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Sintesi e validazione di strategie di controllo cilindro per cilindro del titolo della miscela per motori GDI, mediante strumenti di cosimulazione
1. Facoltà di Ingegneria
Corso di Studi in Ingegneria dell’Automazione
Sintesi e validazione di strategie di controllo
cilindro per cilindro del titolo della miscela per
motori GDI, mediante strumenti di cosimulazione
Anno accademico 2007/2008
Candidato
Relatore
Dario Di Maio
Ch.mo Prof. Mario di Bernardo
Matr. 322/28
Correlatore
Ch.mo Prof. Alessandro di Gaeta
Ch.ma Prof.ssa Stefania Santini
2. Struttura della presentazione
- Introduzione al controllo del titolo della miscela
- Descrizione dell’impianto da controllare
- Stato dell’arte ed obiettivi del lavoro di tesi
- Controllo “Sliding Mode Adattativo” del titolo della miscela
- Implementazione in cosimulazione
- Analisi delle prestazioni a ciclo chiuso
- Conclusioni
3. Introduzione al controllo del titolo della miscela
Il corretto funzionamento dei motori a
benzina prevede la combustione di una
miscela aria/combustibile chimicamente
bilanciata (o stechiometrica).
In queste condizioni i prodotti di scarto
della combustione sono solo acqua ed
anidride carbonica.
In realtà, allo scarico sono presenti altre
specie chimiche tra cui: monossido di
carbonio, ossidi di azoto ed idrocarburi
incombusti. Ciò perché la combustione
non avviene mai in modo ideale.
Queste specie chimiche sono tossiche per gli organismi viventi, per questo motivo sono
regolamentate dalle normative Euro II, Euro III, Euro IV, …
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4. Introduzione al controllo del titolo della miscela/2
Per ridurre la presenza di queste specie inquinanti, le moderne
automobili sono dotate di convertitori catalitici, in cui avvengono
reazioni di ossidazione e riduzione.
OSSIDAZIONE
RIDUZIONE
Il catalizzatore, grazie alla presenza di materiali nobili quali palladio,
iridio e platino, riduce l’energia di attivazione di queste reazioni.
Portandola da 600°C a 300-400°C.
La natura delle reazioni chimiche interne al catalizzatore, rende la
finestra di funzionamento molto stretta e centrata sulla condizione di
miscela stechiometrica.
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5. Descrizione dell’impianto da controllare
Gli ingressi al motore sono rappresentati dalla portata d’aria e di benzina, la prima è
un disturbo in quanto gestita autonomamente dal guidatore mentre la seconda è la
variabile di controllo. L’uscita è il rapporto aria/benzina in camera di combustione, il
quale può essere letto solo al collettore di scarico, attraverso un sensore di
ossigeno (sonda lambda) che ne effettua una misura indiretta.
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7. Descrizione dell’impianto da controllare/3
I parametri del modello variano fortemente al variare delle
condizioni operative del motore
Ritardo
Efficienza Volumetrica
Miscelazione
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8. Stato dell’arte ed obiettivi del lavoro di tesi
Schema a blocchi di una classica soluzione per il controllo del titolo della miscela
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9. Stato dell’arte ed obiettivi del lavoro di tesi/2
INDUSTRIA
Controllo PI
AUTOMOTIVE Prestazioni in transitorio
con parametri
scarse
schedulati
Compensazione
transitori in
Controllo retroazione
RICERCA model-based
AUTOMOTIVE Stima accurata della
portata d’aria
Prestazioni elevate anche nei transitori, senza
richiedere informazioni sui parametri modello.
Calibrazione semplice
Controllo Sliding Mode Adattativo
Validazione della legge di controllo in
cosimulazione 9
10. Controllo Sliding Mode Adattativo
L’azione di controllo compenserà gli errori sulla stima dell’aria, le compensazioni saranno
memorizzate in una tabella adattativa
Il controllo è in Feedforward adattativo, questa struttura rende l’azione di controllo
indipendente dal punto motore, quindi non è richiesta una schedulazione ai fini della
stabilità, come normalmente accade per le strutture di controllo Feedforward + Feedback.
