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基于数字控制器的发动机管理系统存在各种控制问题,主要包括信号的采集和处理、脉动噪声、传感器/滤波器的响应延迟、瞬态控制的带宽限制等。基于模型的控制方法可以解决其中的很多问题。同时,为了满足以多变量、非线性和时变特性为特征的先进控制理论应用于发动机控制的需要,本文针对一种特定的气体燃料发动机——煤层气发动机,开发了3种面向控制的发动机模型。主要研究内容如下:1)针对与空燃比控制相关的传感器高频采样信号,研究了信号在时域和频域内的特性。基于空气和燃气流量的信号特性,建立了包含高次谐频分量的流量波动模型。通过分别对空气和燃气流量波动模型进行仿真,测试了几种基于冲程平均的采样(EABSn)算法,选择出合适的流量的抗混叠采样策略。2)从空气和燃气在进气系统、发动机、排气系统的传输和动态响应延迟的角度,分析了节气门阶跃变化引起的空燃比偏移的原因。延迟补偿后,建立了空燃比的Hammerstein模型。利用发动机稳态实验数据,分别辨识出空气和燃气流量到空燃比的静态多项式模型;然后根据发动机动态实验数据,采用子空间法辨识出空燃比偏移的多变量动态模型,并采用3种准则函数来选择子空间动态模型的阶次。3)基于进气系统的物理状态方程,分别推导出发动机歧管压力和空燃比的差分方程模型结构。基于遗忘因子(FF)算法和卡尔曼滤波器(KF)算法,通过选择合适的更新步(遗忘因子和协方差矩阵),得到了可以有效抑制泵气噪声、预报平均进气歧管压力的自适应模型;基于FF算法,通过选择较小的遗忘因子,建立了精确预测空燃比的自适应模型,同时可以提供自适应控制所需参数的实时估计。4)基于对角形式的矩阵分式描述(MFD)形式,构造了双输入/双输出的进气系统前馈流量控制模型结构。根据渐近(ASYC)准则,分别选择空气和燃气流量子模型的阶次,并采用渐近辨识法来估计模型参数。采用两种传统的时域模型检验方法(残差分析、交叉验证)和两种面向控制的频域模型检验方法(模型误差建模、辨识模型误差上限),分别对所建模型进行了评价,结果表明,渐近流量模型在时域和频域内都具有很高的精度,且适于模型预测控制。