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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Loris Ventura (Politecnico di Torino) Stefano A. Malan (Politecnico di Torino)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2020
발행연도
2020.10
수록면
721 - 726 (6page)

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The tightening of the diesel pollutant emission regulations has made the performances obtainable from steady-state map controls, commonly employed in Internal Combustion Engine management, unsatisfactory. To overcome these limitations a NonLinear Quadratic Regulator (NLQR) system for the High Pressure Exhaust Gas Recirculation (HP-EGR) loop of a turbocharged diesel engine has been developed to control the intake O₂ concentration and the Intake MAnifold Pressure (IMAP). This model-based control approach exploits the prediction of two dynamic Recurrent Neural Networks (RNN) to compute the command actions for the HP-EGR valve and VGT (Variable Geometry Turbocharger) rack position. Engine speed, engine load, HP-EGR and VGT valves positions together with the intake O₂ concentration and IMAP feedbacks are the inputs used by the RNN to compute the predictions. In order to select the next HP-EGR and VGT control actions the effect of different command combinations, retrieved from a discretized action space, are evaluated through a quadratic objective function to be minimized. Two different transient profiles have been used to test the designed control system against the steady-state map approach. The developed control system has shown a satisfactory performance improvement over the map control. Therefore it is suitable for the subsequent assessment on the real engine.
#Diesel engine #Pollutant reduction #Neural Network models #NonLinear Quadratic Regulator control

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM DEFINITION
3. CONTROL DESIGN
4. RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-003-001569670