| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-16页 |
| 字母注释表 | 第16-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-36页 |
| ·高稀释低温燃烧汽油机控制研究的重要意义 | 第20-21页 |
| ·汽油机高稀释低温燃烧控制的主要挑战 | 第21-27页 |
| ·对边界条件高度敏感 | 第21-25页 |
| ·温度和组分的复杂耦合 | 第25页 |
| ·燃烧的循环变动 | 第25-27页 |
| ·汽油机高稀释低温燃烧控制技术的发展现状 | 第27-31页 |
| ·CAI燃烧控制的研究现状 | 第27-29页 |
| ·SI-CAI混合燃烧控制的研究现状 | 第29-31页 |
| ·本研究的控制思想的提出 | 第31-33页 |
| ·现有控制方法的局限性 | 第31-33页 |
| ·本研究的控制思想 | 第33页 |
| ·本文的研究内容及意义 | 第33-36页 |
| 第二章 P-DI汽油机高稀释低温燃烧的控制难点及控制思路 | 第36-62页 |
| ·P-DI汽油机实验平台的构建 | 第36-41页 |
| ·P-DI多缸汽油机台架 | 第36-37页 |
| ·基于MicroAutoBox的控制系统 | 第37-40页 |
| ·基于Labview的数据采集系统 | 第40-41页 |
| ·基于P-DI的高稀释低温燃烧运行策略 | 第41-48页 |
| ·使用P-DI喷射的必要性 | 第42-44页 |
| ·P-DI的基本喷射策略 | 第44-48页 |
| ·缸内温度和组分及其分层的调节规律与控制难点 | 第48-58页 |
| ·温度与组分的相互耦合 | 第49-52页 |
| ·点火角对燃烧的非线性调节 | 第52-55页 |
| ·P-DI对燃油分层和燃烧过程的复杂影响 | 第55-58页 |
| ·基于主动扰动观测的自趋优控制器 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第三章 用于前馈控制的SI-CAI混合燃烧预测模型 | 第62-78页 |
| ·SI-CAI混合燃烧预测模型的建立 | 第62-68页 |
| ·温度和压力及组分在循环间传递的子模型 | 第63-65页 |
| ·温度和压力在循环内演变的子模型 | 第65-66页 |
| ·基于点火角修正因子的CA50预测模型及IMEP子模型 | 第66-68页 |
| ·基于非线性最小二乘的模型参数辨识 | 第68-71页 |
| ·进气量和CA50子模型参数的自学习因子 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-78页 |
| 第四章 基于前馈解耦和即时观测的主动抗扰控制算法 | 第78-104页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·基于燃烧模型的前馈解耦方法 | 第79-82页 |
| ·RGF对 λ 影响的前馈解耦 | 第80-81页 |
| ·温度和 λ 对RGF影响的前馈解耦 | 第81页 |
| ·RGF和 λ 对燃烧相位影响的前馈解耦 | 第81-82页 |
| ·基于扩张状态观测器(ESO)的即时扰动观测反馈算法 | 第82-89页 |
| ·采用ESO观测和抑制 λ 通道的总扰动 | 第84-85页 |
| ·采用ESO观测和抑制IMEP通道的总扰动 | 第85-86页 |
| ·采用自适应ESO观测和抑制CA50通道的总扰动 | 第86-89页 |
| ·主动抗扰控制算法的仿真和实验验证 | 第89-101页 |
| ·补偿前馈模型的偏差 | 第92-94页 |
| ·抑制变负荷工况中的 λ 波动 | 第94-95页 |
| ·实现快速稳定的IMEP跟踪 | 第95-96页 |
| ·实现变工况中的CA50稳定控制 | 第96-101页 |
| ·本章小结 | 第101-104页 |
| 第五章 用于模型自学习因子和直喷时刻优化的累积观测算法 | 第104-124页 |
| ·引言 | 第104-105页 |
| ·用于自学习因子和直喷时刻在线优化的累积观测算法 | 第105-112页 |
| ·基于递推最小二乘的模型自学习因子在线优化 | 第105-108页 |
| ·基于成本函数极值搜索的直喷时刻在线优化 | 第108-112页 |
| ·具备累积观测器的主动抗扰自趋优控制器仿真和实验验证 | 第112-121页 |
| ·本章小结 | 第121-124页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第124-128页 |
| ·全文总结 | 第124-126页 |
| ·未来工作展望 | 第126-128页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-140页 |
| 致谢 | 第140-142页 |
