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在过去的十年中，许多柴油发动机（TDE）气体回路模型都在不断发展中。在参考文献[5]中，作者提出了一个全七阶TDE气体回路模型。该模型描述了例如进气、排气歧管中的气压和氧气质量分数、涡轮增压器速度的几个动力学变量，并用控制信号的两个状态来描述EGR和VGT执行器的动力学状况。33986
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由于氧气质量分数很难测量，而且为了简化我们的控制设计，这个七阶模型被简化成了一个三阶模型。现在大部分关于TDE气体回路的研究基本是建立在这个简化模型的基础上展开的。
但是这个简化过程导致了描述模型因为忽略了动力学、模型参数的不确定性以及柴油发动机气体回路潜在的故障等因素，所以和实际系统也存在着一定的误差。
其中，系统建模的不确定性来源于发动机制图时的不精确、未建模的动态及内外部的扰动等原因。此外，引擎故障也影响着TDE气体回路组件。例如：如果EGR执行器发生泄漏，那么这个故障将有可能影响我们设计控制器。在本文的工作中，建模的不确定性或者执行器故障都被认为是通过不同通道作用在系统上的内部或外部扰动。论文网
另外，对于柴油发动机的转速回路，研究人员一般根据牛顿第二定律和机械能守恒原理建立柴油机曲轴转速系统的动力学微分方程，与气体回路进气歧管气压的微分方程一起，联立组成一个二阶系统，对这个系统进行控制。可见柴油发动机的气体回路和转速回路是息息相关、相互影响的，其气体回路中会用到发动机的转速，而它的转速回路中也会用到发动机进气歧管的气压pim。
目前，不少控制策略都能实现系统控制量的跟踪，但是很少有比较优良的控制策略能克服系统模型中存在的各种扰动。因此，研究一种能够克服建模不精确和未建模的动态等扰动的控制器也是目前柴油发动机研究的努力方向。
柴油发动机控制策略的研究现状
随着微处理技术，尤其是数字信号处理（DSP）、电子控制单元（ECU）的发展，使得计算能力获得发展，从而可以使先进的控制方法越来越多地应用到控制现代柴油发动机上。许多学者一直致力于现代柴油发动机的控制，他们也已经在很多文献中提出了许多先进的控制器。例如，对于气体回路：有李雅普诺夫控制设计[5]、基于涡轮增压柴油发动机线性变参数（LPV）模型的鲁棒增益调度[6]、间接钝化[7]、预测控制和反馈线性化控制[8]等控制方法；对于转速回路，有最优增益调度控制[9]，基于线性变参数（LPV）的H控制[5]，鲁棒控制[10]和PID控制等等。这些控制策略都在不同的方面对柴油发动机模型的输出进行了很好的跟踪控制，推进了柴油发动机的控制技术的研究。但是其中大多数算法都是面向模型的，也就是说，根据这些算法设计出来的控制律都是基于柴油发动机的气体回路和转速回路模型的。事实上，从控制输入端引入的执行器故障可以视作外部扰动；建模的不确定性是作用在控制输入端不同的通道上，可以视作系统的内部扰动。加上被控对象的非线性和强耦合性，很多控制方法不能很好地克服来自系统内部或者外部的扰动，所以鲁棒性较差。
滑模控制（Sliding Mode Control，SMC）是一种目前比较流行的研究非线性系统的控制策略[11~13]。由于其概念简单，能够克服扰动和建模的不确定性，所以目前也有很多学者研究滑模控制器在柴油发动机上的应用，例如：柴油发动机气体回路的模糊自适应滑模控制、离散自适应滑模控制、鲁棒滑模控制等。本文的主要研究目标就是设计一个性能优良、结构简单的柴油发动机滑模控制器。
虽然柴油发动机的气体回路和转速回路是相互影响的，但在控制策略的设计上，目前基本是对单个转速回路或者气体回路进行控制设计，很少有对发动机的双环系统协同分析控制的。在目前的气体回路控制设计中，研究人员一般把发动机的转速作为常值进行处理，这也与实际系统有较大的差距。