Nghiên cứu điều khiển bám tối ưu mô men cho động cơ xăng để giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ

MỤC LỤC
Mở đầu

1

Chương 1. Tổng quan về các phương pháp điều khiển động cơ xăng

8

1.1. Tổng quan các công trình nghiên cứu về điều khiển tiết kiệm nhiên liệu
cho động cơ xăng trên thế giới
1.2. Các công trình nghiên cứu trong nước về điều khiển tiết kiệm nhiên liệu
cho động cơ đốt trong
1.3. Những vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu về điều khiển tiết kiệm nhiên liệu
cho động cơ xăng và hướng nghiên cứu của luận án

9

20

21

1.4. Kết luận chương 1

24

Chương 2. Mô hình hóa và nhận dạng động cơ xăng

25

2.1. Chu trình công tác và mô hình hóa động cơ xăng

25

2.2. Lựa chọn tín hiệu vào-ra để điều khiển động cơ xăng

37

2.3. Mô phỏng động cơ xăng

40

2.4. Nhận dạng mô hình động cơ xăng

43

2.5. Kết luận chương 2

64

Chương 3. Điều khiển mô-men động cơ xăng bằng thuật toán điều
khiển bám tối ưu LQIT tự chỉnh

66

3.1. Điều khiển LQIT trong miền liên tục

66

3.2. Điều khiển LQIT trong miền gián đoạn

73

3.3. Quan sát trạng thái của đối tượng bằng bộ lọc Kalman

74

3.4. Tổng hợp bộ điều khiển LQIT với bộ lọc Kalman

81

i


3.5. Đề xuất phương pháp mới điều khiển bám tối ưu LQIT tự chỉnh RHC

91

3.6. Kết luận chương 3

99

Chương 4. Thực nghiệm kiểm chứng chất lượng của thuật toán đã đề
xuất bằng phương pháp HIL

101

4.1. Phương pháp Hardware-In-The-Loop (HIL)

101

4.2. Thiết kế, cài đặt bộ điều khiển bám tối ưu LQIT trên Kit Arduino

103

Mega2560
4.3. Kết quả thực nghiệm

110

KẾT LUẬN

118

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI

120

TÀI LIỆU THAM KHẢO

121

PHỤ LỤC

ii


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
Ký
hiệu

Ý nghĩa

Đơn vị

Hệ số dư lượng không khí

f

Hệ số dư lượng không khí

kg m^2

mac,th

Lưu lượng không khí lý
thuyết

kg/s

N m/

mac

Lưu lượng không khí thực

kg/s

mf

Lưu lượng nhiên liệu thực

m f ,th

Lưu lượng nhiên liệu lý

 A / F s

Tỷ lệ hòa khí nhiên liệu



Hệ số dư lượng không khí

m fi

Lưu lượng nhiên liệu phun

m fc

Lưu lượng nhiên phun vao

kg/s



Tỷ lệ hòa khí nhiên liệu

kg/s

i

Mô-men chỉ thị

SI

Hệ số số đánh lửa

Pa

AFI

Hệ số phun nhiên liệu

Thời gian phun nhiên liệu tối ưu

sec

f

Mô-men cản ma sát

Nm

Góc mở bướm ga

deg

e
c

Mô-men trên trục động cơ

Nm

Mô-men cản từ tải

Nm

pa
rc

Áp suất cuối kỳ hút

Pa

Thể tích của đường hút

Ve

Thể tích buồng đốt

Je

Mô-men quán tính của động cơ

CM

Hằng số mô-men

tit

Thời gian trễ đánh lửa

Ms

tst

Thời gian trễ phun

Ms

Tm

Nhiệt độ buồng đốt

Ma

Hệ số của van

R

Hằng số chất khí

J/mole

ma

Lưu lượng không khí

kg/s

mai

Lưu lượng khống khí vào

mao
mMAX

Lưu lượng không khí ra

Pm

Áp suất trên đường hút

Tf



C1

Ý nghĩa

a

m3

Vm

vol
e

Ký hiệu

m3

kg/s)

degK

deg K

Lưu lượng không khí lớn nhất, khi kg/s
góc mở bướm  mở lớn nhất.

Hiệu suất khối
Tốc độ động cơ xăng

rad/s

Hệ số thể tích

iii

nhiên liệu thực tế
lý thuyết

tế

kg/s

tế

kg/s

thuyết
trong 1 giây

kg/s

vào xi lanh thực tế

kg/s

xi lanh liệu lý thuyêt

Tỷ số nén

Nm


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu
AFR

Ý nghĩa
air/fuel ratio (tỷ lệ hỗn hợp không

Ý nghĩa

Ký hiệu

PD

Proportional-Derivative

khí / nhiên liệu)

ARI

Arrhenius integration

PI

Proportional-Integral

BDC

Bottom Dead Center

PID

Proportional-Integral-Derivative

ECU

Engine control unit

PMEP

Pumping mean effective pressure

EFI

Electric Fuel Injection

PGM-FI

Programmed Fuel Injection

FB

FeedBack

VVT-i

Variable valve Timing intelligent

FI

Fuel Injection

RCCI

Reactivity Controlled Compression

FLC

Fuzzy Logic Control

SI

spark-ignition

Homogeneous Charge

SIDI

Spark Ignition Direct Injection

Hardware in the loop

SMC

Sliding Mode Control

Indicated Mean Effective

ST

spark ignition timing

HCCI
HIL
IMEP

Ignition

Compression Ignition

Pressure

MAP

mean air pressure

SMC

Sliding Mode Control

MVEM

mean value engine model

STR

Self Tuning Regulator

MPC

Model predictive control

TC

TurboCharged

MEP

mean effective pressure

TDC

Top Dead Center

LQ

Linear Quadratic

RHC

Receding horizon control

LQR

Linear–Quadratic Regulator

LQG

Linear–Quadratic–Gaussian

LQIT

Linear Quadratic Integral Tracking

iv


DANH MỤC CÁC BẢNG
Số bảng

Tên bảng

Bảng 2.1 Các thông số khảo sát của động cơ xăng
Bảng 3.1 Lượng nhiên liệu tiêu thụ với giá trị mô-men cản là 10
(Nm)
Bảng 3.2 Lượng nhiên liệu tiêu thụ với giá trị mô-men cản là 20
(Nm)
Bảng 3.3 Lượng nhiên liệu tiêu thụ với giá trị mô-men cản là 30
(Nm)

v

Trang
40
85
86
86


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Tên hình
Hình 1.1. Cấu trúc bộ điều khiển theo mô-men trên xe ô tô
Hình 1.2. Điều khiển hành trình trên các xe ô tô hiện đại
Hình 2.1. Đồ thị chu trình công tác của động cơ xăng
Hình 2.2. Mô hình động cơ xăng SI
Hình 2.3. Diễn biến quá trình nạp của động cơ xăng
Hình 2.4. Động học trên đường hút của động cơ xăng
Hình 2.5. Mô hình động học không khí trên đường ra khỏi học hút vào
động cơ
Hình 2.6. Mô hình động học không khí vào trong họng hút đi qua cánh
bướm ga
Hình 2.7. Mô hình động học đường hút

