基于神经网络的空燃比分析

通过比较发动机多工况排放的台架测试与基于燃烧产物成分的化学平衡方程推导结果,表明各种以燃烧产物组分分析空燃比（A／F）的方法所得值不同。提出以神经网络非线性映射能力,建立发动机各工况点燃烧产物组分和A／F之间的相关关系,以已知信息作为神经网络的输入和输出,构建训1练样本。经过对样本的学习和训1练,应用其内插和外推的泛化能力,实现以燃烧产物组分来精确映射空燃比A／F。消除了各种方法映射A／F的适用条件限制,提高了整个工况范围的A／F映射检测精度,为进一步改善发动机的排放污染提供了参考依据。     

基于人工智能的电控发动机的空燃比控制

详细论述了基于人工智能的电控发动机的空燃比控制方法,分析了模糊和神经网络的控制优缺点,并说明了空燃比控制方法的应用前景。     

铂电阻测试汽车空燃比的原理分析

铂丝电阻用于汽车发动机的空燃比测试是一种特殊的应用，本文分析了其测试原理     

汽油机燃用E10的瞬态空燃比控制策略研究

受新冠肺炎疫情的影响,人们出行方式发生变化,私家车保有量大幅增加,引发了环境污染和能源短缺问题日益严重.在汽油机结构未改变的情况下,E10作为替代燃料被广泛使用.空燃比是影响汽油机动力性、燃油经济性和污染物排放的重要因素.因油膜效应影响瞬态空燃比的精准控制,本文建立了带燃油补偿器的供给模型,采用模糊自整定PID控制方法...     

浅谈汽车空燃比传感器的性能特点与检修方法

随着汽车工业的发展,汽车保有量的不断增加,汽车节能减排技术越来越被人们所重视。汽车空燃比传感器能够自动检测不同工况下的汽车混合气浓度,并通过电脑进行自动调节,是节能减排技术的重要应用。通过近期教学实践和维修实践过程中的不断总结,通过空燃比传感器的结构原理和检修方法进行叙述,以解决在维修作业中空燃比传感器的技术问题。     

基于发动机平均值模型对汽油发动机空燃比进行仿真研究

空燃比作为发动机其他参数调整的基础和依据,在控制参数调整中起到重要的作用。为了使发动机各项性能指标达到最优的目的,需要对空燃比进行精准控制。本文在MATLAB/Simulink的环境下,建立了包含进气系统动力学模型、燃油蒸发与动态油膜模型、动力输出子系统模型的发动机平均值模型。对该模型燃用汽油的空燃比进行了仿真,仿真结果与发动机燃用汽油的化学计量空燃比相同,为进一步研究发动机空燃比控制具有重要意义。     

燃气发电机组的空燃比控制系统设计及仿真

针对燃气发电机组的空燃比控制,简述其原理并设计了一套控制系统。该系统根据进气压力和转速变化,利用RBF神经网络整定的PID控制原理,实现燃气进气量的自动调节。MATLAB/Simulink仿真结果表明,较常规PID控制系统,该系统具有稳态误差减小、控制精度提高和超调减小等优点,可有效提高机组的燃料利用率及经济性,并能显著改善机组的尾气排放。     

燃气发电机组空燃比调节子系统的设计与实现

介绍了一种可满足低热值燃气安全发电的基于DSP的燃气发电机组智能化空燃比调节子系统的设计.该系统根据空燃比和转速变化,实时准确控制气体发动机燃气和空气进气量,实现了各种热值下燃气与空气进气量自适应调节及发电机组转速的精确控制,提高了燃气发电机组的发电效率.实验结果表明,该系统具有较高的实用价值.     

火花塞离子电流在南方摩托车发动机早燃检测中的应用

介绍一种直接利用火花塞电极作为传感器检测南方摩托车发动机早燃的方法，利用其气缸内燃烧时产生大量离子电流信号所包含的燃烧信息，对火花塞正常点火和炽热点火离子电流显示的波形进行研究分析，从而确定是否发生早燃。应用结果表明，这种检测方法具有实用价值。     

空燃比PI控制与整车排放优化的研究

阐述汽油机空燃比闭环PI控制的原理及方法,通过对已量产车型的电喷系统进行剖析,在降低车辆三元催化器成本的前提下,完成了整车空燃比PI控制的标定工作,使得整车排放满足国Ⅳ标准,建立了低成本微小型汽车整车空燃比闭环控制的标定策略及模型。试验结果表明,良好的空燃比闭环PI控制策略及模型,能够最大限度地提高三元催化器的转化效率,从而允许整车厂在满足国家排放法规的前提下,适当降生产低成本,并在一定范围内有效优化整车油耗。     

