汽车在实际使用中，发动机经常处于怠速、起动、加速和减速等瞬态工况，造成的环境污染更加严重。为满足日益严格的汽车排放法规，空燃比必须控制在三效催化器最有效的区域内。在瞬态工况下，由于节气门突变、氧传感器传输延迟时间等诸多因素的存在使得空燃比控制出现偏差，从而大大影响三效催化转化效率。 本项目主要针对进气道多点喷射汽油机瞬态工况下空燃比的波动进行研究，构建了发动机进气子模型、油膜动态子模型及动力输出子模型，进而形成完整的空燃比均值模型；并且该均值模型是非线性模型，具有精度高、表达式简单，能够适应空燃比控制过程的实时性要求。在进气子模型中，本项目采用混沌优化RBF神经网络对进气流量进行预测，将进气流量预测模型引入到瞬态工况空燃比反馈控制策略中有利于提高控制系统的实时性。对瞬态工况油膜动态效应进行了详细分析，提出了汽油机瞬态工况油膜参数的混沌径向基神经网络辨识模型，并对油膜模型参数进行在线辨识；有效地提高了油膜参数辨识精确度，为汽油机瞬态工况精确地油膜补偿提供了有力的根据。分析空燃比偏差产生的原因，并且提出了基于油膜参数辨识模型的燃油动态补偿模型，有效地解决了油膜湿壁效应引起的瞬态空燃比偏差难题，为提高瞬态空燃比控制的精确度奠定了扎实的基础。最后针对实际瞬态空燃比控制过程中，氧传感器存在传输时滞，常规神经网络收敛速度慢，无法适用于实时性要求极高的瞬态空燃比控制等问题，设计了基于非线性组合预测模型的混沌优化复合自适应反馈控制器，有效地提高控制系统的自学习、自适应性，解决了氧传感器反馈信号存在延时等诸多的问题，减少了汽油机电控系统开发过程中标定试验的工作量，提高了汽油机瞬态空燃比控制的精确度、实时性及鲁棒性，使反馈控制策略成功地应用于瞬态空燃比控制中。 本项目采用了试验仿真与台架试验验证的方法对本控制策略进行有效地验证；试验结果表明了本项目建立的空燃比控制模型具有较高的精确度且结构简单，能够满足空燃比实时控制的要求。为提高汽油机燃油利用率，降低排放量提供新的原理和方法，具有较大的理论意义和实用价值。