Hình 2.8. Hệ thống phun xăng - 1: Không khí nạp. 2:Cảm biến khí nạp
(cảm biến gió) 3: Bướm hỗn hợp . 4: Xappap nạp.5: Vòi phun.6: Tín
hiệu điều khiển phun.7: Bộ điều khiển phun xăng.8: Các tín hiệu cảm
biến vào bộ xử lý.9: Xăng từ bơm
Hình 2.9. Mô hình động học hệ thống phun nhiêu liệu
Hình 2.10. Diễn biến quá trình cháy giãn nở động cơ xăng trên đồ thị
công
Hình 2.11. Mô hình mô phỏng mô-men chỉ thị của động cơ xăng
Hình 2.12. Mô hình mô phỏng mô-men, tốc độ trên trục động cơ xăng
Hình 2.13. Mô hình mô phỏng Momen_2 của động cơ xăng
Hình 2.14. (a) -Mô hình mô phỏng thực hiện hệ phương trình (2.22),
(b)-Mô hình mô phỏng động cơ xăng thực hiện bằng khối Subsystem
trong Simulink
Hình 2.15. Mô hình động học phương dọc của xe ô tô
Hình 2.16. (a)- Lực tác động lên trục khuỷu hình thành mô-men quay
của động cơ xăng, (b)-Cấu trúc hệ thống điều khiển động cơ xăng
Hình 2.17. Tín hiệu vào/ra của động cơ xăng
Hình 2.18. Sơ đồ mô phỏng động cơ xăng trên Simulink
Hình 2.19. Kết quả mô phỏng hoạt động của động cơ xăng
Hình 2.20. Cấu trúc nhận dạng mô hình hệ thống
Hình 2.21. Các bước nhận dạng hệ thống
Hình 2.22. Các dạng tín hiệu mẫu vào thông dụng: (a) tín hiệu phân
bố Gausse, tín hiệu nhị phân ngẫu nhiên, (c) tín hiệu đa hài
Hình 2.23. Dự báo đáp ứng của hệ thống
Hình 2.24. Giao diện công cụ System Identification
Hình 2.25. Tập dữ liệu vào ra input =  , output = e
vi

Trang
15

16
25
26
27
27
29
29
29
30
32
33
34
35
35
36
37
39
39
40
41
44
45
45
48
53
54


Hình 2.26. Mô phỏng, thu thập dữ liệu và nhận dạng động cơ xăng
Hình 2.27. Kết quả đánh giá sự trùng hợp tốc độ và mô-men đầu ra

của mô hình trạng thái và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α
là ngẫu nhiên
Hình 2.28. Kết quả đánh giá sự trùng hợp tốc độ và mô-men đầu ra
của mô hình trạng thái và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α
là hình sin
Hình 2.29. Kết quả đánh giá sự trùng hợp tốc độ và mô-men đầu ra
của mô hình trạng thái và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α
là dạng tam giác
Hình 2.30. Các điểm cực và zero của hệ thống
Hình 2.31. Kết quả đánh giá sự trùng hợp tốc độ đầu ra của mô hình
ARX và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α là ngẫu nhiên
Hình 2.32. Kết quả đánh giá sự trùng hợp mô-men đầu ra của mô hình
ARX và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α là hình sin
Hình 2.33. Kết quả đánh giá sự trùng hợp mô-men đầu ra của mô hình
ARX và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α là dạng tam giá
Hình 2.34. Các điểm cực và zero của hệ thống
Hình 2.35. Cấu trúc bộ ước lượng tham số ˆ  k  cho động cơ xăng
T
Hình 2.36. Vectơ tham số ˆ  k    aˆ1 aˆ2 aˆ3 bˆ1 bˆ2 bˆ3  của
động cơ xăng
Hình 2.37. Kết quả đánh giá sự trùng hợp tốc độ đầu ra của mô hình
ARX nhận dạng online và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α
là ngẫu nhiên
Hình 2.38. Kết quả đánh giá sự trùng hợp tốc độ đầu ra của mô hình
ARX nhận dạng online và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α
là hình sin
Hình 2.39. Kết quả đánh giá sự trùng hợp tốc độ đầu ra của mô hình
ARX nhận dạng online và mô hình phi tuyến của động cơ khi tín hiệu α
là hình tam giác
Hình 3.1. Mô hình tổng quát hệ thống tuyến tính

Hình 3.2. Cấu trúc bộ điều khiển tối ưu LQR
Hình 3.3. Cấu trúc bộ điều khiển bám tối ưu LQIT
Hình 3.4. Bộ lọc Kalman cho hệ thống điều khiển phản hồi trạng thái
Hình 3.5. Động cơ xăng được quan sát trạng thái bằng bộ lọc Kalman
mở rộng
Hình 3.6. Hệ thống quan sát trạng thái bằng bộ lọc Kalman tuyến tính
với tín hiệu đo lường từ mô hình nhận dạng ARX trực tuyến theo thời
gian
Hình 3.7. Quan sát trạng thái theo mô hình nhận dạng trực truyến

vii

54
55

56

56
56
58
58
58
59
62
63
63

64

64

66
70
72
75
78
79
79


Hình 3.8. Mô phỏng quan sát trạng thái động cơ xăng bằng bộ lọc
Kalman tuyến tính với tín hiệu đo lường từ mô hình nhận dạng trực
tuyến theo thời gian
Hình 3.9. Dạng tín hiệu trạng thái quan sát được của đối tượng
Hình 3.10. Cấu trúc bộ điều khiển LQIT kết hợp với bộ lọc Kalman
Hình 3.11. (a) thuật toán xác định bộ điều khiển LQIT, (b) thuật toán
xác định bộ lọc Kalman tuyến tính
Hình 3.12. Mô hình điều khiển bám theo mô-men cho động cơ xăng với
(a)-bộ điều khiển LQIT kết hợp với quan sát Kalman, (b) với bộ điều
khiển PID
Hình 3.13. Các đặc tính khi sử dụng LQIT và PID với mô-men cản là
±10Nm
Hình 3.14. Các đặc tính khi sử dụng LQIT và PID với mô-men cản là
±20Nm
Hình 3.15. Các đặc tính của động cơ xăng khi mô-men cản và tốc độ
đặt thay đổi
Hình 3.16. Cấu trúc bộ điều khiển tự chỉnh dọc trục thời gian RHC
Hình 3.17. Cấu trúc bộ điều khiển bám tối ưu tích phân LQIT tự chỉnh
Hình 3.18. Lưu đồ thuật toán tính toán bộ điều khiển LQIT tự chỉnh
cho hệ rời rạc
Hình 3.19. Lưu đồ thuật toán tính toán bộ quan sát trạng thái Kalman

