madiАвтомобиль. Дорога. Инфраструктура. = Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.2409-7217МАДИmadi-1277Research Article2.4.7. Турбомашины и поршневые двигателиРазработка комплексного алгоритма управления ТНВД топливной системы дизеля типа Common RailDesign of embedded software for controlling the Common Rail high-pressure pumpДушкинПавел ВитальевичDushkinPavel V.

канд. техн. наук, доц.

Ph.D., associate professor

dushkin.pavel@gmail.comСавастенкоАндрей АлександровичSavastenkoAndrey А.

канд. техн. наук, доц.

Ph.D., associate professor

dozentrudn@mail.ruКоролёвПавел АлексеевичKorolevPavel А.

студент

student

p.pavelkorolev@yandex.ruХовренокСергей СергеевичHovrenokSergey S.

аспирант

postgraduate

sergey.hovrenok@yandex.ruБашаровАндрей АлександровичBasharovAndrey A.

студент

student

abasharov2005@yandex.ruМАДИРоссияMADI)Russian FederationМАДИРоссияMADIRussian FederationМАДИ студентРоссияMADIRussian Federation20231809202303(37)11Copyright © Душкин П.В., Савастенко А.А., Королёв П.А., Ховренок С.С., Башаров А.А., 20232023Душкин П.В., Савастенко А.А., Королёв П.А., Ховренок С.С., Башаров А.А.Dushkin P.V., Savastenko A.А., Korolev P.А., Hovrenok S.S., Basharov A.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1277

Представлены результаты разработки комплексного алгоритма управления топливным насосом высокого давления (ТНВД) аккумуляторной топливной системы типа Common Rail. Особенность алгоритма – использование прогнозирующей модели и функции адаптации, работающих совместно с ПИД-регулятором. Прогнозирующая модель упрощенно описывает рабочий процесс гидравлического аккумулятора, за счёт чего уточняет работу ПИД-регулятора. Функция адаптации представляет собой механизм машинного обучения, позволяющий собирать и использовать статистику работы ПИД-регулятора. В статье приводятся только краткие сведения о функции адаптации. Данный алгоритм управления является новым и позволяет улучшить качество переходных процессов, оказывающих значительное влияние на экологические показатели дизеля. При этом именно сегодня, когда появилась высокопроизводительная микропроцессорная техника, открылась возможность реализации комплексных алгоритмов управления. В связи с этим данный материал актуален и может быть полезен для специалистов по управлению рабочим процессом ДВС. Работоспособность алгоритма проверена экспериментально. Дополнительно в работе приводится информация об испытательном стенде и его автоматике, сделанной при технической поддержке Производственного объединения ОВЕН.

The paper presents the results of the development of a complex algorithm for controlling the high-pressure fuel pump (HPP) of the Common Rail injection system. The peculiarity of the algorithm is the use of predictive model and adaptation function working together with PID controller. The predictive model simplistically describes the working process of the hydraulic accumulator and specifies the operation of the PID-regulator. The adaptation function is a machine learning mechanism to store and utilise the result of the PID controller. The publication only summarises the adaptation, more detailed material will be presented in new papers. This control technique is new and allows to improve the quality of transient processes that have a significant impact on the environmental performance of the diesel engine. At the same time it is today, when high-performance microprocessor technology has appeared, the possibility of realisation of complex control algorithms has opened up. In this regard, this material is relevant and may be useful for specialists in controlling the working process of internal combustion engines. The efficiency of the algorithm has been verified experimentally. The publication contains: the structure of the whole algorithm of the fuel injector control, description of the PID-regulator, predictive model and brief information about the adaptation function. In addition, the publication provides information about the test bench and its automation, made with the technical support of the Production association OWEN.

