基于内部残余废气的汽油HCCI燃烧过程离子电流特性

燃烧相位和燃烧状态在HCCI燃烧控制中至关重要．为了控制该过程,需要一个来自某种燃烧传感器的反馈信号来确定实际燃烧过程的状态．通过对动态工况下火花塞离子电流与HCCI燃烧相位和燃烧状态的相关性进行研究,分析了离子电流的影响因素,提取出与燃烧相关的离子电流特征参数．结果表明,离子电流拐点相位、峰值相位与HCCI燃烧相位有很好的线性相关性,其相关系数在0．95以上,可以用于燃烧相位在线检测;离子电流峰值、积分面积和拐点值与燃烧负荷的相关系数都在0．65～0．73之间,可以在一定程度上反映燃烧负荷情况．通过检测离子电流信号用于HCCI燃烧指示并用于燃烧过程闭环控制．     

基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力.     

莱钢4300mm宽厚板PVPC模型的在线应用

为了进一步提高宽厚板平面形状控制精度,对PVPC模型在莱芜钢铁集团有限公司4 300mm宽厚板生产线的在线应用进行研究,主要包括在线平面形状预报模型和狗骨轧制控制模型的实现。介绍了轧机平面形状计算机控制系统,并对不同控制方案的轧制效果进行了比较。