A Design Framework for Predictive Engine Control Un cadre de conception pour la commande prédictive de moteurs

Model Predictive Control (MPC) has been proposed several times for automotive control, with promising results, mostly based on a linear MPC approach. However, as most automotive systems are nonlinear, Nonlinear MPC (NMPC) would be an interesting option. Unfortunately, an optimal control design with a generic nonlinear model usually leads to a complex, non convex problem. Against this background, this paper presents two different schemes to take into account the system nonlinearity in the control design. First, a multi-linear MPC method is shown based on the segmentation of the system and then a control system design based on a nonlinear system identification using a quasi Linear Parameter Varying (LPV) structure is proposed, which is then used in a NMPC design framework. This paper presents the approaches and the application to a well studied system, the air path of a Diesel engine. <br> La commande prédictive par modèle (Model Predictive Control; MPC) a été proposée plusieurs fois dans l’automatique pour l’automobile, avec des résultats prometteurs, principalement à partir d’une approche MPC linéaire. Toutefois, comme la plupart des systèmes automobiles sont non linéaires, la commande prédictive non linéaire (Nonlinear MPC; NMPC) pourrait représenter une option intéressante. Malheureusement, la conception d’une commande optimale à partir d’un modèle non linéaire générique conduit généralement à un problème non convexe complexe. Dans ce contexte, cet article présente deux schémas différents pour prendre en compte la non linéarité du système en vue de la conception de la commande. En premier lieu, une méthode MPC multilinéaire est présentée sur la base d’une segmentation du système et, en second lieu, une conception de système de commande basée sur une identification de système non linéaire utilisant une structure quasi linéaire à paramètres variants (Linear Parameter Varying; LPV) est proposée; celle-ci est alors utilisée dans un cadre de conception de NMPC. Cet article présente ces approches et leur application à un système bien connu, le module d’air (air path) d’un moteur Diesel

NOx virtual sensor design via in-cylinder pressure feature extraction

In this paper, a novel approach for NOx generation modeling in heavy-duty (HD) Diesel engines is proposed. Only the indicated pressure and the speed measurements are used, standing on the assumption that all combustion phenomenona are reflected by the crank angle resolved pressure trajectory. A principal component analysis is performed to describe the information included in the pressure by means of a limited set of variables; this enables the use of simple identification techniques to derive a simple and reliable predictor, also suited for on-line estimation. The proposed strategy is implemented on a off-road HD Diesel engine and validated on a standard test cycle