基于自适应PSO优化的空燃比神经网络预测控制

为解决空燃比传输延迟的问题,该文提出一种基于自适应扩展粒子群优化的空燃比预测控制策略.采用多粒子策略来提高算法的全局收敛性,通过对控制参数的自适应调整来加快算法的收敛速度.在多粒子策略中,每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;在自适应策略中,控制参数随着迭代次数的增加而逐渐减小.以HQ495发动机为实验对象,仿真结果表明在节气门小范围变化时,空燃比误差低于1%;在节气门大范围变化时,空燃比误差低于2%.该方法实现了对空燃比的精确预测控制,有效地改善了汽油机过渡工况排放性能.     

神经网络在汽油机瞬态空燃比控制中的应用

为了对稀薄燃烧汽油机的瞬态空燃比进行精确控制，提出了一个稀燃汽油机空燃比神经网络一滑模控制方案，该方案采用神经网络实现对瞬态过程中实际进入气缸内进气量的精确预测和进气管内油膜动态特性的前馈补偿．在一台稀燃发动机上进行了瞬态空燃比实验，节气门急速变化时的空燃比超调最大为1个空燃比单位，最小为0．2个空燃比单位；空燃比调整时间一般在3s以内，最快可达到1s．控制结果达到了对稀燃发动机瞬态空燃比的精确控制．     

电喷发动机过渡工况空燃比鲁棒控制研究

阐述了最优H∞控制理论,并将其用于电喷发动机空燃比控制;在充分考虑外部干扰和系统模型不确定性的情况下,讨论并制定了最优H∞理论控制策略.采用面向对象的GT-Power仿真软件,从物理模型出发建立了电喷发动机仿真模型;用Matlab/Simulink软件建立起相应的最优H∞控制器和PI控制器;最后运用Matlab/Simulink与GT-Power的接口,建立电喷发动机实时控制系统.仿真结果表明:最优H∞控制相对于PI控制具有更好的鲁棒稳定性和抗干扰能力,提高了空燃比的控制精度.     

小型汽油机加速工况下空燃比控制的数值仿真

建立了电喷摩托车发动机加速过程的空燃比控制模型,其中进气管燃油动态模型考虑了燃油沉积进气道壁面现象,具有燃油补偿功能,补偿的燃油量取决于基本喷油量、燃油沉积系数和油膜蒸发时间常数.基于进气管燃油动态模型对加速过程空燃比进行前馈控制,计算了加速工况的进气量、空燃比和循环喷油量参数.结果表明:当不采用燃油补偿时,空燃比偏大而使摩托车的加速性能恶化;当采用燃油补偿时,发动机加速时的空燃比可高精度地控制在目标空燃比附近,且同一加速条件下的燃油补偿量随进气道温度升高而减少.     

汽油机空燃比控制节能系统

本文针对车用汽油机部分负荷工况时混合气过浓的状况,采用向进气歧管输入适量附加空气的方法,研制了汽油机空燃比控制节能系统。文中还给出实验结果。     

稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制及实验

提高电控汽油机空燃比控制精度是改善发动机燃油经济性、动力性和降低尾气污染的关键环节．针对稀薄燃烧汽油机的工作原理,提出了一个稀燃汽油机空燃比滑模-神经网络控制方案,并对方案中的各环节进行了详细描述．采用自行开发的发动机电控系统,在一台稀燃发动机上进行了实验,并对实验结果进行了分析．实验结果表明,采用滑模-神经网络方案对稀薄燃烧发动机空燃比进行控制,不仅可以提高准稳态时发动机的空燃比控制精度．而且可以降低过渡过程的空燃比超调．节气门急速变化时的空燃比超调最大为1个空燃比单位,最小为0．2个空燃比单位,大大优于车用电控系统的控制结果．     

电喷汽油机过渡工况废气排放特性研究

电喷汽油机在过渡工况中,进气流量和进气管内油膜特性会发生变化,从而使气缸内混合气空燃比偏离控制值,通过对过渡工况下节气门位置、转速、进气流量、排气中氧传感器输出电压和废气HC与CO浓度的实时测量,发现了汽油机过渡工况中混合气浓度变化的规律及特征,并分析了目前空燃比闭环控制存在的问题,为汽油机过渡工况空燃比精确控制莫定了基础。     

基于进气调节的汽油机空燃比控制系统研究

针对单缸汽油机进行了结构改进,设计了用于空气调节的电子节气门机构,制定了各个工况下的空燃比控制策略,并对发动机的控制参数进行了优化,开发了发动机空燃比控制系统,实现了喷油和进气量的联合控制.台架试验结果表明,采用进气调节系统后,发动机动力、经济性和排放指标得到了显著的改善.     

