7Automotive Engine Modeling forReal

7
Automotive Engine Modeling for
Real-Time Control Using
MATLAB/SIMULINK
Robert W. Weeks
Modular Systems
John J. Moskwa
Powertrain Control Research Laboratory
University of Wisconsin-Madison
SAE 950417 Weeks & Moskwa 3/24/95 -1-
This paper was published and presented at the Society of Automotive Engineers
1995 International Congress and Exposition, Detroit, MI.
For more information you can contact:
Phone: Internet:
SAE [phone]
Robert Weeks [phone] [e-mail]
http://www.simcar.com
John Moskwa [phone] [e-mail]
ABSTRACT
The use of graphical dynamic system simulation software
is becoming more popular as automotive engineers strive to
reduce the time to develop new control systems. The use of
model-based control methods designed to meet future emission
and diagnostic regulations has also increased the need for
validated engine models. A previously validated, nonlinear,
mean-torque predictive engine model* is converted to
MATLAB / SIMULINK† to illustrate the benefits of a graphical
simulation environment. The model simulates a port-fuelinjected, spark-ignition engine and includes air, fuel and EGR
dynamics in the intake manifold as well as the process delays
inherent in a four-stroke cycle engine. The engine model can
be used in five ways:
• As a nonreal-time engine model for testing engine control
algorithms
• As a real-time engine model for hardware-in-the-loop
testing
• As an embedded model within a control algorithm or
observer
• As a system model for evaluating engine sensor and
actuator models
• As a subsystem in a powertrain or vehicle dynamics model
Although developed and validated for a specific engine,
the model is generic enough to be used for a wide range of
spark-ignition engines. Modular programming techniques
reduce model complexity by dividing the engine and control
system into hierarchical subsystems.
* Developed under a contract from the Power Systems
Research Department of General Motors Research
Laboratories.
† MATLAB and SIMULINK are trademarks of The
MathWorks, Inc.
INTRODUCTION
Dynamic system simulation software is an important tool
for developing reliable, low emission engine and powertrain
control systems. Several companies market software (and
hardware) that can be used to rapidly simulate a dynamic
system and its controller using various combinations of PC
and/or workstation technology.‡ Many of these companies
provide software tools that allow development of libraries of
component models. As these component model libraries are
developed, new control systems are easily simulated by
reusing previously built subsystems.
In an effort to develop some of these reusable subsystem
models, a previously validated mean torque predictive engine
model was converted from FORTRAN to MATLAB /
SIMULINK.§ The SIMULINK engine model is simulated
within a larger system model that also includes sensor, actuator
and engine controller subsystem models.
The paper begins with an overview of the engine and
control system model briefly describing the various
subsystems. Additional detail is provided for the engine
model’s intake manifold subsystem before a series of example
simulations are examined. The example simulations illustrate
how mean torque predictive models can be useful for
predicting a number of variables important to the control
system engineer. Execution times for the model are provided
in the appendix.
‡ A partial list includes: The MathWorks, Inc., Integrated
Systems, Inc., dSPACE GmbH, Xanalog Corp. and Visual
Solutions, Inc.
§ A complete theoretical review of the mean torque
predictive engine model is beyond the scope of this paper.
Readers interested in a detailed development of the engine
model should refer to [1,2,3].

Kết quả (Việt) 2:

