燃油喷射系统喷射压力的提高是改善汽油机动力性、经济型与排放性的关键,传统的控制中存在参数标定量大、不确定扰动多以及全生命周期运行中的老化、磨损和积碳等问题,对控制算法的全工况、自抗扰能力与全生命周期自适应能力提出较高要求。本文结合自学习的精确模型前馈控制与自抗扰反馈控制设计了无标定控制算法,并借助仿真平台与实验平台对控制算法展开验证。首先,基于对燃油喷射系统机理的深入理解建立瞬态对象模型,利用1.3L GDI汽油机2000工况点拟合并验证模型精度,结果显示所有关键参数95%以上的工况点误差在5%以内,为控制算法开发提供有效的仿真平台。搭建四缸汽油机实验平台,结合自主DEMS控制平台实现控制算法实验验证环境搭建。其次,为了降低传感器采样噪声,为控制算法运行提供稳定可靠数据,设计了轨压采样滤波算法。为了替代传统MAP降低标定量,建立高精度的共轨系统面向前馈控制的平均值模型。为了验证模型的鲁棒性与泛化性,利用1.3L与1.4L汽油机共计2500个稳态与600个瞬态工况点拟合标定模型,所有工况的拟合与验证R2均在0.99以上。为了应对发动机复杂工况与全生命周期的特性变化,基于递推最小二乘法设计分段自学习器实时修正模型参数。为了补偿前馈模型的建模误差与外界环境的随机干扰,设计自抗扰反馈控制器补偿扰动。为提高算法的运行效率,基于多核嵌入式芯片与算法实时性要求设计算法的多核协同处理机制。最后,在Simulink平台进行算法仿真验证,仿真结果表明,参数自学习器能保证所有参数有限的迭代次数内收敛。参数修正后的无标定控制器相对PID在稳态IAE和瞬态超调量、响应时间降低32%以上。无标定算法能够迅速观测并反馈抑制转速、负荷阶跃等扰动,此期间的轨压IAE值相对PID降低45%以上。设计喷油器积碳与高压油泵磨损仿真实验,由于参数自学习后模型精度的提高,修正后轨压IAE降低36%以上。算法采用自动代码升成并集成在自主DEMS控制器中,在长城2.0L四缸汽油机实验平台进行动态控制实验。在连续升压降压实验中,无标定算法相对PID在超调量、响应时间降低70%以上,整个过程轨压IAE降低36%。转速与负荷扰动实验中,无标定算法能够迅速观测并抑制扰动。设计了整个生命周期的算法控制效果实验,旧高压油泵替换成新高压油泵后控制效果恶化,开启高压油泵自学习算法之后轨压IAE降低57%。