hệ rời rạc
Hình 3.20. Mô hình hệ thống điều khiển bám tốc độ đặt LQIT tự chỉnh
Hình 3.21. Các đặc tính của động cơ xăng khi áp dụng điều khiển
LQIT tự chỉnh
Hình 4.1. Các phương pháp mô phỏng thời gian thực
Hình 4.2. (a)-Cấu trúc lai mô phỏng thời gian thực, (b)-mô phỏng
Hardware-in-the-loop tạo mẫu điều khiển
Hình 4.3. Trình tự thiết kế và mô phỏng thời gian thực bằng máy tính
sử dụng kit Arduino
Hình 4.4. Kit Arduino Mega-2560
Hình 4.5. Thư viện Arduino IO Library trong Simulink
Hình 4.6. Cấu trúc mô phỏng HIL cho điều khiển bám mô-men động
cơ xăng, (a)-mô hình bộ điều khiển LQIT tự chỉnh, (b)-mô hình mô
phỏng động cơ xăng
Hình 4.7. Mô hình vật lý mô phỏng thời gian thực HIL cho bộ điều
khiển bám ổn định tốc độ đặt và mô-men cản bằng thuật toán LQIT tự
chỉnh
Hình 4.8. Sơ đồ Simulink-HIL cho động cơ xăng (Máy tính 1)
Hình 4.9. Sơ đồ Simulink-HIL cho bộ điều khiển LQIT (Máy tính 2)

viii

80
81
81
82
84
87
88
89

92
92
93
94
95
96
102
102
104
105
106
108

109
109
110


Hình 4.10. Thí nghiệm khi tốc độ đặt là hằng số, mô-men cản là sóng
vuông
Hình 4.11. Đặc tính tốc độ mô-men cản dạng sóng vuông 20Nm (a)-khi
sử dụng bộ điều khiển LQIT tự chỉnh, (b)-khi sử dụng bộ điều khiển
PID
Hình 4.12. Đặc tính góc mở bướm ga α của động cơ xăng mô-men cản
là sóng vuông 20Nm (a)-khi sử dụng bộ điều khiển LQIT tự chỉnh, (b)khi sử dụng PID
Hình 4.13. Đặc tính mô-men của động cơ xăng mô-men cản là sóng
vuông 20Nm (a)- khi sử dụng bộ điều khiển LQIT tự chỉnh, (b)-khi sử
dụng PID
Hình 4.14. Đặc tính tiêu thụ nhiên liệu của động cơ xăng khi tốc độ đặt
là hằng số và mô-men thay đổi dạng sóng vuông

Hình 4.15. Thí nghiệm khi tốc độ đặt và mô-men cản là dạng bậc
thang
Hình 4.16. Đặc tính tốc độ và mô-men cản thay đổi dạng bậc thang
(a)-khi sử dụng bộ điều khiển LQIT tự chỉnh, (b)-khi sử dụng bộ điều
khiển PID
Hình 4.17. Đặc tính góc mở bướm ga α của động cơ xăng khi tốc độ và
mô-men thay đổi dạng bậc thang (a)-sử dụng LQIT tự chỉnh, (b)-khi sử
dụng PID
Hình 4.18. Đặc tính mô-men của động cơ xăng khi tốc độ và mô-men
cản dạng bậc thang, (a)-khi sử dụng LQIT tự chỉnh, (b)-khi sử dụng
PID
Hình 4.19. Đặc tính tiêu thụ nhiên liệu của động cơ xăng khi tốc độ đặt
và mô-men thay đổi dạng bậc thang

ix

110
111

112

112
113
113
114

115

115
116

MỞ ĐẦU
1. Giới thiệu
Đã có hơn 90 triệu chiếc xe hơi được sản xuất trên toàn Thế giới trong năm
2019, xe hơi sản xuất tăng 5% mỗi năm [95]. Sự phát triển của thị trường ô tô
mang lại nhiều khía cạnh tiêu cực cần được xem xét nghiêm túc của ngành công
nghiệp ô tô. Thứ nhất, động cơ xăng đã trở thành một trong những đối tượng gây ô
nhiễm lớn cho môi trường. Thứ hai, giá nhiên liệu tăng cao, buộc các nhà sản xuất
động cơ ứng dụng công nghệ mới cho phép ít gây ô nhiễm và hiệu quả.
a. Tình hình nghiên cứu trong nước
Mặc dù số lượng yêu cầu ô tô, xe máy ở Việt Nam và trên thế giới là lớn
không ngừng tăng về số lượng, song chỉ có một số các hãng sản xuất ô tô, xe máy
lớn trên thế giới có khả năng thiết kế và thi công bộ điều khiển kiểm soát nhiên
liệu điện tử EFI. Đây là một công việc đòi hỏi một hàm lượng chất xám cao và
phải thỏa mãn các tiêu chuẩn quốc tế về hàm lượng khí thải (chuẩn Châu Âu và
của Nhật Bản). Hiện nay, đa số các bản quyền thiết kế và thiết kế công nghệ phụ
thuộc vào một số hãng lớn trên thế giới, là sở hữu của các hãng này chứ không phổ
biến rộng rãi. Vì vậy, vấn đề này cũng được một số nhà khoa học trong nước tiếp
cận, nghiên cứu trong khoảng hơn một thập niên trở lại đây.
b. Tình hình nghiên cứu tại nước ngoài
Với mục tiêu giảm thiểu ô nhiễm khí thải cũng như bảo toàn các nguồn tài
nguyên thiên nhiên, tiết kiệm năng lượng trở thành một chủ đề mang tính toàn cầu.
Cùng với đó là sự nảy sinh nhu cầu đối với các loại phương tiện giao thông đặc
biệt là các xe ô tô thân thiện với môi trường, áp dụng các loại động cơ tiết kiệm
nhiên liệu, ít khí thải độc hại, các hãng xe thế giới như Honda, Toyota, Nissan,
GMC, Ford nỗ lực áp dụng các thành tự khoa học trong phát triển các loại động cơ
xăng sử dụng công nghệ tiên tiến để thay đổi kết cấu của động cơ: công nghệ phun
1

xăng điện tử EFI , VVT, Turbochanger, Superchanger, Hybrid, HCCI,
RCCI,…Đặc biệt hơn là các nhà khoa học về điều khiển trên thế giới áp dụng rất
nhiều thuật toán điều khiển khác nhau cho các phần tử bên trong động cơ xăng [12]
đến [54] nhằm tối ưu hóa quá trình cung cấp nhiên liệu, quá trình vận hành hiệu
quả của động cơ. Trong các phương pháp điều khiển tiết kiệm nhiêu liệu cho động
cơ xăng phải kể đến phương pháp điều khiển trực tiếp mô-men của động cơ xăng
[55] đến [69]. Các thuật toán, phương pháp được áp dụng nhằm mục tiêu giảm
mức tiêu hao năng lượng, nâng cao hiệu suất động cơ, giảm thiểu ô nhiễm môi
trường.
2. Tính cấp thiết
Các phương pháp điều khiển tốc độ và mô-men cho nhiều loại động cơ khác
nhau (động cơ điện một chiều, động cơ không đồng bộ, động cơ đồng bộ,… ) đã
được phát triển, chấp nhận và ứng dụng cho các ngành công nghiệp và một số lĩnh
vực khác. Đối với quá trình phi tuyến mạnh đặc biệt là vừa phi tuyến vừa có nhiễu
như động cơ xăng và hệ cơ giới sử dụng động cơ xăng (xe hơi, xe ô tô tải,…) thì
các phương pháp điều khiển PID, FLC chưa mang đến hiệu quả tối ưu. Đối với các
phương pháp điều khiển kinh điển PID việc xác định các tham số điều khiển phải
dựa trên mô hình hoàn chỉnh của đối tượng phi tuyến sau khi đã tuyến tính hóa tại
điểm làm việc, điều này trong thực tế tồn tại nhiều sai khác với các đối tượng phi
tuyến. Với phương pháp điều khiển FLC tuy không cần biết rõ ràng mô hình toán
của đối tượng nhưng việc xác định luật điều khiển là vấn đề khó khăn do mô hình
toán của đối tượng là phi tuyến với những tham số bất định biến đổi theo thời gian,
đây là vấn đề khó đối với đối tượng phi tuyến mạnh như động cơ xăng. Với
phương pháp điều khiển hiện đại, có hai vấn đề khó khăn chính đối với điều khiển
mô-men dựa trên mô hình phi tuyến động cơ xăng là:

