汽车发动机振动主动控制试验研究

吴磊

摘 要：本文对于汽车发动机振动主要控制技术进行分析。围绕自动化控制理论，以发动机振动加速度，神经网络自适应控制、自调整模糊控制、LQR控制等发动机振动主动主要控制模型进行目标分析。通过在线振动实验等方法验证，对于汽车发动机振动主动控制技术进行试验研究。期望能够通过试验研究，实现汽车发动机振动主动控制效果的提升。

汽车发动机的振动控制技术，包括主要控制技术，通过自动化控制、发动机振动加速度，神经网络自适应控制、自调整模糊控制、LQR控制等理论的研究，在技术上的应用中得到验证，能够发挥各种控制技术的优缺点，组合应用效果更佳。

1、汽车发动机振动

汽车发动机发生振动往往表现在整机振动或扭转振动等方面，发动机总体振动反应了发动机整体的质量，因此对于控制系统中的各项环节进行技术的提升，例如运用整机控制方法，采用被动控制单一频率振动控制整机宽屏的振动控制等技术，使得发动机整机振动的变化幅度能够控制在最小，整体提升发动机的减震效果，以发动机振动模型建立以及仿真运用现代控制理论，采用软件模型的建立方法，对发动机这种震动进行联合仿真，采用实验研究的方法，将发动机振动环境进行目标软件的联合仿真，从而得到关于系统的可控性稳定性以及客观性等的实验结果。在实验中目标软件环境包含了放大器传感器激振器等主动控制设备，建立数学模型，采用多种控制算法，例如神经网络自适应、LQR控制自调整模糊控制等建立了线性二次模型。实验结果表明，通过对发动机振动控制策略的积极探索，能够充分的将发动机整机振动强度加以降低[1]。

2、汽车发动机振动主动控制试验

2.1 建立发动机主要隔震数学模型.这一模型的建立，通过摸索已经能够得到适当的减震器布置位置，采用双层隔振系统进行控制策略的实施，发动机可以选择多个悬置位置，例如对称在发动机重心位置上进行仿真分析，能够得到垂直方向的振动控制效果，对发动机双层隔振系统进行模拟，首先要考虑基础刚性的上下层质量，在弹簧和阻尼器的刚度和阻尼的小位移范围设置上，根据发动机的转速，例如在6000转每分钟采用二阶机械振动的系统运动方程予以展示。

在方程式中设置了轮胎和悬架的等效阻尼，轮胎悬架的等效刚度，车身质量发动机垂直振动位移，发动机激励，主动控制力等等数值。

应用软件建立发动机主要隔阵模型，软件的接口，由工程系统建模来和仿真，采用图形化开发的环境，进行联合的软件仿真。在建模过程中运用现代化控制理论进行任意终端的状态确定输出量是内部状态的变化、规律的组合，對于任意初始状态进行任意终端状态的控制量的转变，采用可控性状态分量的方法，由输出量测指令来确定线性组合的个状态分量。

联合仿真分析搭建模型与接口，采用电磁式振动器作为振动时受力时测量的设备，对于车身振动系统模型予以建立，运用神经网络自适应控制系统自调整模糊，建立仿真工具箱，绘制仿真频率图[2]。

2.2 发动机振动主动控制系统实验，首先进行平台实验的布置，硬件环境上采用笔记本计算机和台式机结合起来，设置pc扩扩展槽，直接将ASS输入输出卡插入到目标机主板上，完成输入输出功能的设计。进行采集数据的处理，完成控制系统的工作过程。

软件环境上，操作系统所用程序为C语言编译器，采用windows xp作为操作平台，设计半实物实验平台，解决计算机与数据采集卡的接口问题，程序实时性的保证问题分析模式，以上行程模型的中间描述文件支持多种类的I/O设备采用反卡进行驱动程序等设置，设计者可以自己编写驱动程序，也可以利用模块进行编译[3]。

