基于遗传优化模糊PID高压共轨系统喷油量的控制算法

王国超，吴庆林

(1.重庆理工大学 重庆汽车学院，重庆 400054;2.重庆红江机械有限责任公司，重庆 402162)

现代柴油机喷射技术研究发展的两大主要方向是缸内直喷和高压喷射［1］，其中高压喷射技术又分为电控单体泵技术和电控共轨技术。高压共轨燃油喷射技术以其可独立控制喷油定时、高的喷射压力以及喷油速率柔性可调等特性，有助于柴油机获得良好的经济性、动力性和排放特性。常规PID控制是实际应用中使用最广泛的一种基本控制策略，鲁棒性较强。但由于常规PID控制中的比例、积分、微分3个基本参数一旦整定好后就不能再改变，因此对强非线性或未知干扰较强的系统将不能很好地控制。而模糊控制可以对复杂的非线性系统进行有效控制，具有较强的自适应能力。用模糊推理方法实现对PID三个基本参数的在线自整定，将这2种控制策略结合起来，则能构成具有两者优点的控制器，即能实现精确的控制，有较强的自适应性，也能有效地实现控制策略。但是在一般的模糊控制系统中，模糊控制的规则基本上来源于那些控制领域的专家和技术人员的专业知识，具有相当大的主观性，对于复杂非线性且有较强随机扰动的控制系统来说，这些控制规则有时会出现较大的出入，而且隶属函数的选取也是如此。因此，本文根据高压共轨具有的非线性、时变性、易受干扰性和控制精度要求高等特点，设计研究了高压共轨系统的应用遗传算法优化的模糊PID控制器，并进行了计算机仿真。

1 高压共轨系统喷油量控制

电控高压共轨燃油系统结构原理见图1，主要包括油箱、滤清器、输油泵、高压油泵、共轨管、喷油器、电控单元及传感器等一系列辅助测控设备。柴油机的喷油量是由喷射压力和喷油持续时间共同决定的，所以稳定的喷油压力控制和精确的定时机制是控制系统的核心。此外，高压共轨系统仍然是用凸轮带动高压油泵产生高压油，共轨压力是一个与转速相关的脉动系统，同时在变工况时，喷油量的突然波动也会直接影响共轨压力的波动，这就使这个多变量控制系统相当复杂［1］。

图1 电控高压共轨燃油系统结构原理

2 基于遗传算法优化的高压共轨系统模糊PID控制器设计

对控制理论的研究已经有上百年的历史，研究控制学科的专家们也在各自的领域设计出了多种控制方法，并在前人的基础上对各种控制算法进行改进和优化。根据工程试验研究的实际需要，选择模糊PID控制方式来实现对高压共轨燃油系统的喷油压力和喷油量的控制，并用遗传算法对模糊PID控制器的参数加以优化，以获得更好、更精确的控制效果。图2为控制器的模糊PID控制框图。

图2 控制器的模糊PID控制框图

2.1 模糊PID控制

本文的模糊控制器采用2×3Mamdani模糊推理系统，输入为e(系统误差)和ec(系统误差变化率)，输出为 PID 三个参数的调整量 dKp、dKi、dKd。输入、输出变量对应的语言变量 e、ec和 dKp、dKi、dKd的语言值均取为 NB、NM、NS、ZO、PS、PM 和 PB七个模糊子集，e、ec 的模糊集论域设为{0，1，2，3，4，5，6}，dKp、dKi、dKd的模糊集论域设为{0，0.2，0.4，0.6，0.8，1}。在这个模糊推理系统中，各模糊变量的隶属函数为三角形隶属函数。输出变量经过重心法解模糊得到调整量的精确值。这样PID就随着系统的误差和误差变化的情况而采用不同的参数进行计算，实现了PID的自调整，从而改善了系统的调节特性。3个参数的调整可表示为:

式中:Kp(0)、Ki(0)、Kd(0)为PID参数的初始值;dKp、dKi、dKd为模糊控制器根据实时变化校正的PID 调解器参数的变化值;PKp、PKi、PKd分别是 dKp、dKi、dKd的比例因子，其值和 Ke、Kec都是通过遗传算法优化得到的。图3(a)、(b)为喷油量和轨压的Fuzzy Logic图，为E和EC的规则化;输入输出变量隶属函数如图4所示，Kp、Ki、Kd模糊控制参数输出如图5所示。

