基于松弛约束Hammerstein非线性模型的增程式APU预测控制

针对增程式辅助动力单元（APU）工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于Hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化（SLSSVM-ACPSO）算法辨识激励响应数据建立了发动机Hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集（ASM）-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。      

关键参数对二冲程煤油发动机爆震的影响

针对二冲程汽油发动机改用航空煤油后的爆震抑制和性能恢复进行了研究,利用GT-Power软件建立发动机的一维仿真模型并对煤油发动机的爆震进行了预测和优化。仿真结果表明:推迟点火时刻、远低于和远大于理论空燃比的混合气对爆震都有一定的抑制作用,试验结果验证了仿真结果的正确性。提出并采用协同推迟点火和增加喷油的控制策略进行试验研究。试验结果表明:在低转速大负荷工况下,爆震可被有效抑制,节气门全开时功率恢复在90%以上。发动机转速为5 500 r/min时,功率恢复能达到原机的95.7%。