基于PCA—改进BP算法的软测量技术

文中针对基本BP网络建立软测量模型时所存在的一些问题,例如：输入变量之间可能存在的线性相关等冗余性、基本BP算法收敛速度较慢而且易于限于局部最优等,本文尝试将主元分析与变尺度改进BP算法相结合,以提高软测量模型的训练速度和外推能力,为软测量技术的在线应用提供更大的方便。实验结果表明PCA方法与变尺度的改进BP神经元网络相结合的软测量建模方法在训练速度和外推能力方面有较大的改善。     

基于神经网络软测量的动态流量测量方法研究

文章以圆管中的粘性流体为研究对象,分析了管道中压差、温度、速度的变化对动态流量的影响,设计出了用于软测量建模的RBF神经网络结构;与此同时,还设计了动态流量测量管,并在伺服阀动态性能试验台上采集了相关数据,其间采用超声波类时差法测量了流速信息;利用采集的数据基于NeuroSolution软件对RBF网络进行了学习训练、检验和测试,最后建立了动态流量的软测量模型;通过将流量预测曲线与实测曲线相对比,结果发现该软测量模型具有很高的逼近精度,它可为动态流量的测量提供一条新的途径.     

捕获设备故障信号的神经网络模型

探索和尝试以轴心轨迹为依据 ,以全等度、相似度和扩散度三个特征参数为输入的神经网络捕获设备故障信号模型 ,可大大提高故障症兆提取的效率和质量 ,并以大型化工装置透平压缩机组的监测系统为例做了应用说明     

非线性传感特性的神经网络学习校正方法及应用

非线性误差是传感器的主要误差之一 ,用硬件补偿或用查表、曲线拟合等方法复杂且精度低。研究了一种神经网络校正方法 ,并提出了一种改进的小脑模型神经网络 ,仿真和应用表明 ,可使非线性误差减小到近似为零。     

利用压缩空气热的空气干燥方法

以平果铝厂空压站为例，叙述了压缩空气干燥装置的现有常用流程。提出了利用压缩空气热再生干燥剂的空气干燥方法，与现有流程相比，可减少能耗５０％     

裂解炉燃料气热值的模糊神经网络软测量

从工业过程实际应用要求出发，研究开发了基于模糊逻辑系统的小脑模型关节控制器神经网络算法。仿真研究表明，该算法提高了传统小脑模型关节控制器的平滑能力和泛化能力，可以很好地应用于工业过程的软测量中。经现场的长期应用实施，证实了该热值软测量系统具有较高的准确性，充分显示了燃料气系统热值变化的特征，对裂解炉炉管出口温度的稳定控制起到了极大作用。     

非线性方程组的一种Hopfield神经网络解法

求解非线性方程组是工程研究中的基本问题,普通的求解算法均具有一定的缺点,通用性不强。给出一种求解非线性方程组的hopfield神经网络方法,同时,针对有多个解的非线性方程组,提出了判断收敛域的理论方法。最后通过matlab进行了实例求解,证明了该方法通用性强,具有极高的价值。     

基于神经网络的热气机功率预测

为了有效地分析热气机的输出功率与运行条件的，介绍了人工神经网络BP模型、多元回归模型及基于神经网络的组合模型，并将各模型用于热气机的设计阶段预测其输出性能，由实例给出了各模型计算机仿真试验结果，比较了BP算法和组合模型算法的收敛速度，结果表明基于BP网络的组合模型的预测精度最高。     

应用神经网络对测量仪器进行校准

本文介绍了人工神经网络的基本原理及BP网络学习算法,提出了对测量仪器进行校准的一种新方法,并用万用表的校准实验证明了该方法的有效性。     

基于改进的可拓神经网络的人防工程空气质量评估方法的研究

使用可拓神经网络构建人防工程空气质量评估模型,在考虑空气污染因素较多时,训练可拓神经网络的过程运算量大、收敛困难.针对这种情况,引入灰色关联聚类理论,综合考虑空气污染物之间的内在联系,提出了基于灰色关联聚类性能优化的可拓神经网络空气质量评估方法.首先,使用灰色关联聚类方法计算空气污染物之间的相关度,并进行聚类分析.然后...