为了提高程序的运行速度，建立了神经网络自适应控制模型，将模型描述文件转化为指定目标代码，在解释性编程语言输出时，进行模块图源代码版本的设置。关于程序实时性的保证问题，在实验过程中要注意所生成的编码文件主要作用于模型生成源代码指导上，进行编译和连接，主要用于用户库文件主程序的连接上。安装目标程序，编译器要采用定步长进行参数设置，对目标进行编译之后，纺织利用BURLD命令完成目标连接。在进行主动振幅的实施时，采用双层隔振装置形成干扰力源主机上的实时控制模型由加速度传感器进行提取，采用网络连接的方式将主机和目标机进行连接，由目标机将信号数据传输给主机，由控制策略计算、主动控制硬件在环控制等方法，经由目标机把功率放大器作动器等完成整体的实验[4]。

2.3 实现发动机振动的主动控制应用.分析了系统的控制效果，XPC目标构建了发动机振动自适应实时主动控制的硬件在环系统并应用神经网络自适应主动控制方法，进行了实车试验验证了控制器的跟踪性能.试验表明.神经网络自适应主动控制方法可以较好地控制发动机的振动.。 实验能采集到的外部激励信号也证明神经网络自适应控制策略在降低发动机振动方面发挥重大作用，该方法下发动机得到了主控制力下的加速度信号，模拟出不同转速下的各种控制车身加速度功率鞋峰值。

3、结果讨论

经过实验分析发现控制器训练过程中采用多频激励信号来对激励实验中的控制效果进行仿真，发现常用发动机转速达到2500转每分钟的时候，可以测得发动机振动频率，通过主要权重因素调整的方式，在小范围内进行控制要求的跟踪。经过扫描验证个控制的性能，能够满足更重要求。

通过仿真过程，对于输入输出控制跟踪控制以及系统资源控制等等。采用神经网络自适应控制的效果优于其他两种控制效果。建立神经网络后调整最终输出自动控制程序，确定控制器参数，实时的进行灵活调控，可以实现神经网络控制下的系统资源，配置在硬件条件运行要求较高的时候，LQR控制对系统要求较低，适应能力较差，而且采集到数据以后，由于运算速度过快，在建模和状态空间的推导上，方法运用较为繁重，而模糊控制方法，由于跟踪能力较差，对系统资源的硬件条件运行上不如仿真灵敏[5]。

通过自由模型建立以后，实现了输入输出端的控制，但是依然存在技术瓶颈，需要两个MATLAB工具箱才能完成系统资源的运行。神经网络在实现多输入多输出控制跟踪性能较好控制效果明显，运用网络训练，实现灵敏的反映在实时控制中，神经网络的模型还能够影响控制器，提高学习性能，在较为复杂的模型环境下，能够实时地调整控制速度，得到精确的训练样本，并且根据训练网络的拟合性进行网络结构的设置。

结语

建立了发动机振动主动控制模型用于改善发动机的工作状况，采用自动控制理论，包括神经网络自适应控制、LQR控制、自调整模糊控制策略在内的软硬件条件的设计，以发动机振动加速度作为控制目标，利用微机控制技术，对其振动进行有效的在线控制。各种控制策略的优缺点在控制中进行了精确的验证，对于验证控制系统的控制效果和跟踪性能有很大帮助。

参考文献

[1]金福艺，李超.航空发动机转子系统主动抑振控制方法研究[J].长沙航空职业技术学院学报，2019，19（1）：58-65.

[2]潘公宇，肖云强，任成.汽车发动机主动悬置模糊控制研究[J].机械设计与制造，2017，（z1）：133-136，140.

[3]阎礁，安一领，周大为，等.三缸发动机主动悬置滑模变结构控制研究[J].上海汽车，2017，（11）：10-14.

[4]清华大学苏州汽车研究院（相城）.一种汽车发动机噪声主动控制系统：CN201721104852.0[P].2018-08-31.

[5]潘公宇，景双龙，肖云强.汽车发动机主动悬置振动控制策略研究[J].重庆理工大学学报（自然科学版），2017，31（11）：1-8