2

- Một là, nhận dạng đối tượng điều khiển sao cho đạt được mức độ chính xác cao
nhất để xác định được giá trị đầu ra tương lai và giá trị đó ít bị ảnh hưởng bởi
nhiễu quá trình.
- Hai là, giải bài toán điều khiển cho hệ phi tuyến với rất nhiều ràng buộc. Bài toán
điều khiển với các điều kiện ràng buộc đôi khi không tìm được lời giải, những
trường hợp như vậy thuật toán điều khiển trở nên không khả thi. Trong trường hợp
này cần loại bớt hoặc giới hạn các điều kiện ràng buộc để thuật toán có thể tìm
được lời giải phù hợp, tạo ra tính khả thi cho bài toán điều khiển. Trong thuật toán
điều khiển hiện đại việc làm này thường được gọi là tạo ra tính khả thi cho bài
toán.
Việc sử dụng mô hình phi tuyến thì với bài toán nhận dạng cho hệ phi tuyến, đặc
biệt là cho hệ phi tuyến có tham số bất định sẽ gặp nhiều khó khăn. Do đó, cần
phải trả lời cho các câu hỏi sau:
+ Bài toán điều khiển hệ phi tuyến có tham số bất định có thực hiện được không?
+ Hệ thống kín còn đảm bảo tính ổn định? Hệ kín có đảm báo về thời gian tính
toán để thỏa mãn tính thời gian thực trong điều khiển?
Từ các phân tích ở trên, ta thấy đối với điều khiển hệ phi tuyến tham số bất định,
điều khiển mô-men của động cơ xăng áp dụng thuật toán hiện đại còn rất nhiều vấn
đề cần được tiếp tục nghiên cứu, hoàn thiện, như:
+ Nhận dạng mô hình có phản ánh trung thực đối tượng phi tuyến là động cơ xăng.
Khi mô hình nhận dạng càng gần với mô hình đối tượng thì kết quả nhận được có
độ sai lệch càng nhỏ so với mô hình mong muốn, chất lượng điều khiển càng cao.
Điều này rất dễ thực hiện với đối tượng tuyến tính, nhưng đối với đối tượng phi
tuyến như động cơ xăng vẫn còn đang là bài toán mở.
+ Tìm ra các phương pháp mới giải bài toán điều khiển hệ phi tuyến và cài đặt
chúng vào hệ điều khiển.
3


3. Mục đích nghiên cứu

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu giải quyết bài toán điều khiển ổn định
tốc độ động cơ xăng sử dụng trên xe ô tô, bám mô-men cản đặt vào trục động cơ
xăng khi ô tô hoạt động trong chế độ điều khiển hành trình, để giảm lượng nhiên
liệu bằng phương pháp LQIT tự chỉnh cho đối tượng là động cơ xăng.
Mục tiêu cụ thể của luận án là:
- Nghiên cứu phương pháp luận nhằm xây dựng bộ điều khiển cho hệ phi tuyến nói
chung và động cơ xăng nói riêng.
- Đề xuất thuật toán mới điều khiển ổn định tốc độ, bám theo các giá trị mô-men
cản cho trước tác động vào động cơ xăng sử dụng trên xe ô tô trong chế độ điều
khiển hành trình.
- Khảo sát và cài đặt thuật toán điều khiển ổn định tốc độ bám mô-men cản cho
trước theo phương pháp điều khiển mới cho đối tượng cụ thể là động cơ xăng,
nhằm mục tiêu tiết kiệm lượng nhiên liệu tiêu thụ, mô phỏng hệ thống và kiểm
chứng bằng thực nghiệm.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: động cơ xăng được sử dụng cho xe ô tô hoạt động
trong chế độ điều khiển hành trình với đầu vào điều khiển bằng góc mở bướm ga α
(bướm gió), đáp ứng đầu ra là tốc độ và mô-men trên trục động cơ.
Phạm vi nghiên cứu:
+ Nghiên cứu, thiết kế bộ điều khiển hiện đại LQIT tự chỉnh cho hệ phi
tuyến tham số bất định bám theo tín hiệu đầu vào mẫu để điều khiển ổn định tốc độ
và bám mô-men cản tác động vào động cơ xăng hoạt động trên xe ô tô trong chế độ
điều khiển hành trình.

4


+ Mô phỏng và thực nghiệm kiểm chứng kết quả nghiên cứu lý thuyết bằng
phương pháp Hardware-in-the-loop (HIL) sử dụng KIT Arduino Mega2560 ghép
nối trực tuyến với phần mềm Matlab – Simulink.

5. Phương pháp nghiên cứu
+ Nghiên cứu lý thuyết: Phân tích, đánh giá các nghiên cứu đã được công bố trên
các bài báo, tạp chí, các tài liệu tham khảo về điều khiển động cơ đốt trong đặc biệt
là các phương pháp điều khiển hiện đại cho động cơ xăng. Nghiên cứu, thiết kế bộ
điều khiển LQIT tự chỉnh bám ổn định tín hiệu mẫu cho hệ phi tuyến liên tục.
+ Mô phỏng trên Matlab – Simulink để nhận lại kết quả nghiên cứu trên lý thuyết.
+ Xây dựng mô hình kiểm chứng kết quả lý thuyết bằng Hardware-in-the-loop
(HIL) sử dụng KIT Arduino Mega2560 ghép nối trực tuyến với phần mềm Matlab
– Simulink
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
6.1. Ý nghĩa khoa học
Luận án đưa ra phương pháp luận và đề xuất áp dụng một mô hình điều
khiển mới trong chiến lược điều khiển hệ phi tuyến, góp phần bổ sung và làm
phong phú thêm kiến thức về điều khiển động cơ xăng với mục đích tiết kiệm
nhiên liệu. Cụ thể là, kết hợp thuật toán của bộ điều khiển hiện đại LQIT với nhận
dạng hệ thống trực tuyến tạo thành hệ thống điều khiển bám tối ưu tự chỉnh cho
động cơ xăng.
6.2. Ý nghĩa thực tiễn
- Thuật toán mới đề xuất đã được kiểm nghiệm qua mô phỏng và thực nghiệm điều
khiển động cơ xăng bằng phương pháp HIL, qua đó khẳng định tính khả thi của
thuật toán mà luận án đề xuất.

