柴油机的MIMO控制

这个示例使用:

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这个示例使用systune为柴油机设计和调试MIMO控制器。控制器是在离散时间调谐的单一操作条件。

柴油发动机模型

现代柴油发动机使用可变几何涡轮增压器(VGT)和废气再循环(EGR)来减少排放。为了达到严格的排放指标，必须严格控制VGT升压和EGR质量流量。这个例子展示了如何设计和调整一个MIMO控制器，调节这两个变量时，发动机运行在2100 rpm，燃料质量为12毫克每缸。

open_system (“rct_diesel”）

在Simulink中对VGT/EGR控制系统进行建模。金宝app控制器调整位置EGRLIFT和VGTPOSEGR和VGT阀门。它可以访问升压和EGR质量流量目标和测量值，以及燃料质量和发动机转速测量。这两个阀门都有速率和饱和度限制。工厂模型每0.1秒采样一次，控制信号EGRLIFT和VGTPOS每0.2秒刷新一次。这个例子考虑了升压+10 KPa和EGR质量+3 g/s的阶跃变化，以及+5 mg燃料质量和-200 rpm速度的干扰。

对于所考虑的工况，我们使用系统辨识从实验数据推导出发动机的线性模型。操纵变量的频率响应EGRLIFT和VGTPOS到受控变量提高和EGR MF下面出现。注意，该装置在低频率下处于病态状态，这使得独立控制升压和EGR质量流量变得困难。

σ(植物(:1:2)),网格标题(“线性化发动机动力学的频率响应”）

控制目标

主要有两个控制目标:

在大约5秒内响应升压和EGR质量流量的阶跃变化，最小的交叉耦合
对速度和燃料质量的(小)变化不敏感。

对第一个目标使用跟踪需求。指定步骤更改的幅度，以确保交叉耦合较小相对这些变化。

% 5秒响应时间，稳态误差小于5%TR = TuningGoal。跟踪({提高裁判的；“EGRMF REF”}, {“提升”；“EGRMF”}, 5, 0.05);TR.Name =“定位点跟踪”；TR.InputScaling = [10 3];

对于第二个目标，将速度和燃料质量变化视为阶跃扰动，并指定由此产生的升压和EGR质量流量变化的峰值振幅和稳定时间。也指定信号振幅适当地反映每个干扰的相对贡献。

%峰<0.5，沉淀时间<5= TuningGoal博士。StepRejection ({“FUELMASS”；“速度”}, {“提升”；“EGRMF”}, 0.5, 5);DR.Name =“抗干扰”；DR.InputScaling = [5 200];DR.OutputScaling = [10 3];

为了对未建模的动力学和混叠提供足够的鲁棒性，限制控制带宽并在对象的输入和输出处施加足够的稳定裕度。因为我们处理的是2乘2的MIMO反馈回路，这个要求保证了每个反馈通道的增益或相位变化的稳定性。增益或相位可以同时在两个通道中改变，并且在每个通道中改变不同的量。看到控制系统调优中的稳定裕度和TuningGoal。利润率获取详细信息。

%滚出- 20db /dec超过1 rad/sRO = TuningGoal。MaxLoopGain ({“EGRLIFT”，“VGTPOS”} 1 1);罗依。LoopScaling =“关闭”；罗依。Name =“转出”；% 7 dB增益裕度和45度相位裕度M1 = TuningGoal。利润率({“EGRLIFT”，“VGTPOS”} 7 45);M1。Name =“植物输入”；M2 = TuningGoal。利润(“柴油机”7、45);平方米。Name =“植物输出”；

Blackbox MIMO控制器的调优

在没有一个合适的控制结构的先验知识的情况下，首先尝试各种指令的“黑匣子”状态空间控制器。该对象模型有四种状态，因此尝试使用阶4或更低的控制器。这里我们调优一个二阶控制器，因为Simulink模型中的“SS2”块有两种状态。金宝app

图1:二级黑匣子控制器。

使用slTuner接口来配置用于调优的Simulink模型。金宝app将块“SS2”标记为可调谐的，注册用于评估边界和环路形状的位置，并指定应以控制器采样率执行线性化和调谐。

ST0 = slTuner (“rct_diesel”，“SS2”）;ST0。t = 0.2;addPoint (ST0, {“EGRLIFT”，“VGTPOS”，“柴油机”}）

现在使用systune根据我们的控制目标调整状态空间控制器。将稳定性边际和滚动目标视为硬约束，并尽量满足剩余目标(软目标)。随机化起始点，以减少暴露于不需要的局部极小值。

选择= systuneOptions (“RandomStart”2);rng(0)， ST1 = systune(ST0，[TR DR]，[M1 M2 RO]，Opt);

Final: Soft = 1.05, Hard = 0.91476, Iterations = 326 Final: Soft = 1.05, Hard = 0.99904, Iterations = 489

