MIMO控制器，以调节这两个变量时，发动机运行在2100 rpm，燃油质量为12mg每个喷射缸。

open_system (“rct_diesel”）

在Simulink中对VGT/EGR控制系统进行了建模。万博1manbetx控制器调整位置EGRLIFT而且VGTPOSEGR和VGT阀门。它可以获得增压压力和EGR质量流量目标和测量值，以及燃料质量和发动机转速的测量值。两个阀门都有速率和饱和度限制。每0.1秒对工厂模型和控制信号进行一次采样EGRLIFT而且VGTPOS每0.2秒刷新一次。这个例子考虑了升压+ 10kpa和EGR质量流量+ 3g /s的阶跃变化，以及燃料质量+ 5mg和速度- 200rpm的扰动。

对于所考虑的工作条件，我们使用系统辨识法从实验数据中推导出发动机的线性模型。被操纵变量的频率响应EGRLIFT而且VGTPOS控制变量提高而且EGR MF下面出现。需要注意的是，在低频率下，电站处于病态状态，这使得升压和EGR质量流量的独立控制变得困难。

sigma(Plant(:，1:2))，网格标题(线性化发动机动力学的频率响应）

控制目标

主要有两个控制目标:

以最小的交叉耦合在约5秒内响应升压和EGR质量流量的阶跃变化
对速度和燃料质量的(小)变化不敏感。

对第一个目标使用跟踪需求。指定步进变化的幅度，以确保交叉耦合很小相对对这些变化。

% 5秒响应时间，稳态误差小于5%TR = TuningGoal。跟踪({提高裁判的；“EGRMF REF”}，{“提升”；“EGRMF”}, 5, 0.05);TR.Name =“定位点跟踪”；TR.InputScaling = [10 3];

对于第二个目标，将速度和燃料质量变化视为阶跃干扰，并指定由此引起的升压和EGR质量流量变化的峰值振幅和沉降时间。还要指定信号振幅，以适当地反映每个扰动的相对贡献。

%峰值<0.5，沉淀时间<5DR = TuningGoal。StepRejection ({“FUELMASS”；“速度”}，{“提升”；“EGRMF”}, 0.5, 5);DR.Name =“抗干扰”；DR.InputScaling = [5 200];DR.OutputScaling = [10 3];

为了对未建模的动态和混叠提供足够的鲁棒性，限制控制带宽，并在设备输入和输出处施加足够的稳定裕度。因为我们处理的是2 × 2 MIMO反馈环，这个要求保证了每个反馈通道中增益或相位变化的稳定性。增益或相位可以在两个通道中同时变化，并且在每个通道中变化的量不同。看到控制系统优化中的稳定裕度而且TuningGoal。利润率获取详细信息。

%滚转-20 dB/dec超过1 rad/sRO =调谐目标。MaxLoopGain ({“EGRLIFT”，“VGTPOS”} 1 1);罗依。LoopScaling =“关闭”；罗依。Name =“转出”；% 7 dB增益裕度和45度相位裕度M1 = TuningGoal。利润率({“EGRLIFT”，“VGTPOS”} 7 45);M1。Name =“植物输入”；M2 =调优目标。利润(“柴油机”7、45);平方米。Name =“植物输出”；

Blackbox MIMO控制器调优

如果没有对合适的控制结构的先验知识，首先尝试各种顺序的“黑盒”状态空间控制器。工厂模型有四个状态，所以请尝试一个四阶或更低阶的控制器。这里我们调优一个二阶控制器，因为Simulink模型中的“SS2”块有两种状态。万博1manbetx

图1:二阶黑匣子控制器。

使用slTuner接口配置Simulink模型进行调优。万博1manbetx将块“SS2”标记为可调的，注册评估边缘和环路形状的位置，并指定应在控制器采样率下执行线性化和调优。

ST0 = slTuner(“rct_diesel”，“SS2”）;ST0。Ts = 0.2;addPoint (ST0, {“EGRLIFT”，“VGTPOS”，“柴油机”})

现在使用systune根据我们的控制目标调整状态空间控制器。将稳定裕度和滚转目标视为硬约束，并尽量满足剩余目标(软目标)。随机化起始点以减少暴露于不期望的局部最小值。

Opt = systuneOptions(“RandomStart”2);rng(0)， ST1 = systune(ST0，[TR DR]，[M1 M2 RO]，Opt);

最终:软= 1.05，硬= 0.95708，迭代= 338最终:软= 1.05，硬= 0.98021，迭代= 525最终:软= 1.05，硬= 0.98868，迭代= 472

几乎满足了所有需求(当规范化值小于1时，需求就满足了)。用图形验证这一点。

图(“位置”，[10,10,1071,714]) viewGoal([TR DR RO M1 M2]，ST1)

