汽油机ECU 大气压力预估算法的开发与应用

徐 凤，郑建波，王 恺，张春娇，张凡武，田丰民

(东风汽车公司技术中心，武汉 430056)

前言

传统的发动机控制技术主要包括空燃比控制、怠速控制［1］、电子节气门控制［2］、点火提前角控制［3］和燃油喷射控制等，随着对发动机性能要求越来越高，新技术和新设计［4－5］不断应用到发动机中，例如传感器信号处理、进气量估计和排放后处理等。作为发动机运行控制参数之一，进气量影响着发动机的正常运行。而作为进气量计算的一个重要因素，如果大气压力传感器出现故障，将间接导致发动机不能正常运行;而对于未安装大气压力传感器的车辆，为满足发动机正常工作需求，ECU就要由其他途径获得准确的大气压力值。

1 算法概述

根据可压缩流体理论，本文中提出了大气压力预估算法，并实现了该算法与传统传感器采集算法在不同条件下的转换。图1为汽油机ECU大气压力算法原理，图2为算法Simulink模型实现。

2 预估原理和软件在环仿真

2.1 概述

大气压力预估算法的基本原理如图3所示。发动机有上电、起动、运行和熄火4个工作状态。上电、起动、熄火和进气压力高于大气压力时，根据进气压力预估大气压力。发动机正常运行后，则根据可压缩气体方程进行大气压力预估。而当进气压力传感器出现故障时，则根据进气压力预估值预估大气压力，或者大气压力采用默认值。

2.2 理论分析

图4为典型的发动机进气系统，一般汽油机的进气量都是通过歧管压力来表征。根据理想喷嘴处的可压缩气体方程，节气门处的平均空气质量流量［6－7］可描述为

式中:R为气体常数;p0为进气压力;p为大气压力;AEff为节气门有效面积;T0为进气温度;Φ(p0/p)为压比p0/p的修正系数。将式(1)改写得到:

而压比p0/p与压比修正系数Φ(p0/p)之间的关系如图5所示。由式(2)可见，如果节气门处空气流量、进气压力、进气温度和节气门开度已知，即可求出Φ(p0/p)，再从图5求得p0/p而预估出当前大气压力。大气压力预估的整个流程见图6。

2.3 预估算法软件在环仿真

利用所采集的实车运行数据，对所提出的大气压力间接预估算法进行软件在环仿真，结果如图7所示。由图可见:从上电、起动到运行，随着发动机状态的变化，主要是在状态转换或者节气门开度较大时，虽然预估大气压力会跟随进气压力的变化产生相应变化，但误差控制在实际允许范围内。

3 实车验证

本文中将集成后的控制策略代码下载到发动机ECU中，然后将其装载到发动机上，并在实际车辆上进行了最终验证，原理如图8所示。

使用测试软件INCA观察发动机运行状态，大气压力传感器信号采集和预估算法的实车测试结果如图9和图10所示。由图可见，在整个运行过程中，预估大气压力值稳定保持在100kPa左右，与大气压力传感器的测量结果相符。由于发动机起动后，进气压力会发生变化，因此预估大气压力在发动机运行前后会出现轻微波动，但在可接受范围内。结果表明，所提出的大气压力预估算法可计算出与实际相符的大气压力值，满足设计要求。

4 结论

根据理想喷嘴处的可压缩气体方程，本文中提出了大气压力预估算法，并对算法进行了软件在环仿真，初步验证了预估算法的有效性。使用Simulink/Embeded-Coder工具箱对上述控制策略进行自动代码生成，并将代码集成到发动机ECU中。最后对该预估算法和传统的大气压力传感器测量结果进行了实车测试对比，结果表明所设计的预估算法可计算出与传感器测量值相符的大气压力值。因此，对于没有安装大气压力传感器和大气压力传感器出现故障的车辆，预估算法可为发动机ECU提供准确、真实的大气压力值，从而保证发动机正常运行。

［1］ Li S，Chen H，Yu S Y．Nonlinear Model Predictive Control for I-dle Control of SI Engine［C］//Joint 48th IEEE Conference on Decision and Control and 28th Chinese Control Conference，Shanghai，China，2009:6590 －6595．

［2］ Yang C．Model-based Analysis and Tuning of Electronic Throttle Controllers［C］．SAE Paper 2004 －01－0524．

［3］ Bober T，Shih F Y．Image Processing-based Methodology for Optimizing Automotive Ignition Timing［J］．IEEE Transactions on Vehicular Technology，2009，58(1):85 －92．

［4］ Muller M，Olin P M，Schreurs B．Dynamic EGR Estimation for Production Engine Control［J］．SAE Transactions，2001，110(3):531－535．

［5］ Kolmanovsky I，Sun J，Druzhinina M．Charge Control for Direct Injection Spark Ignition Engines with EGR［C］//American Control Conference，2000．Proceedings of the 2000．IEEE，2000，1(6):34 －38．

［6］ Hendricks E，Sorenson S C．Mean Value Modeling of Spark Ignition Engines［J］．SAE Transactions，1990，99(3):1359 － 1373．

［7］ Hendricks E．The Analysis of Mean Value SI Engine Model［C］．SAE Paper 920682．