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11. Controllo Sliding Mode Adattativo/2
SISTEMA
Portata di
Superficie di sliding combustibile iniettata
CONTROLLO
Modello lato
“scarico” a meno Portata d’aria al
del ritardo cilindro
STABILITA’
<0 →0
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12. Validazione in cosimulazione
Il controllore grazie alla tabella adattativa identifica l’efficienza volumetrica del motore,
portando il motore a regime in diversi punti di funzionamento si ottiene:
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13. Controllo dei transitori
Analizziamo la portata al collettore di aspirazione e quella stimata dall’azione di FF
In blu è rappresentata la portata effettiva al collettore
di aspirazione, in verde la portata stimata con la
Speed-Density.
La variazione di portata non viene predetta
correttamente, ciò perché il segnale di pressione
prima di essere utilizzato deve essere filtrato, per
estrarne il valore medio.
Supponiamo che in figura sia rappresentato il risultato
di una identificazione parametrica, la prima
considerazione sarebbe: “Al modello con effettuiamo
l’identificazione manca uno zero”.
La Speed-Density non è altro che l’equazione algebrica di uscita, calcolata misurando
direttamente lo stato (pressione al collettore di aspirazione), quindi aggiungere uno zero
corrisponde ad aggiungere alla Speed-Density la propria derivata.
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14. Controllo dei transitori/2
Partendo dalla stima dell’aria si ricava algebricamente la portata di benzina, quindi lo schema di
controllo risulta essere:
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15. Validazione in cosimulazione
Rapporto Aria/Benzina
normalizzato
Il contributo legato alla derivata della
pressione al collettore di aspirazione,
permette di ridurre i picchi che si
verificano durante le brusche aperture
e chiusure della valvola a farfalla.
Nella figura al lato si nota come i
valori di massimo e minimo tendano a
ridursi per stabilizzarsi all’interno di
una fascia di valori, in questo caso del
3%.
I guadagni giungono a regime,
presentando un’oscillazione tipica del
controllo sliding mode.
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16. Motore numerico: cosimulazione
La cosimulazione, prevede la collaborazione tra due software specializzati in ambiti diversi,
in particolare la fluidodinamica interna al motore (modello alle derivate parziali) è simulata
con WAVE, mentre con Simulink è realizzata l’architettura di controllo.
In particolare, in Simulink è realizzata una ECU strutturata in Task su base angolo, ognuno
con un diverso compito nel controllo del motore. Nel lavoro di tesi è stato sviluppato il Task
relativo al controllo A/F.
Questa scelta permette di simulare la fluidodinamica del motore con modelli 1D, rendendo i
risultati estremamente realistici ed introducendo nella sintesi i problemi tipici che si
incontrerebbero nello sviluppo di un controllore su un motore al banco.
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17. Motore numerico: cosimulazione/2
Al lato sono
mostrate alcune
misurazioni
effettuate sul motore
numerico a seguito
di un gradino sulla
valvola a farfalla.
I grafici sono ottenuti
con velocità di
rotazione fissa a
1500 giri/min, con
controllo A/F attivo.
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18. Analisi delle prestazioni a ciclo chiuso
Le prestazioni del controllore sono state valutate secondo un “Test Standart”, per brevità sono
mostrati solo due risultati, rispettivamente alla velocità più bassa (1500 giri/min) e più alta (5200
giri/min).
Rapporto Aria/Benzina Rapp. Stechiometrico normalizzato
Apertura/Chiusura della
valvola a farfalla
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19. Analisi delle prestazioni a ciclo chiuso/2
Per valutare meglio le prestazioni del controllore, effettuiamo un confronto con un P.P.
con Gain Scheduling e Smith Predictor, sviluppato in [1]. Il confronto è rappresentato
con dei grafici che mostrano l’area sottesa oltre la soglia del 3%.
APERTURA VALVOLA CHIUSURA VALVOLA A
A FARFALLA FARFALLA
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20. Conclusioni
La soluzione di controllo proposta presenta i seguenti vantaggi:
CALIBRAZIONE SEMPLICE
La struttura in feedforward adattativo e l’utilizzo di due contributi indipendenti, rende la
calibrazione semplice e può essere effettuata senza utilizzare i parametri del modello
identificato.
PRESTAZIONI ELEVATE
La compensazione dei transitori in FF adattativo, svincola il controllore dal ritardo sulla
misura del rapporto A/F, incrementando le prestazioni ai bassi regimi, dove il ritardo
assume i valori maggiori.
ROBUSTEZZA DELLE PRESTAZIONI
Per brevità non sono mostrate le prove di robustezza, effettuate
arretrando la sonda lambda. La percentuale di degrado delle
prestazioni varia in base alle condizioni operative del motore,
presentando un degrado medio inferiore al 10% in 15 prove su 20.
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