应用神经网络模糊控制器的发动机怠速控制

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1发动机怠速控制系统一般中主要讨论由于电器负载引起的怠速波动，所设计的控制器只能抑制因负载电流变化引起的发动机怠速的波动。而在怠速控制中，发动机的动力性负载的影响也是不可忽略的，尤其是在装有非独立式空调的汽车上。小编设计的由神经网络模糊控制器实现的发动机怠速控制系统是以电喷汽油发动机为控制对象的发动机怠速闭环控制系统，控制器不仅可抑制因动力性负载变化引起的怠速波动，也可抑制因电器负第1小编赵光宙浙江大学电机系杭州市玉古路20号邮编：310027收软盘稿日期：1998-09-11载变化引起的怠速波动。这里采用的发动机控制系统的简图见，其结构非常简单，与其他类型的怠速控制系统相比，不需要空气流量计和压力传感器等为辩识发动机模型参数而设置的传感器（当然空气流量计在l型电喷系统中是不可少的），这为实际应用提供了易实现的便利条件。

2模糊控制器设计模糊控制器输人变量为发动机转速误差及转速误差的变化，模糊控制器的组成结构及在发动机怠速控制中的应用形式见。

输入变量和输出变量的区间都规整化为-1 -t1，模糊状态取如下七个分类：nb（负大）、nm（负中）、ns（负小）、ze（零）、ps（正小）、pm（正中）、pb（正大），其隶属函数见。模糊推理规则见表1，这是从对一变量进行恒值控制的经验中归纳出的模糊推理规则。解模糊判决用重心法。

模糊变量的隶属函数模糊控制实现的一般做法是将模糊控制器的输入输出之间的非线性关系离线地计算出来，并将这一控制曲面存于控制微机中，工作时只需根据输入变量查表即可得到所要求的输出值。它的缺点是控制作用存在阶跃性，要增加其连续性必须在制作控制作用表时减小变量的间隔，这样会大大提高控制表的规模，增加计算机内存开销。小编的做法是将已设计好的模糊控制器的输人输出关系训练到一神经网络的权矩阵中去，神经网络会根据输人计算出并输出，这里的神经网络是一连续的非线性系统，其输出具有较好的连续性。

表1模糊推理规则表2训练样本（模糊控制表中的部分）n，r/min发动机转速误差ane，r/min发动机转速误差变化u，v控制器输出的电压3神经网络设计及训练神经网络是对函数的一种网络表示，它可以描述任何复杂的输人输出关系。小编构造了具有二个输人神经元和一个输出神经元、二个隐含层的2-20-7-1bp神经网络，隐含。层及输出层的神经元的激活函数/为s型函数：/=1/（1+ei）。采用表2中的数据作为训练样本，共49个，训练学习算法采用变尺度法，最后得到了合适的权矩阵，最终训练误差为0.002，由此神经网络绘制出的输人输出影射图见，图中的变量，w的含义同表1. 4仿真实验采用中的发动机怠速模型及参数进行计算机仿真，发动机模型及神经网络模糊控制器的作用见。模型参数的说明如下（详细推导过程见）：神经网络映射图vh气缸工作容积，m3 vv发动机容积效率发动机转动惯量，kgm2 c发动机阻力系数，kgm ph进气歧管绝对压力，pareq发动机输出扭矩，nmat，发动机输出扭矩变化量，n-m发动机的怠速控制目标值，r/min =.267s，rd=0.6s，当没有模糊控制器，怠速系统处于开环、发动机运行在750r/min时，在= 18时加扭矩单位阶跃干扰，发动机转速波动见a，最大转速降约为90r/min，并不能返回怠速设定点。对加有神经网络模糊控制器的系统加同样的扭矩阶跃干扰信号，转速波动大大减少，最大转速降约为12r/min，并且在控制器的作用下，发动机转速很快回到设定点，见b.另外，在改变发动机模型参数二55，ird=0.4s时，在同样的扭矩干扰输人下，最大转速降为12.5 r/rnin.可见此神经网络模糊控制器对模型参数的变化具有良好的鲁棒性。

发动机转速波动情况（在is处加阶跃扭矩干扰）（a）无控制器时转速波动。（b）有控制器时转速波动5结论模糊控制器是一不依赖模型、简单易设计、有效的控制器，从仿真效果看采用了此控制器的发动机怠速控制系统在同样的扭矩干扰输人下，怠速波动可从开环的12%降到1.6%；从仿真效果看，开展效果非常显著，发动机怠速系统的动态性能有很大的提高，并对模型参数的变化有一定的鲁棒性。

将神经网络与模糊控制器结合起来，构成神经网络模糊控制器，使控制更直观，提高了控制的连续性。神经网络的另一特性是自学习、自适应性，可构成具有自学习能力的模糊控制器，可自动获得最佳模糊推理规则，进一步提高控制系统的控制性能。☆

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