基于渐近法的废气氧传感器Hammerstein模型辨识

作     者：滕勤 安鹏 徐科军 Teng Qin;An Peng;Xu Kejun

作者机构：合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥230009 合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2010年第31卷第7期

页      面：1514-1519页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金(60474057) 合肥工业大学博士学位专项基金(GDBJ2008013)资助项目 

主　　题：废气氧传感器 Hammerstein模型 渐近方法 误差上限 模型误差模型 

摘      要：为了解决与发动机空燃比控制相关的废气氧(EG0)传感器精确建模问题,基于渐近(ASYM)法辨识了EGO传感器的Hammerstein模型。模型的非线性部分用静态实验数据拟合,动态线性部分的辨识分为三步。先估计一个高阶ARX模型,然后依据渐近准则(ASYC)找出最佳频率响应估计的模型阶次,再采用极大似然(ML)法估计降阶后的模型参数。通过残差分析、交叉验证和模型误差模型(MEM)测试,将得到的ASYM模型与输出误差(OE)模型和Box-Jenkins(BJ)模型进行比较。结果表明,基于ASYM法的Hammerstein模型能够更精确地捕获EGO传感器的频域动态特性,并且用ASYM法能够量化模型的频域误差上限以评价建模精度。