5


- Kết quả nghiên cứu của luận án đã đáp ứng thời gian thực khi điều khiển hệ phi
tuyến, mang lại tính khả thi cao và có khả năng cài đặt thuật toán điều khiển hiện
đại bám tối ưu LQIT tự chỉnh cho hệ phi tuyến nói chung và động cơ xăng nói
riêng áp dụng phương pháp HIL, nhằm mục tiêu tiết kiệm nhiên liệu.
- Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của luận án còn là tài liệu tham khảo cho sinh viên,

học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
quan tâm nghiên cứu về thiết kế bộ điều khiển áp dụng lý thuyết điều khiển hiện
đại cho động cơ xăng.
7. Bố cục của luận án
Ngoài phần mở đầu, nội dung chính của luận án được trình bày trong 4 chương:
Chương 1: Tổng quan về các phương pháp điều khiển cho động cơ xăng: Nội
dung này tổng hợp các nghiên cứu về điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động cơ
xăng. Trước tiên, nêu ra các nghiên cứu mà các tác giả đã xây dựng các thuật toán
điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động cơ xăng khác nhau, nhận xét và đánh giá
kết quả của các nghiên cứu. Phân tích, nhận định và rút ra ý nghĩa về lý luận, thực
tiễn của các công trình đó, đưa ra các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu và đề xuất
hướng nghiên cứu của luận án.
Chương 2. Mô hình hóa và nhận dạng động cơ xăng: Trong nội dung này tác
giả đã đưa ra cấu trúc và nguyên lý làm việc, mô hình toán tổng quát của động cơ
xăng. Từ đó, chỉ ra các tín hiệu điều khiển, phương pháp điều khiển khác nhau cho
động cơ xăng, xây dựng mô phỏng cho hệ phi tuyến là động cơ xăng có đầu ra điều
khiển là tốc độ và mô-men của động cơ xăng. Trong nội dung này tác giả áp dụng
phương pháp nhận dạng hồi quy tuyến tính để nhận dạng trực tuyến mô hình toán
tuyến tính từ mô hình phi tuyến của động cơ xăng, đây là nội dung cơ sở để đưa
vào áp dụng bộ điều khiển LQIT tự chỉnh cho động cơ xăng.

6


Chương 3. Điều khiển mô-men động cơ xăng bằng thuật toán điều khiển bám
tối ưu LQIT tự chỉnh: Trong nội dung chương này tác giả đã đưa ra cấu trúc và
nguyên lý làm việc của bộ điều khiển là LQIT áp dụng cho điều khiển ổn định tốc
độ và bám theo mô-men cản của động cơ xăng. Xây dựng phương pháp luận về
thiết kế bộ điều khiển LQIT kết hợp với phương pháp nhận dạng trực tuyến cho hệ
phi tuyến là động cơ xăng, đảm bảo cho hệ ổn định toàn cục và cải thiện đáng kể

lượng nhiên liệu tiêu thụ.
Chương 4: Thực nghiệm kiểm chứng chất lượng của thuật toán đã đề xuất
bằng phương pháp HIL: Trên cơ sở lý luận đã đề xuất ở chương 2 và chương 3,
để kiểm chứng các kết quả nghiên cứu lý thuyết, tác giả đã thiết kế điều khiển
LQIT tự chỉnh cho động cơ xăng thông qua mô phỏng kiểm chứng bằng phương
pháp HIL qua hai KIT Arduino Mega 2560. Luận án đưa ra ở chương này các kết
quả thực nghiệm khẳng định thuật toán đề xuất hoàn toàn đúng đắn khi điều khiển
đối tượng động cơ xăng ảo trên mô phỏng HIL.
Phần kết luận: Đã nêu bật những đóng góp mới của luận án và những kiến nghị, đề
xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

7


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN
ĐỘNG CƠ XĂNG
Đặt vấn đề: Điều khiển động cơ xăng đánh lửa trực tiếp (SI) trong thời gian
qua đã thu hút nhiều tác giả trong và ngoài nước nghiên cứu và đề cập trong tài
liệu từ [13 - 71]. Ngày nay, các nghiên cứu về điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho
động cơ xăng tập trung chính vào điều khiển tối ưu từng thành phần của động cơ
như: tỷ lệ hòa khí nhiên liệu cung cấp đầu vào của động cơ, tối ưu góc đánh lửa
hay thời điểm đánh lửa, tối ưu thời gian phun nhiên liệu,…trong khi các vấn đề
điều khiển theo mô-men đầu ra của động cơ xăng chưa được quan tâm đúng mức.
Để phân tích bài toán điều khiển cho động cơ xăng, việc phân tích một quá
trình phi tuyến của thành phần con (đường ống nạp, ống xả, động học mô-men,
đánh lửa, van biến thiên,…) bên trong cấu trúc của động cơ xăng dẫn đến các bài
toán tối ưu cục bộ cho đối tượng, được nhiều công trình nghiên cứu, đề cập như:
- Điều khiển tốc độ không tải được đề cập trong [19 - 31]: là điều khiển giữ
cho động cơ ổn định tốc độ mà không ảnh hưởng bởi tác động của các nhiễu mômen cản trên trục động cơ.
- Điều khiển tối ưu tỷ lệ hòa khí được nghiên cứu trong [32 - 43]: bằng cách

phân tích quá trình động học chất khí trên đường nạp của động cơ từ đó đưa ra luật
điều khiển giữ cho tỷ lệ hòa khí ổn định khi động cơ hoạt động.
- Điều khiển tối ưu góc đánh lửa được đề cập trong [44 - 49]: là điều khiển
thời điểm đánh lửa bằng cách phân tích chu kỳ nén của động cơ, với tín hiệu đo
được là áp suất cực đại của quá trình nén từ đó đưa ra tín hiệu điều khiển đánh lửa
đúng thời điểm sẽ làm tăng hiệu suất của động cơ.
- Điều khiển thời gian phun nhiêu liệu được nghiên cứu trong [50 - 54]: là
phương pháp tối ưu nhiêu liệu dựa vào động lực học của chất khí bên trong xi lanh
và tốc độ của động cơ từ đó tính toán thời gian phun nhiên liệu phù hợp.
- Điều khiển mô-men được nghiên cứu trong [55 - 70]: là điều khiển động cơ
phải cung cấp mô-men xoắn cần thiết, nhiệm vụ quan trọng nhất của động cơ là
8