绘制定点跟踪和干扰抑制响应。按信号振幅缩放以显示归一化效果(升压变化+10 KPa, EGR质量流量+3 g/s，燃料质量+5 mg，速度-200 rpm)。

图(“位置”，[100,100,560,500]) T1 = getIOTransfer(ST1，{提高裁判的；“EGRMF REF”}，{“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”});T1 = diag([1/10 1/3 1 1]) * T1 * diag([10 3]);subplot(211)， step(T1(1:2，:)，15)， title(“定位点跟踪”) subplot(212)， step(T1(3:4，:)，15)， title(控制努力的）

D1 = getIOTransfer(ST1，{“FUELMASS”；“速度”}，{“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”});D1 = diag([1/10 1/3 1 1]) * D1 * diag([5 -200]);subplot(211)， step(D1(1:2，:)，15)， title(“抗干扰”)副图(212)，步骤(D1(3:4，:)，15)，标题(控制努力的）

控制器在5秒内响应，最小的交叉耦合之间提高而且EGRMF变量。

简化控制结构的调整

状态空间控制器可以按原样实现，但通常希望将其归结为更简单、更熟悉的结构。为此，获得调谐控制器并检查其频率响应

C = getBlockValue(ST1，“SS2”）;clf波德(C (:, 1:2), C(:, 3:4),{。02 20})，网格图例(“REF to U”，“Y to U”）

bodemag(C(:，5:6))， grid title(FUELMASS/SPEED对EGRLIFT/VGTPOS的响应）

第一个图表明，控制器本质上就像PI控制器作用于REF-Y(被控变量的目标值和实际值之间的差值)。第二个图表明，从测量扰动到操纵变量的传递可以被一个具有滞后网络的串联增益所取代。总之，这就提出了以下简化的控制结构，由一阶扰动前馈的MIMO PI控制器组成。

图2:简化的控制结构。

使用可变子系统，您可以在同一个Simulink模型中实现这两种控制结构，并使用一个变量在它们之间切换。万博1manbetx在这里设置模式= 2选择MIMO PI结构。和以前一样，使用systune调整三个2 × 2增益矩阵Kp，Ki，凯萨在简化的控制结构。

在“CONTROLLER”块中选择“MIMO PI”变体Mode = 2;配置调优接口ST0 = slTuner(“rct_diesel”, {“金伯利进程”，“吻”，“凯”});ST0。Ts = 0.2;addPoint (ST0, {“EGRLIFT”，“VGTPOS”，“柴油机”})调优MIMO PI控制器。ST2 = systune(ST0，[TR DR]，[M1 M2 RO]);

最终:软= 1.09，硬= 0.99774，迭代= 303

同样，几乎所有的要求都得到了满足。绘制闭环响应图，并与状态空间设计进行比较。

clf T2 = getIOTransfer(ST2，{提高裁判的；“EGRMF REF”}，{“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”});T2 = diag([1/10 1/3 1 1]) * T2 * diag([10 3]);次要情节(211),步骤(T1 (1:2,:), T2(1:2,:), 15)、标题(“定位点跟踪”)传说(“SS2”，“π+ FF”)次要情节(212),步骤(T1 (3:4,:), T2(3:4,:), 15)、标题(控制努力的）

D2 = getIOTransfer(ST2，{“FUELMASS”；“速度”}，{“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”});D2 = diag([1/10 1/3 1 1]) * D2 * diag([5 -200]);次要情节(211),步骤(D1 (1:2,:), D2(1:2,:), 15)、标题(“抗干扰”)传说(“SS2”，“π+ FF”)次要情节(212),步骤(D1 (3:4,:), D2(3:4,:), 15)、标题(控制努力的）

黑盒和简化的控制结构提供了类似的性能。检查PI和前馈增益的调谐值。

showTunable (ST2)

Block 1: rct_diesel/CONTROLLER/MIMO PID/Kp = D = u1 u2 y1 -0.007937 -0.0008099 y2 -0.02029 0.01454名称:Kp静态增益。----------------------------------- 块2:rct_diesel /控制器/ MIMO PID / Ki u1 u2 y1 -0.01053 - -0.01428 y2 = D = -0.03012 - 0.04637名称:Ki静态增益。----------------------------------- 块3:rct_diesel /控制器/ MIMO PID / Kff u1 u2 y1 0.01405 - -0.0001001 y2 = D = 0.03233 - -0.001443名称:凯静态增益。

非线性验证

为了在Simulink模型中验证MIMO PI控制器，将调优后的控制器参数推入Sim万博1manbetxulink并运行仿真。

writeBlockValue (ST2)

仿真结果如下所示，并证实控制器能够充分跟踪升压和EGR质量流量的设定点变化，并快速抑制燃料质量(t=90时)和速度(t=110时)的变化。

图3:简化控制器的仿真结果。

另请参阅