7
ô tô động cơ mẫu cho
Real-Time Control Sử dụng
MATLAB / SIMULINK
Robert W. tuần
Hệ thống Modular
John J. Moskwa
Powertrain kiểm soát Nghiên cứu Phòng thí nghiệm
Đại học Wisconsin-Madison
SAE 950.417 Weeks & Moskwa 3/24/95 -1-
Bài viết này đã được xuất bản và trình bày tại hội Kỹ sư ô tô
năm 1995 hội nghị quốc tế và Triển lãm, Detroit, MI.
Để biết thêm thông tin bạn có thể liên hệ:
Điện thoại: Internet:
SAE [phone]
Robert Weeks [phone] [e-mail]
http: //www.simcar.com
John Moskwa [phone] [e-mail]
TÓM TẮT
việc sử dụng các phần mềm mô phỏng hệ thống động đồ họa
đang trở thành phổ biến hơn như kỹ sư ô tô phấn đấu để
giảm bớt thời gian để phát triển các hệ thống điều khiển mới. Việc sử dụng các
phương pháp kiểm soát dựa trên mô hình thiết kế để đáp ứng phát thải trong tương lai
quy định và chẩn đoán cũng đã tăng nhu cầu đối với
mô hình động cơ xác nhận. Một xác nhận trước đó, phi tuyến,
trung bình-men xoắn động cơ mô hình tiên đoán * được chuyển
MATLAB / SIMULINK † để minh họa cho những lợi ích của một đồ họa
mô phỏng môi trường. Mô hình mô phỏng một, động cơ đánh lửa port-fuelinjected và bao gồm không khí, nhiên liệu và EGR
động lực trong đường ống nạp cũng như sự chậm trễ quá trình
vốn có trong một động cơ vòng bốn thì. Mô hình động cơ có thể
được sử dụng trong năm cách:
• Là một mô hình động cơ nonreal thời gian để điều khiển động cơ thử nghiệm
các thuật toán
• Là một mô hình động cơ thời gian thực cho phần cứng-in-the-loop
kiểm tra
• Là một mô hình nhúng trong một thuật toán điều khiển hoặc
quan sát
• là một mô hình hệ thống đánh giá cảm biến động cơ và
thiết bị truyền động mô hình
• là một hệ thống phụ trong một mô hình hệ thống truyền động hay một chiếc xe năng động
Mặc dù phát triển và xác nhận cho một công cụ cụ thể,
mô hình này là chung loại, đủ để được sử dụng cho một loạt các
động cơ đánh lửa . Kỹ thuật lập trình Modular
giảm mô hình phức tạp bằng cách chia các động cơ và điều khiển
hệ thống vào hệ thống con thứ bậc.
* Phát triển theo một hợp đồng từ Power Systems
Ban nghiên cứu của General Motors Research
Laboratories.
† MATLAB và SIMULINK là các thương hiệu của The
MathWorks, Inc.
GIỚI THIỆU
động mô phỏng hệ thống phần mềm là một công cụ quan trọng
để phát triển đáng tin cậy, động cơ khí thải thấp và hệ thống truyền động
hệ thống điều khiển. Một số công ty phần mềm thị trường (và
phần cứng) có thể được sử dụng để nhanh chóng mô phỏng một động
hệ thống và điều khiển của nó sử dụng kết hợp khác nhau của máy tính
và / hoặc công nghệ máy trạm. ‡ Nhiều người trong số các công ty này
cung cấp các công cụ phần mềm cho phép phát triển các thư viện của các
mô hình thành phần. Như các thư viện mô hình thành phần được
phát triển, hệ thống điều khiển mới có thể dễ dàng mô phỏng bằng
cách sử dụng lại hệ thống con được xây dựng trước đó.
Trong một nỗ lực để phát triển một số các hệ thống phụ thể tái sử dụng
các mô hình, mô-men xoắn động cơ trung bình dự báo xác nhận trước đó
mô hình được chuyển đổi từ FORTRAN để MATLAB /
SIMULINK.§ các mô hình động cơ SIMULINK được mô phỏng
trong một mô hình hệ thống lớn hơn mà cũng bao gồm các cảm biến, thiết bị truyền động
và hệ thống phụ điều khiển động cơ mô hình.
giấy bắt đầu với một tổng quan về các công cụ và
mô hình hệ thống điều khiển mô tả ngắn gọn các loại
hệ thống con. Chi tiết bổ sung được cung cấp cho các công cụ
hệ thống phụ uống đa dạng mô hình trước khi một loạt các ví dụ
mô phỏng được kiểm tra. Các mô phỏng ví dụ minh họa
cách trung bình mô hình dự báo mô-men xoắn có thể hữu ích cho
việc dự đoán một số biến số quan trọng để kiểm soát
kỹ sư hệ thống. Thời gian thực hiện cho các mô hình được cung cấp
trong phụ lục.
‡ Một phần danh sách bao gồm: MathWorks, Inc., Integrated
Systems, Inc., DSpace GmbH, Xanalog Corp và Visual
Solutions, Inc.
§ Một đánh giá lý thuyết hoàn chỉnh của mô-men xoắn có nghĩa
mô hình động cơ tiên đoán là vượt ra ngoài phạm vi của bài viết này.
Độc giả quan tâm đến một chi tiết phát triển của các công cụ
mô hình nên tham khảo [1,2,3].