đáp ứng được mô-men xoắn yêu cầu thường được xác định bởi người lái xe, động
học xe.
1.1. Tổng quan các công trình nghiên cứu về điều khiển tiết kiệm nhiên liệu
cho động cơ xăng trên thế giới
Điều khiển tiết kiệm nhiên liệu cho động cơ xăng hình thành từ những năm
70 và đầu thập niên 80 của thế kỷ trước và từ đó có những phát triển đáng kể. Đây
là cách tiếp cận điều khiển mà chỉ sử dụng các phương pháp lập bản đồ map các
chế độ hoạt động của động cơ thông qua các thí nghiệm, thử nghiệm từ đó đưa ra
điểm làm việc, quy luật điều khiển phù hợp với từng chế độ hoạt động của động cơ
làm thước đo đánh giá hiệu quả tiết kiệm nhiên liệu [52]. Việc lập các bản đồ ba
thành phần góc đánh lửa – mô-men tải – tốc độ động cơ, hoặc bản đồ ba thành
phần tỷ lệ hòa khí nhiên liệu – thời điểm phun – tốc độ quay, bản đồ ba thành phần
góc đánh lửa – thời điểm phun – tốc độ quay,… đã rất phổ biến trong hai thập niên
này.
Mặc dù hầu hết các quá trình của động cơ là quá trình phi tuyến, song đa số
các kỹ thuật ứng dụng điều khiển tiết kiệm nhiên liệu được ứng dụng đều điều

khiển theo chương trình logic có sẵn do phương pháp này dễ dàng triển khai hơn
so với nghiên cứu quá trình phi tuyến, đa biến phức tạp của động cơ xăng. Tuy
nhiên, phương pháp này rất tốn thời gian và cần rất nhiều thử nghiệm. Hơn nữa,
phương pháp này không xem xét sự hao mòn, sự lão hóa của động cơ, tính ổn định
và bền vững của động cơ xăng.
Để khắc phục các nhược điểm trên, trong khoảng thời gian hơn hai thập niên
trước đây, các tác giả nghiên cứu áp dụng thuật toán điều khiển kinh điển và hiện
đại như: PID, LQR, FLC, MPC, SMC,…để điều khiển động cơ xăng.
a. Điều khiển tốc độ không tải ([19 - 31])
Với điểu khiển tốc độ không tải trong xe cơ giới, mục tiêu điều khiển là giữ
cho động cơ hoạt động tại một tốc độ của động cơ mà không ảnh hưởng bởi các

9


nhiễu mô-men cản không sinh công chuyển động như: thời điểm chuyển cấp tốc
độ, chế độ dừng xe, tải của máy phát điện thay đổi, tải của máy nén khí thay đổi...
Trong tài liệu [25] đã đề xuất một mô hình tuyến tính bậc ba có trễ của động
cơ xăng cho điều khiển tốc độ không tải với thuật toán điều khiển PID. Tác giả sử
dụng phản hồi đầu ra của hệ thống là tốc độ của mô hình động cơ với giá trị đặt tốc
độ ban đầu, việc chỉnh định các tham số của bộ điều khiển PID sử dụng công cụ
trong Matlab – Simulink. Trong tài liệu [29], nhóm tác giả đã đề cập đến phương
pháp điều khiển mờ lai. Các tác giả này đã phân tích các thuật toán PID, FLC và
điều khiển mờ lai từ đó thiết kế ba bộ điều khiển khác nhau cho điều khiển tốc độ
không tải. Kết quả cho thấy phương pháp điều khiển mờ lai có tính ưu việt hơn khi
sử dụng các thuật toán PID hoặc FLC.
Một nghiên cứu khác [30], đã đề cập đến mô hình phi tuyến đầy đủ của động
cơ xăng, áp dụng thuật toán điều khiển tối ưu phản hồi đầu ra LQG để điều khiển
tốc độ không tải của động cơ. Các đặc tính mô phỏng cho thấy tính ưu việt của
điều khiển tối ưu LQG khi điều khiển tốc độ không tải của động cơ bám theo tốc

độ đặt trong khi mô-men cản tác động vào động cơ biến đổi. Trong [28], đã đề xuất
phương pháp điều khiển trượt SMC, tác giả đã đề cập đến mô hình động cơ có các
tham số không rõ ràng gây ra do quá trình sản xuất động cơ hoặc sau thời gian
động cơ được đưa vào sử dụng, từ đó áp dụng thuật toán điều khiển trượt SMC cho
điều khiển tốc độ không tải. Kết quả cho thấy, khi mô-men tải tăng xuất hiện các
sai số hệ thống động học giữa mô hình tính toán và mô hình thực, sai số đó được
bộ điều khiển đo và ước lượng để điều khiển triệt tiêu sai lệch.
Tác giả của [21] đã đề xuất mô hình điều khiển thích nghi dự báo bằng
phương pháp nhận dạng mô hình động cơ xăng. Tác giả, đã thiết kế bộ điều khiển
dự báo với mô hình có hai tín hiệu đầu vào là góc mở ga và thời gian đánh lửa với
điều kiện ràng buộc của chúng. Kết quả mô phỏng cho thấy lượng nhiên liệu giảm
6,5% khi xe chạy không tải, 4,5% khi xe di chuyển. Theo [22], các tác giả đã đề
xuất điều khiển dự báo MPC dựa trên mô hình đầy đủ của đối tượng là động cơ
10


xăng với hai đầu vào điều khiển là lượng nhiên liệu, thời gian đánh lửa. Nhóm tác
giả đã xây dựng thuật toán điều khiển MPC và PID cho đối tượng, từ đó đánh giá
kết quả và tính ổn định của hệ thống. Kết quả mô phỏng cho thấy điều khiển dự
báo MPC cho đáp ứng tốc độ tốt hơn PID khi mô-men tải thay đổi. Trong tài liệu
[23], [29], nhóm tác giả đã đề xuất một điều khiển dự báo MPC kết hợp với bù
thích nghi cho mô hình đối tượng đầy đủ của động cơ xăng với đầu vào điều khiển
là góc mở ga, phản hồi trạng thái là tốc độ và áp suất trên đường hút. Nhóm tác giả
đã nghiên cứu và áp dụng hai thuật toán MPC và bù thích nghi dùng để bù lại các
sai lệch gây ra bởi mô hình dự báo không chính xác, từ đó đưa ra cấu trúc điều
khiển bám tốc độ đặt. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy hệ thống bám
tốc độ đặt nhanh, nâng cao hiệu suất của động cơ. Một nghiên cứu khác [24], nhóm
tác giả cũng đã đề xuất một điều khiển dự báo MPC, nhóm tác giả đã đề xuất một
phương pháp dự báo mô hình bằng cách lấy mẫu liên tục và tuyến tính hóa từng
đoạn của mô hình phi tuyến. Kết quả mô phỏng cho tốc độ đầu ra của động cơ bị