空燃比和涡流比对汽油机放热率和火焰传播速度的影响

实验研究了空燃比和涡流比对汽油机油耗率、循环波动率、放热率和表观火焰传播速度的影响,介绍了根据实测放热规律计算火焰传播速度的方法。实验和计算表明,空燃比增加,放热率和火焰速度减慢;而一个适中的涡流比即能得到较快的放热率和火焰速度。     

空燃比控制中的数据采集和处理

在汽油机空燃比控制中，需要监视汽油机动力性变化。本文介绍了汽油机动力信号的采集系统和数据处理，并经实验证实。     

车用汽油机过渡工况进气管内油膜动态特性建模及仿真

分析了汽油机过渡工况时Aquino油膜模型的动态特性。提出了一种考虑进气状态参数的进气管内油膜特性动态模型．以汽油机两种过渡工况为例,利用Simulink分别对基于Aquino模型和动态模型的汽油机空燃比变化进行了仿真,并与汽油机试验数据进行对比．研究结果表明,提出的动态油膜模型能较准确地描述过渡工况进气管内燃油动态特性,其精度优于Aquino模型．     

基于神经网络的柴油机NOx排放预测模型研究

传统的基于MAP图查表方式得到柴油机NOx排放的方法需要做大量标定实验,本文采用BP神经网络构建柴油机NOx排放预测模型．论文选取进气压力、进气温度、排气温度和发动机转速这4个量作为预测模型的输入量．考虑到柴油机NOx生成与其工作参数之间有时间迟滞,模型的输入量包含当前值和历史值．对输入数据做了归一化处理．在模型后处理模块对输出数据做反归一化处理．所提出的模型具有较高的预测精度．     

基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性，因而传统方法的预测精度不高，而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点，建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型，并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果，仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点，说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。     

基于进化RBF网络的柴油机喷油参数研究

基于柴油机燃油喷射电子控制实时性的要求，引入非线性最优控制理论来确定RBFNN的参数，用全局优化算法－遗传算法来离线求解非线性优化问题，用递推最小二乘法（RLS）在线调整进化RBFNN的输出权值，增加系统的抗干扰能力。同时通过分析输入参数与输出参数的相关性来简化该神经网络。结果表明：冷却水温及润滑油温度与喷油参数的相关性最低，从输入参数中去除它们后的简化神经网络在更少的迭代次数下能达到同样的逼近效果。     

汽油机燃油控制系统联合仿真

基于AMESim仿真软件的发动机仿真平台IFP-Engine,建立四缸直喷增压汽油机仿真模型,在Matlab/Simulink仿真软件中建立汽油机燃油量智能控制器,联合AMESim和Simulink仿真软件仿真,实现对汽油机燃油量的精确控制.仿真结果表明:使用燃油量智能控制器,空燃比可维持在14.7左右,汽油机的最大功率提高5.6%,耗油率降低6.6%.     

基于BP神经网络双燃料发动机放热率计算与试验

利用BP神经网络理论,建立预测生物制气-柴油双燃料发动机放热规律的BP神经网络模型,经试验验证,预测模型误差在工程允许范围内,可以作为一种新型的预测双燃料发动机放热规律的方法.同时研究了双燃料发动机性能参数对放热规律的影响.结果表明,转速降低,燃烧始点相对提前,放热率峰值对应相位相对提前;转速不变负荷增加时,燃烧始点相对提前,引燃柴油的滞燃期缩短,最大放热率升高,对应的曲轴转角提前,但后燃现象严重.     

PFI汽油机油气混合过程三维瞬态数值模拟

以KIVA程序作为三维瞬态模拟软件,对进气道喷油式汽油机(PFI汽油机)采用闭阀喷射模式在3 500 r/min全负荷工况以及800 r/min怠速工况下单个工作循环内的油气混合过程进行了计算研究.计算表明两工况有着相似的燃油蒸气浓度分布状况,并且点火前时刻两工况下缸内的混合气浓度分布都比较均匀,空燃比的变化范围不大.计算还表明,800 r/min怠速工况下的燃油蒸发状况明显劣于3 500 r/min全负荷工况,该工况下气道内不仅存在附壁油膜,而且部分油膜不能在本循环完全蒸发,致使点火时刻缸内的燃油蒸气浓度明显低于3 500 r/min工况下的燃油蒸气浓度.     

基于Elman神经网络的路面附着系数识别

准确、高效地识别路面附着系数为汽车主动安全系统提供了重要输入参数。笔者提出了基于Elman神经网络识别路面附着系数方法,采用Carsim/Simulink联合仿真,获取了某车辆的63个行驶工况,共20个重要动力学响应。构建了Elman神经网络的路面附着系数识别模型,对附着系数为0.2～0.9的路面进行了识别,识别平均绝对百分比误差为4.92%,准确率为91.22%。相对于传统的BP神经网络方法,该方法使路面附着系数的识别平均绝对百分比误差降低了2.24%,准确率提升了9.82%,并且在潮湿沥青路面以及干燥沥青路面进行了实车实验,验证了该方法的有效性、可行性。     

Elman神经网络射流喷丸表面粗糙度的预测模型

为提高零构件表面疲劳抗力,求得射流喷丸强化表面质量更精确的预测方法,以2A11铝合金为实验材料,获得工艺参数对喷丸表面粗糙度的影响数据。以实验数据为样本分别采用LM前馈神经网络和Elman反馈神经网络建立喷丸表面粗糙度预测模型,在MATLAB环境下进行仿真实验,对比两种模型预测结果。结果表明:Elman神经网络预测模型更稳定,计算精度更高,训练时间更短,具有更大的实用价值。