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可变阀驱气门运动跟踪PSO和KF改进PID控制器

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为了进一步提高可变阀驱气门运动控制精度以及运动稳定性,在原有PID控制的基础上,通过粒子群算法(PSO)和卡尔曼滤波(KF)方式对其进行优化改进.通过科尔曼滤波器来达到气门升程调控系统的干扰与噪声滤波功能,再把结果反馈至输入端,采用PSO优化PID控制器的各项参数.利用PSO以随机方式生成粒子群,再利用粒子对PID控制器赋值,完成计算过程.在Matlab软件中完成气门升程、速度及其加速度的仿真分析,并跟未经过改进的PID控制气门升程状态实施了比较.结果表明:通过改进PID方法进行控制时,气门升程、速度与加速度都达到较低的跟踪误差.运用PSO以及KF优化能够实现对液压驱动系统的高效控制,不会引起气门落座的大幅波动或突变的情况,从而提升了跟踪的精度.该研究对提升汽车发动机性能具有很好的实际应用效果.
Variable Valve Drive Valve Motion Tracking PSO and KF Improved PID Control

ValvePID ControlVariable ValveKalman FilterParticle Swarm OptimizationMotion Tracking

和豪涛、李高磊、李金辉

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河南交通职业技术学院汽车学院,河南郑州 450005

河南科技大学车辆与交通工程学院,河南洛阳 471003

气门 PID控制 液压可变阀 卡尔曼滤波 粒子群算法 运动跟踪

河南省高等职业学校青年骨干教师培养计划

2019GZGG035

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.389(7)
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