ảnh hưởng ít hơn khi tải thay đổi so với phương pháp xấp xỉ mô hình cho điều
khiển dự báo thông thường MPC. Trong tài liệu [31] nhóm tác giả đã áp dụng
phương pháp dự báo mô hình động cơ xăng bằng thực nghiệm, từ đó xây dựng bộ
điều khiển dự báo MPC cho đối tượng với điều kiện ràng buộc về tốc độ và tín
hiệu điều khiển là góc mở ga. Từ kết quả mô phỏng, điều khiển tốc độ bằng MPC
cho thấy hệ thống có khả năng hội tụ nhanh hơn khi sử dụng bộ PID.
Nhận xét, trong phương pháp điều khiển tốc độ không tải bằng các thuật
toán khác nhau, các nghiên cứu đã có những kết quả khả quan cho nhiệm vụ giữ
tốc độ không tải ổn định. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ hiệu quả trong trạng thái
làm việc không tải của động cơ xăng như: khi xe ô tô dừng tạm thời hoặc quá trình
chuyển đổi tỷ số truyền trong hộp số khi ly hợp ngắt,…chưa phản ánh tính toàn
cục của quá trình động cơ xăng làm việc.
b. Điều khiển tỷ lệ hòa khí nhiên liệu ([32 - 43])

11


Với điều khiển tỷ lệ hòa khí nhiên liệu với không khí, mục tiêu điều khiển là
giữ cho động cơ hoạt động ở mọi tốc độ, mô-men mà tỷ lệ hòa khí nhiên liệu luôn
duy trì quanh giá trị AFR = 14.66 hay điều khiển hệ số dư lượng không khí λ = 1,
việc duy trì các giá trị AFR hoặc λ trong suốt quá trình hoạt động là một thách thức
lớn do sự thay đổi nhanh của lưu lượng nhiên liệu vào trong đường hút của động
cơ. Các tác giả trong [33], [35], [37], chỉ đề cập đến mô hình đối tượng là hệ thống
cung cấp nhiên liệu cho động cơ là một hàm truyền bậc nhất có trễ với tín hiệu đầu
ra là λ. Tác giả, đã sử dụng thuật toán PI cho động cơ 4 xi lanh và một bộ điều
khiển PI ở vòng ngoài, kết quả cho thấy đặc tính ổn định λ khá tốt khi động cơ hoạt
động. Nhóm tác giả trong [34], đã nghiên cứu mô hình đầy đủ quá trình động lực
học chất khí bên trong cửa hút của động cơ xăng. Các tác giả đã đề xuất một giải
pháp sử dụng mạng Nơron để phát hiện sai lệch AFR trên đường hút so sánh với
tính hiệu điều khiển của bộ PI của bộ điều khiển λ để triệt tiêu sai lệch AFR trong

giới hạn.
Trong nghiên cứu [41], tác giả đã đề cập một mô hình có tính đến sự ảnh
hưởng của mô-men tổn hao không sinh công chuyển động cho xe cơ giới như tổn
hao cơ khí, tổn hao của hệ thống bơm dầu bôi trơn, bơm nhiên liệu, bơm môi chất
làm lạnh, dẫn đến sai lệch AFR trên đường hút của động cơ. Trên cơ sở đó tác giả
đã đề xuất áp dụng các điều khiển PID, FLC, mạng Newron để điều khiển AFR.
Kết quả mô phỏng cho thấy, phương pháp điều khiển bằng mạng Nơron giảm đáng
kể sai lệch AFR cho động cơ. Nhóm tác giả trong [42], đã đề cập nghiên cứu mô
hình động lực học hệ thống cung cấp nhiên liệu của động cơ xăng. Tác giả đã
tuyến tính hóa mô hình và áp dụng thuật toán điều khiển bám ổn định tuyến tính
LQT cho ra được kết quả điều khiển AFR tốt hơn khi áp dụng điều khiển PI. Trong
nghiên cứu [38], các tác giả đã đề xuất một phương pháp thiết kế bộ điều khiển
thích nghi cho tỷ lệ hòa khí nhiên liệu AFR theo tiêu chuẩn Lyapunov. Kết quả mô
phỏng cho thấy ổn định AFR rất tốt khi có các nhiễu của tải, tuy nhiên hệ thống
không đáp ứng tốt khi nhiễu loạn của tải thay đổi nhanh. Trong tài liệu [43], cũng
12


đưa ra một mô hình điều khiển mờ thích nghi cho tỷ lệ AFR. Kết quả mô phỏng
cho thấy chất lượng điều khiển ổn định AFR khi tải thay đổi tốt hơn so với điều
khiển PID.
Việc áp dụng thuật toán điều khiển dự báo MPC để điều khiển theo hệ số dư
lượng không khí λ cho động cơ xăng trong tài liệu [39], [40] đã nghiên cứu và xây
dựng mô hình dự báo trên cơ sở động học cửa hút của động cơ xăng. Các tác giả đã
xây dựng mô hình dự báo cho cửa hút của động cơ xăng để tính toán hai tín hiệu
điều khiển lưu lượng nhiên liệu và lưu lượng không khí. Kết quả mô phỏng cho
thấy, khi thay đổi góc mở ga thì hạn chế sự thay đổi hệ số dư lượng không khí λ.
Nhận xét, bằng cách áp dụng các thuật toán khác nhau để điều khiển ổn định
tỷ lệ hòa khí nhiên liệu, các nghiên cứu đã có những kết quả khả quan cho nhiệm
vụ giữ ổn định tỷ lệ hòa khí nhiên liệu AFR = 14.66 hoặc hệ số dư lượng không

khí λ = 1. Mặc dù vậy, phương pháp này chỉ là một vòng điều khiển bên trong
thành phần cấu tạo của động cơ xăng mang tính hoàn thiện cấu tạo của động cơ,
chưa phản ánh tính toàn cục của quá trình động cơ xăng làm việc khi mô-men yêu
cầu thay đổi nhanh.
c. Điều khiển góc đánh lửa ([44 - 49])
Mục tiêu của điều khiển là thời điểm sinh tia lửa điện theo đồ thị công suất,
hay thời điểm động cơ sinh ra mô-men xoắn tốt nhất với các tốc độ khác nhau.
Theo [45], các tác giả đề xuất phương pháp điều khiển đánh lửa sử dụng bộ điều
khiển PI có bù vượt trước với tín hiệu phản hồi là đặc tính môi trường ion hóa bên
trong xi lanh, hiện tượng tự kích nổ, áp suất xi lanh. Tác giả đã phân tích đặc tính
đánh lửa của động cơ, hiện tượng ion hóa bên trong xi lanh, hiện tượng tự kích nổ,
từ đó đề xuất mô hình điều khiển PI – bù vượt trước (feedforward) cho hệ thống
điều khiển. Kết quả mô phỏng chó thấy hệ thống đánh lửa đúng thời điểm mô-men
xoắn tốt nhất, duy trì sự ổn định trong quá trình cháy. Tuy nhiên, hệ thống chỉ làm
việc tốt với tốc độ chậm, chưa điều khiển được với tốc độ nhanh. Trong [46], tác
giả đề xuất một phương pháp điều khiển mới SOC (thuật toán phát hiện thời điểm
13


bắt đầu cháy) bằng cách lấy mẫu nhiều lần các tín hiệu áp suất buồng đốt đồng bộ
với tín hiệu góc trục khuỷu về máy tính PC xử lý, từ đó đưa ra chiến lược điều
khiển thời điểm đánh lửa theo thời gian thực. Kết quả cho thấy thuật toán SOC tính
toán thời điểm bắt đầu cháy, tính toán chính xác thời điểm đánh lửa cho động cơ,
tăng hiệu suất của động cơ. Trong các nghiên cứu [47],[48],[49], nhóm tác giả đã
đưa ra chiến lược điều khiển dòng đánh lửa dựa trên dòng ion hóa bên trong bugi.
Nhóm tác giả đã xây dựng được mô hình giải tích quá trình ion hóa theo hàm
Gaussian, từ đó điều khiển dòng điện đánh lửa tại các thời điểm khác nhau.
d. Điều khiển thời điểm phun nhiên liệu ([50 - 54])
Với điều khiển thời điểm phun nhiên liệu, mục tiêu của điều khiển thời điểm
đóng mở xúpap hút nhiên liệu tối ưu trên cơ sở mối quan hệ với mô-men xoắn cực

