面向柴油机空气系统模型预测控制的多智能体算法研究

刘兴义; 吕宪勇; 冯健洧; 江楠; 谢辉

doi:10.16236/j.cnki.nrjxb.202604033

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面向柴油机空气系统模型预测控制的多智能体算法研究

更新时间：2026-07-27

- 面向柴油机空气系统模型预测控制的多智能体算法研究
- Vol. 44, Issue 4, Pages: 313-321(2026)
- 作者机构：
  
  1. 天津大学先进内燃动力全国重点实验室
  2. 潍柴动力股份有限公司内燃机与动力系统全国重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16236/j.cnki.nrjxb.202604033
  CLC： TP18;TK421
- Published：2026
- 稿件说明：
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刘兴义, 吕宪勇, 冯健洧, et al. 面向柴油机空气系统模型预测控制的多智能体算法研究[J]. 2026, 44(4): 313-321.
DOI：

刘兴义, 吕宪勇, 冯健洧, et al. 面向柴油机空气系统模型预测控制的多智能体算法研究[J]. 2026, 44(4): 313-321. DOI： 10.16236/j.cnki.nrjxb.202604033.

摘要

针对柴油机空气系统因老化引发的控制失准问题，提出一种多智能体算法，其中包含1个领导者智能体和3个追随者智能体．首先，建立机理约束与数据驱动的混合模型，将扩张状态观测器(ESO)与多目标扩张预测控制相结合形成全域智能解耦控制算法；其次，构建多参数寻优智能体算法，实现机理模型参数在线辨识、数据模型参数在线训练以及控制模型参数在线自寻优．结果表明：在世界统一瞬态循环(WHTC)测试工况下，相较于传统比例-积分-微分(PID)控制器，所提方法使进气歧管压力、排气歧管压力及废气再循环(EGR)率的平均跟踪误差分别下降1.92%、2.37%和8.62%．通过混合建模与多智能体协同优化方法，可为发动机老化空气系统的动态补偿控制提供理论框架与工程实现路径．

Abstract

关键词

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