控制理论与应用

作者：赵靖华,王浩男,汪介瑜,宫洵,解方喜,高炳钊

单位：吉林师范大学数学与计算机学院,吉林师范大学数学与计算机学院,吉林大学汽车底盘集成与仿生全国重点实验室,吉林大学汽车底盘集成与仿生全国重点实验室,吉林大学汽车底盘集成与仿生全国重点实验室,同济大学新能源汽车工程中心

关键词：发动机气路控制;车辆速度规划;神经网络;模型预测控制

基金：国家自然科学基金面上项目(52472407),吉林省科技厅重点研发项目(20250201090GX)资助.

新鲜空气和废气混合过程具有强非线性以及多尺度时滞问题,这对带VGT和EGR的汽油发动机节能减排的气路控制提出了很高的要求.随着法规越来越严格,未来的车辆燃油排放测试要求在实时道路环境下进行,交通灯、坡度等路况会改变车辆的运行工况,对燃油及排放控制具有很大干扰.智能网联技术的发展与普及,一方面使得提前获取路况信息成为可能,另一方面也促进了面向节能减排的车辆速度规划技术的发展.针对本次“内燃动力智能算法挑战赛”的发动机气路和车辆速度规划的控制要求,本文基于神经网络建模和模型预测控制技术,提出了一种双闭环实时优化控制策略.基于比赛提供的高精度车辆模型,本文测试了实时神经网络模型作为前馈map的气路控制的性能;在交通灯和限速等网联信息获取条件下,本文验证了速度规划模型预测控制方案的效果,讨论了采样周期、预测时域、优化目标权重以及车辆质量变化对控制效果的敏感性.

来源：2025年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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