ДВСтопливная системаCommon RailПЛКОВЕНсистема управлениятопливный стендбезмоторный стендприкладное программированиеПИД-регуляторinternal combustion enginefuel systemCommon RailPLCOWENcontrol systemECUtest benchembeddedPID governorReferencesПерспективы развития электромобилей в России / С.Н. Девянин, В.А. Марков, А.А. Савастенко, Э.А. Савастенко // 9-е Луканинские чтения. Проблемы и перспективы развития автотранспортного комплекса: сборник докладов Международной научно-технической конференции, Москва, 29 января 2021 года. – М.: МАДИ, 2021. –Grekhov L.V Fuel equipment and control systems of diesel engines: a textbook for universities. / L.V. Grekhov, N.A. Ivashchenko, V.A. Markov– M.: – Moscow: Legion-Avtodata, 2005, p 344.С. 114-121.Golubkov, L.N. Methods of calculation of diesel engine fuel systems / L.N. Golubkov, L.P. Muzyka, V.I. Trusov. – M: MADI, 1986. – 79 с.Грехов, Л.В. Топливная аппаратура и системы управления дизелей: учебник для вузов / Л.В. Грехов, Н.А. Иващенко, В.А. Марков. – М.: Легион-Автодата, 2005. – 344 c.Nelles, O. Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models / Oliver Nelles – Berlin: Springer, 2001. – 785 c.Голубков, Л.Н. Методы расчета топливных систем дизелей / Л.Н. Голубков, Л.П. Музыка, В.И. Трусов. – М.: МАДИ, 1986. – 79 с.Denisenko, V.V. Computer control of technological process, experiment, equipment / V.V. Denisenko – M.: Telecom, 2009. – 608 p.Nelles, O. Nonlinear System Identification: From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models / Oliver Nelles – Berlin: Springer, 2001. – 785 c.Kim, D. V. Comparison of digital signal filtering methods / D. V. Kim, A. S. Belyaev // Youth and modern Information technologies: Proceedings of the XV International Scientific and Practical Conference of Students, postgraduates and Young Scientists, Tomsk, 04-07 December 2017 / National Research Tomsk Polytechnic University (TPU). – Tomsk, 2018. – pp. 102-103.Денисенко, В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием / В.В. Денисенко – М.: Горячая линия – Телеком, 2009. – 608 с.Autogramma. Visual Software Development Environment // URL: https://www.autogramma.com/ (date of application: 08.05.2023).Ким, Д.В. Сравнение методов фильтрации цифровых сигналов / Д.В. Ким, А.С. Беляев // Молодёжь и современные Информационные технологии: сборник трудов XV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, Томск, 04–07 декабря 2017 года / Национальный исследовательский Томский политехнический университет. – Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2018. – С. 102-103.SimInTech . Dynamic modeling environment: SimInTech // URL: https://simintech.ru/ (date of application: 08.05.2023).Autogramma. Среда визуальной разработки программного обеспечения. – URL: https://www.autogramma.com/ (дата обращения: 08.05.2023).Ziegler J. G., Nichols N. B. Optimum settings for automatic controllers. - Trans. ASME, vol. 64, p. 759–768, 1942.SimInTech . Среда динамического моделирования SimInTech. – URL: https://simintech.ru/ (дата обращения: 08.05.2023).Dushkin, P.V. Automation of the setting of the PI-regulator of the fuel pressure control system in the diesel battery fuel system / P. V. Dushkin, A. A. Savastenko, S. S. Khovrenok [et al.] // Engine building. – 2023. – № 1(291). – Pp. 51-63. – DOI 10.18698/jec.2023.1.51-63.Ziegler J.G., Nichols N.B. Optimum settings for automatic controllers. – Trans. ASME, vol. 64, pp. 759–768, 1942.Ziegler J.G., Nichols N.B. Optimum settings for automatic controllers. – Trans. ASME, vol. 64, pp. 759–768, 1942.Автоматизация настройки ПИ-регулятора системы управления давлением топлива в аккумуляторной топливной системе дизеля / П.В. Душкин, А.А. Савастенко, С.С. Ховренок [и др.] // Двигателестроение. – 2023. – № 1(291). – С. 51-63. – DOI 10.18698/jec.2023.1.51-63.Автоматизация настройки ПИ-регулятора системы управления давлением топлива в аккумуляторной топливной системе дизеля / П.В. Душкин, А.А. Савастенко, С.С. Ховренок [и др.] // Двигателестроение. – 2023. – № 1(291). – С. 51-63. – DOI 10.18698/jec.2023.1.51-63.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.