所有需求几乎都满足了(当一个需求的标准化值小于1时，它就满足了)。用图形来验证这一点。

图(“位置”，[10,10,1071,714]) viewGoal([TR DR RO M1 M2]，ST1)

绘制设定点跟踪和抗干扰响应。通过信号振幅刻度显示归一化效果(升压变化+10 KPa, EGR质量流量+3 g/s，燃料质量+5 mg，速度-200 rpm)。

图(“位置”，[100,100,560,500]) T1 = getIOTransfer(ST1，{提高裁判的；“EGRMF REF”}, {“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”}）;T1 = diag([1/10 1/3 1 1]) * T1 * diag([10 3]);次要情节(211),步骤(T1(1:2,:), 15)、标题(“定位点跟踪”) subplot(212)， step(T1(3:4，:)，15)， title(控制努力的）

D1 = getIOTransfer(相约,{“FUELMASS”；“速度”}, {“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”}）;D1 = diag([1/10 1/3 1 1]) * D1 * diag([5 -200]);次要情节(211),步骤(D1(1:2,:), 15)、标题(“抗干扰”子地块(212)，step(D1(3:4，:)，15)， title(控制努力的）

控制器响应时间小于5秒，控制器间交叉耦合最小提高和EGRMF变量。

简化控制结构的调整

状态空间控制器可以按原样实现，但通常希望将其归结为更简单、更熟悉的结构。为此，获得调谐控制器并检查其频率响应

C = getBlockValue(相约,“SS2”）;clf波德(C (:, 1:2), C(:, 3:4),{。02 20})，网格图例(“裁判U '，“Y U '）

bodemag (C(: 5:6)),网格标题(“从FUELMASS/SPEED到EGRLIFT/VGTPOS的Bode响应”）

第一个图表明控制器的行为本质上就像PI控制器作用于REF-Y(受控变量的目标值和实际值之间的差值)。第二幅图表明，从测量扰动到操纵变量的转移可以用一个滞后网络的串联增益来代替。综上所述，提出了以下简化的控制结构，由带一阶扰动前馈的MIMO PI控制器组成。

图2:简化的控制结构。

使用不同的子系统，您可以在同一个Simulink模型中实现这两种控制结构，并使用变量在它们之间进行切换。金宝app在这里设置模式= 2选择MIMO PI结构。像以前一样,用systune调整三个2 × 2增益矩阵Kp，Ki，凯萨在简化的控制结构。

%在“CONTROLLER”块中选择“MIMO PI”变量模式= 2;%配置调优接口ST0 = slTuner (“rct_diesel”, {“金伯利进程”，“吻”，“凯”}）;ST0。t = 0.2;addPoint (ST0, {“EGRLIFT”，“VGTPOS”，“柴油机”}）%调整MIMO PI控制器。ST2 = systune(ST0，[TR DR]，[M1 M2 RO]);

Final: Soft = 1.09, Hard = 0.99986, Iterations = 315

同样，所有的要求几乎都得到了满足。绘制闭环响应，并与状态空间设计进行比较。

clf T2 = getIOTransfer(ST2，{)提高裁判的；“EGRMF REF”}, {“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”}）;T2 = diag([1/10 1/3 1 1]) * T2 * diag([10 3]);次要情节(211),步骤(T1 (1:2,:), T2(1:2,:), 15)、标题(“定位点跟踪”)传说(“SS2”，“π+ FF”)次要情节(212),步骤(T1 (3:4,:), T2(3:4,:), 15)、标题(控制努力的）

D2 = getIOTransfer (ST2, {“FUELMASS”；“速度”}, {“提升”，“EGRMF”，“EGRLIFT”，“VGTPOS”}）;D2 = diag([1/10 1/3 1 1]) * D2 * diag([5 -200]);次要情节(211),步骤(D1 (1:2,:), D2(1:2,:), 15)、标题(“抗干扰”)传说(“SS2”，“π+ FF”)次要情节(212),步骤(D1 (3:4,:), D2(3:4,:), 15)、标题(控制努力的）

黑箱和简化的控制结构提供了类似的性能。检查PI和前馈增益的调谐值。

showTunable (ST2)

Block 1: rct_diesel/CONTROLLER/MIMO PID/Kp = D = u1 u2 y1 -0.007988 -0.0007889 y2 -0.02043 0.01444名称:Kp静态增益。----------------------------------- 块2:rct_diesel /控制器/ MIMO PID / Ki u1 u2 y1 -0.01055 - -0.01415 y2 = D = -0.03006 - 0.04647名称:Ki静态增益。----------------------------------- 块3:rct_diesel /控制器/ MIMO PID / Kff u1 u2 y1 0.01387 - -9.812 e-05 y2 = D = 0.03275 - -0.001452名称:凯静态增益。