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部分预混合燃烧(PPC)作为发动机的一种先进燃烧方式，相比于传统柴、汽油机，可同时提高热效率，降低碳烟(soot)和氮氧化物(NOx)排放;相比于均质压燃燃烧方式，可以获得更高的可控性。PPC主要采用低活性燃料和高废气再循环(EGR)率延长滞燃期，利用高压缩比实现预混合气压燃，通过多次喷射策略更灵活地优化燃烧过程。为了拓展PPC发动机的实用性，以及满足日趋严格的排放法规，本文针对PPC发动机的实时性能优化和排放约束的相关控制问题，开展了面向控制模型及先进控制方法的深入研究。
本文基于Scania D13六缸重型柴油机开发了PPC发动机实验平台。并针对PPC燃烧方式开展了稳态实验研究，深入分析了双次喷射策略下，喷油参数对燃烧过程以及各性能、排放参数的影响规律。实验结果揭示了预喷射时刻对滞燃期、燃烧持续期、压升率和soot排放等参数的非线性影响，而预喷射脉宽和主喷射时刻对各参数呈现线性影响。利用敏感性分析方法，量化分析了输入参数对输出参数影响的显著性，探讨了针对不同优化目标，调整对应喷射策略的方法。
基于韦伯函数，本文提出了一种新的线性化分析方法，通过对实验测量放热数据的分析，提炼出了PPC的分段放热特征以及相应的特征参数，并建立了以双次喷射策略为输入条件的面向控制燃烧模型，实现了对PPC燃烧过程中缸压和放热率的在线预测。在稳态实验验证中，缸压的预测误差在5％以内。结合soot和NOx的预测模型，实现了对发动机排放的在线预测，在瞬态循环中，soot和NOx累积排放的误差均在10％以内，满足面向控制模型的预测精度需求。
以稳态实验研究结果和面向控制的燃烧模型为基础，针对预喷射策略下soot排放与压升率的矛盾关系，设计了基于模型的PI控制器，用于瞬态工况下PPC发动机的实时控制。为了消除测量噪声和soot测量的时间滞后对反馈环节的影响，分别设计了增益调度策略和史密斯预估器，对PI控制器的性能进行了优化。仿真和实验结果表明，设计的控制器可以使PPC发动机在瞬态工况下实现对指示平均有效压力(IMEP)和燃烧相位(CA50)实现的目标跟踪。通过对预喷射策略的在线调整，使soot排放和压升率克服了矛盾关系，并约束在了限值范围内。进一步，在soot排放和压升率控制问题的基础之上，引入对NOx排放的控制，问题变为输出量多于输入量的多输入多输出(MIMO)问题，此时难以对控制系统进行有效的解耦。针对此问题，设计了模型预测控制(MAC)架构，实现了瞬态工况下，将压升率、soot和NOx排放作为间接约束条件，对IMEP和CA50进行最优控制。通过在代价函数中引入松弛项，改善了目标跟踪与状态约束之间的矛盾关系，进而减少了IMEP和CA50的控制误差。实验结果表明，在瞬态测试循环中，soot和NOx的累积排放分别降低了19.8％和10.2％。
此外，除了利用喷射策略可以对PPC的性能排放进行优化，研究表明，EGR也对PPC发动机的热效率有着显著的影响。考虑空气系统的动态特性，有必要针对瞬态工况下EGR的控制进行研究。针对该问题，本文设计了相应的MPC控制结构，并基于迭代学习控制(ILC)中的误差更新方法，提出了一种新的MPC问题求解算法，即利用滤波的形式对滚动时域内的控制误差和控制输入进行更新，并迭代求出输入序列的最优解。将所提出的控制算法应用于发动机的EGR控制中，在GT-Power和Simulink环境中进行联合仿真验证，瞬态仿真结果证明了所提出的EGR控制器的可行性。详细分析了滤波器参数对控制算法动态响应性能的影响，指出用于误差更新的L滤波器的相位延迟参数对控制系统的响应性和鲁棒性的影响最为显著。
本文基于Scania D13六缸重型柴油机开发了PPC发动机实验平台。并针对PPC燃烧方式开展了稳态实验研究，深入分析了双次喷射策略下，喷油参数对燃烧过程以及各性能、排放参数的影响规律。实验结果揭示了预喷射时刻对滞燃期、燃烧持续期、压升率和soot排放等参数的非线性影响，而预喷射脉宽和主喷射时刻对各参数呈现线性影响。利用敏感性分析方法，量化分析了输入参数对输出参数影响的显著性，探讨了针对不同优化目标，调整对应喷射策略的方法。
基于韦伯函数，本文提出了一种新的线性化分析方法，通过对实验测量放热数据的分析，提炼出了PPC的分段放热特征以及相应的特征参数，并建立了以双次喷射策略为输入条件的面向控制燃烧模型，实现了对PPC燃烧过程中缸压和放热率的在线预测。在稳态实验验证中，缸压的预测误差在5％以内。结合soot和NOx的预测模型，实现了对发动机排放的在线预测，在瞬态循环中，soot和NOx累积排放的误差均在10％以内，满足面向控制模型的预测精度需求。
以稳态实验研究结果和面向控制的燃烧模型为基础，针对预喷射策略下soot排放与压升率的矛盾关系，设计了基于模型的PI控制器，用于瞬态工况下PPC发动机的实时控制。为了消除测量噪声和soot测量的时间滞后对反馈环节的影响，分别设计了增益调度策略和史密斯预估器，对PI控制器的性能进行了优化。仿真和实验结果表明，设计的控制器可以使PPC发动机在瞬态工况下实现对指示平均有效压力(IMEP)和燃烧相位(CA50)实现的目标跟踪。通过对预喷射策略的在线调整，使soot排放和压升率克服了矛盾关系，并约束在了限值范围内。进一步，在soot排放和压升率控制问题的基础之上，引入对NOx排放的控制，问题变为输出量多于输入量的多输入多输出(MIMO)问题，此时难以对控制系统进行有效的解耦。针对此问题，设计了模型预测控制(MAC)架构，实现了瞬态工况下，将压升率、soot和NOx排放作为间接约束条件，对IMEP和CA50进行最优控制。通过在代价函数中引入松弛项，改善了目标跟踪与状态约束之间的矛盾关系，进而减少了IMEP和CA50的控制误差。实验结果表明，在瞬态测试循环中，soot和NOx的累积排放分别降低了19.8％和10.2％。
此外，除了利用喷射策略可以对PPC的性能排放进行优化，研究表明，EGR也对PPC发动机的热效率有着显著的影响。考虑空气系统的动态特性，有必要针对瞬态工况下EGR的控制进行研究。针对该问题，本文设计了相应的MPC控制结构，并基于迭代学习控制(ILC)中的误差更新方法，提出了一种新的MPC问题求解算法，即利用滤波的形式对滚动时域内的控制误差和控制输入进行更新，并迭代求出输入序列的最优解。将所提出的控制算法应用于发动机的EGR控制中，在GT-Power和Simulink环境中进行联合仿真验证，瞬态仿真结果证明了所提出的EGR控制器的可行性。详细分析了滤波器参数对控制算法动态响应性能的影响，指出用于误差更新的L滤波器的相位延迟参数对控制系统的响应性和鲁棒性的影响最为显著。