đại của động cơ. Theo [53], nhóm tác giả đã phân tích đầy đủ quá trình động học
của động cơ xăng, xây dựng hệ thống điều khiển xúpap biến thiên (VVT) và thời
điểm phun nhiên liệu cho động cơ. Trong tài liệu [54], tác giả đã áp dụng thuật
toán mạng Nơron để điều khiển van biến thiên theo thời gian thực. Mục tiêu của
nghiên cứu là xác định áp suất trong xi lanh cho các góc đóng mở xúpap để xác
định được chiến lược tối ưu cho điều khiển thời gian đóng mở xúpap. Trong
nghiên cứu này, tác giả sử dụng mạng Nơron để đưa ra tín hiệu điều khiển thời
gian đóng mở xúpap tốt nhất theo tốc độ quay của trục khuỷu.
Nhận xét, bằng cách áp dụng một số thuật toán khác nhau để điều khiển
chính xác thời điểm đánh lửa cho được mô-men xoắn tốt nhất hoặc thời điểm phun
nhiên liệu tốt nhất. Tuy nhiên, hai phương pháp này cũng chỉ là một vòng điều
khiển bên trong thành phần cấu tạo của động cơ xăng mang tính hoàn thiện khả
năng làm việc của động cơ.
e. Phương pháp điều khiển mô-men xoắn ([55 – 70])
Mặc dù các nghiên cứu kể trên đã áp dụng rất nhiều phương pháp điều khiển
khác nhau PID, PID – FLC, điều khiển mờ FLC, điều khiển tối ưu LQR, LQIT,
LQG, mạng Nơron, điều khiển trượt SMC, điều khiển dự báo MPC nhằm mục đích
14


nâng cao chất lượng điều khiển. Tuy nhiên, theo [65] các vấn đề nghiên cứu điều
khiển các thành phần đơn lẻ của động cơ xăng kể trên như: tốc độ động cơ không
tải, điều khiển tỷ lệ hòa khí nhiên liệu, điều khiển thời gian phun nhiên liệu và góc
đánh lửa không phải là giải pháp tối ưu khi có mô-men tải lớn và sự thay đổi mômen tải nhanh. Phương pháp điều khiển mô-men xoắn là phương pháp đã chứng
minh hiệu quả hơn khi làm tăng hiệu suất động cơ xăng, tiết kiệm nhiên liệu và
giảm khí thải.
Xu hướng nghiên cứu trong tương lai là: để đảm bảo chắc chắn tính toàn cục
của điều khiển tối ưu lượng nhiên liệu cho động cơ xăng, từ các lệnh điều khiển từ
người lái như: khả năng lái, động học xe, điều khiển hành trình,…, hoặc các nhiễu
điều khiển từ các hệ thống điều khiển con như hệ thống điều khiển tốc độ không

tải, giới hạn tốc độ, khởi động động cơ,…được quy đổi mô-men yêu cầu (như
trong hình 1.1), sau đó được đưa tới bộ phối hợp và điều khiển mô-men [86]. Việc
điều khiển bám theo mô-men yêu cầu được thực hiện bằng cách phối hợp điều
khiển vào góc mở ga, thời điểm đánh lửa, thời gian phun nhiên liệu,… trong hình
1.1 thể hiện sơ đồ cấu trúc điều khiển mô-men trên xe ô tô [86].
Khởi động động cơ
Nhiệt độ môi chất
Tốc độ không tải
Mô-men đặt từ bền ngoài
+ Người lái
+ Điều khiển hành trình
+ Giới hạn vận tốc của xe
+ Động học của xe
+ Khả năng vận hành

Hiệu suất cần
Góc mở ga

Mômen
đặt

Mô-men
cần
QUÁN LÝ MÔ-MEN
ĐẶT

Khởi động động cơ
Điều khiển tốc độ không tải

Thời điểm đánh lửa

CHUYỂN ĐỔI
MÔ-MEN

Ngắt một phần nhiên
liệu cung cấp

Thời gian phun nhiên liệu

Giới hạn tốc độ

Điều khiển theo lượng khí thải

Bảo vệ động cơ

Hình 1.1. Cấu trúc bộ điều khiển theo mô-men trên xe ô tô
15


Trong hình 1.1, mô-men cản được hình thành từ nhiều nguồn tác động từ
bên ngoài vào động cơ xăng như: do hành vi của người lái, do động học của xe,
điều khiển tốc độ không tải, giới hạn tốc độ,… đặc biệt, phải kể đến nguồn tác
động từ chế độ điều khiển hành trình (Cruise Control). Chức năng điều khiển hành
trình hay ga tự động ngày nay được áp dụng phổ biến (hình 1.2) đã chứng minh
tính hiệu quả tiết kiệm nhiên liệu khi xe hoạt động. Với vận tốc không đổi do
người lái cài đặt trước, hệ thống tự động điều khiển bám theo các giá trị mô-men
cản tác động vào hệ xe như: gió, ma sát mặt đường, độ dốc mặt đường, quá trình
gia tốc…khi xe di chuyển để giữ ổn định vận tốc của xe [10], [92].

Hình 1.2. Điều khiển hành trình trên các xe ô tô hiện đại

Trong tài liệu [55], tác giả đã đề cập đến phương pháp điều khiển mô-men
dựa vào điều khiển áp suất trên đường hút. Bằng việc phân tích quá trình động học
trên đường hút và mối quan hệ với mô-men xoắn của động cơ, tác giả đã áp dụng
thuật toán điều khiển trượt SMC để điều khiển mô-men. Kết quả mô phỏng cho
thấy, hệ thống có đáp ứng đầu ra theo mô-men đặt, tuy nhiên vẫn còn tồn tại thời
gian trễ lớn, cần phải phối hợp với điều khiển tốc độ động cơ. Một tài liệu khác
[56], tác giả đã nghiên cứu xây dựng động học phân phối khí và mối quan hệ với
mô-men của động cơ xăng, phối hợp hai điều khiển tỷ lệ hòa khí nhiên liệu và điều
khiển van biến thiên. Thuật toán điều khiển mờ lai PI-FLC được tác giả đề xuất
16