图3 喷油量和轨压的Fuzzy Logic图

图4 喷油量和轨压偏差及偏差变化率隶属度函数

图5 控制参数输出

2.2 遗传算法优化模糊PID控制

遗传算法优化模糊PID控制器主要有3种优化方法:基于量化因子和比例因子的优化、基于隶属度函数的优化和基于控制规则的优化。当用遗传算法对量化因子和比例因子进行优化调整时，相当于模糊控制规则数量的增加。量化因子的自调整使模糊控制规则和隶属函数发生了变化，能使用某种优化方法，根据一定的系统性能指标得到优化的规则和隶属函数，可大大减小人为主观性的影响，极大地提高控制系统的动静态性能［2］。因此采用遗传算法对模糊PID控制器的量化因子和比例因子进行寻优。遗传优化模糊PID框图如图6所示。利用Matlab中的遗传工具箱函数，采用二进制编码方式，分别对自调整模糊PID控制器的 Ke、Kec、PKp、PKi、PKd参数进行寻优［3－6］，Kp最佳适应度及继续优化的Kp适应度如图7、8所示。

图6 遗传优化模糊PID框图

图7 Kp最佳适应度

图8 继续优化的Kp适应度

3 高压共轨柴油机模型仿真分析

在Matlab/Simulink中利用模糊和遗传工具箱可以搭建高压共轨柴油机的遗传优化的模糊PID控制模型，在搭建系统的过程中控制对象参考模型［8］为

用 Matlab/Simulink建立仿真框图，如图9所示。

图9 基于遗传优化的模糊PID高压共轨系统控制框图

设置初始轨压为100 MPa，5 s后轨压升至120 MPa，加入阶跃输入信号。Simulink仿真采用Variable-step的Ode45(Dormend Prince)算法，绝对误差自动选取，相对误差为1e－3，设置仿真时间为10 s。运行仿真，得到轨压信号，并与PID控制结果比较，仿真结果如图10所示。

图10 仿真结果

需要说明的是，在高压共轨系统中检测喷油量，优化喷油效果时，最大的影响因素是轨压的波动。因此，在设计控制系统的过程中，常以对轨压的控制效果来检测系统的性能。

控制算法执行代码生成。在Matlab/Simulink中建好系统模型和控制模型后，配置代码生成参数，使生成的代码可以在微控制器中直接运行。需要注意的是，在代码生成时，只支持固定步长的模型，变步长模型系统会提示出错，因为RTW中大多数的求解器都是设定为固定步长的，支持变步长求解器只有rsim_tlc。图11为代码生成的参数设定，根据目标控制器的型号来选择硬件配置，本文采用的控制器芯片为飞思卡尔生产的S12X系列。Simulink中点击 Tools→Code Generation→Model Build生成C代码后，需要对所得到的代码进行及时的参数验证，核对各初始化的参数头文件与控制器代码编写器的一致性及各接口函数名。模型生成C代码后首先在PC主机的Matlab/Simulink仿真平台上进行离线仿真测试，从而能及时发现定点数值及代码数值精度的影响，便于及时修正。

4 算法验证

在实际实验过程中，高压共轨燃油喷射系统起动实验在油泵实验台上几乎是不可能完成，必须在装机之后才可以完成，因此，本文在油泵实验台上完成的硬件在环仿真实验是在接近怠速的情况下进行的。同时，遗传算法虽在优化效果上相当明显，但其离散的操作过程无法在实验台上进行实时在线的硬件在环仿真，只能将单次优化的结果人工写入控制器中，这样工作量很大且没有实际意义。由于时间有限，硬件在环仿真实验中没有对遗传优化的模糊PID控制器进行下载和实验。表1为基于喷油闭环模糊PID控制的高压共轨系统在不同喷油提前角、不同喷油脉宽和转速下的怠速喷油量及其与目标值的相对误差。该型号柴油机高压共轨系统额定喷油量为提前角64.4°，喷油脉宽 39.8°，转速 1 000 r/min，额定喷油量为 941.04 mm3。

图11 生成代码目标硬件配置

表1 实验数据记录

5 结束语

采用遗传算法优化模糊PID控制器的量化比例因子，并用Matlab遗传算法工具箱和Simulink建立高压共轨系统喷油量控制仿真模型。仿真结果表明:对于复杂的高压共轨系统，采用遗传算法优化模糊PID控制器的控制参数可获得比较满意的控制效果，在压力变化的过程中能快速使压力稳定，超调更小，为解决高压共轨系统喷油量控制问题提供了一条有效途径。

［1］周文华.高压共轨电控喷油系统控制算法研究［J］.内燃机工程，2002(4):30 －33.

［2］覃来丰.基于遗传算法优化的模糊控制器在钢球磨煤机中的应用［D］.杭州:浙江大学，2007.

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