基于BP神经网络PID参数整定的空燃比控制策略研究

采用BP神经网络实现在过渡工况下发动机空燃比的PID控制系统的参数整定,建立了发动机燃烧及燃油供给系AMESim仿真模型,利用MATLAB／Simulink设计了改进空燃比BP神经网络PID控制仿真模型,在AMESim环境下进行了动态仿真．仿真试验表明：基于BP神经网络PID参数整定的空燃比控制策略具有良好的自适应性能,与经典PID控制相比,改善了过渡工况下燃油的供给,实现了空燃比的精确控制．     

基于神经网络的LPG电喷发动机过渡工况空燃比仿真控制

针对LPG电喷发动机过渡工况空燃比难于精确控制的特点,提出了一种将改进Elman神经网络和常规PI控制算法相结合的空燃比控制方法.其中Elman神经网络用于实现无传输延迟空燃比信号的预测,常规PI控制器利用预测信号实现过渡工况下空燃比的实时反馈控制.为验证控制算法的有效性,建立了基于GT-Power/Simulink的LPG电喷发动机空燃比仿真控制平台.仿真结果表明,该控制方法具有较强的自适应功能,能将过渡工况空燃比的控制误差保持在±5%之内.     

基于粒子群优化极点配置的空燃比输出反馈控制

汽油发动机运行过程中存在油膜湿壁效应,导致汽油机瞬态工况下的空燃比控制精度变差,燃烧性能下降.为了能快速、精确的控制空燃比在理想数值附近,基于燃油油膜子系统状态空间模型,采用极点配置状态反馈控制方法,加入观测器估计状态量,设计输出反馈控制器.通过粒子群优化算法在线优化极点配置,求得最优极点,实现汽油发动机空燃比的精确控制.最后通过仿真实验,验证了设计的控制器具有较好的跟踪控制效果,满足空燃比控制要求.     

模糊自寻优策略在箱式炉燃烧系统中的应用

针对钢铁热处理行业中典型的燃气加热炉控制对象中最为复杂的燃烧过程进行了研究，分析了燃烧效率与空燃配比之间的关系特性，介绍了自寻优控制的特点和空燃比模糊寻优控制器设计的详细方案。通过对传统控制方法进行比较，系统采用PLC为控制核心，运用模糊自寻优控制策略，对复杂的非线性燃烧对象进行控制，保证了燃烧过程处于合理的状态。     

两阶段喷油在催化转化器性能考评台架中的应用

催化转化器性能考评台架可以快速、有效的评价催化器的性能,具有较高的应用价值.在对催化转化器性能考评过程中,汽油机燃烧循环变动带来的转速波动,降低了空燃比控制的精度,从而影响了考评结果的可信性.为了降低燃烧循环变动,采用两阶段喷油的方式,将每循环所需的燃油一次喷射在进气冲程之前,形成缸内均质混合气;另一次喷射在进气冲程,用于提高点火瞬间火花塞附近混合气质量分数.通过对比不同喷油时刻和喷油比例时发动机的转速波动,分析了两阶段喷油参数对燃烧循环变动的影响.采用两阶段喷油进行了催化转化器空燃比特性试验,试验结果表明,通过优化喷油参数可以降低转速波动,提高空燃比控制精度.     

摩托车发动机空燃比和点火时间单片机控制研究

介绍了采用单片机构成的电控系统,对摩托车发动机的空燃比和点火时间进行控制及调整.该系统可根据发动机不同工况,调整空燃比和点火时间使发动机工作在最佳状态,从而改善发动机性能8%～10%.     

结合机理和RBF的污水处理过程水质软测量模型

针对活性污泥污水处理过程强非线性、不确定性和时变性等综合复杂特性,本文研究了污水水质COD的检测技术现状,并总结了现有水质软测量模型的存在问题,最后建立适应大范围变化工况条件、并具有较高精度的多模型结构的水质软测量模型。其中,工况识别机制采用案例推理技术实现,每个局部模型采用机理模型结合RBF神经网络技术实现。     

基于案例推理技术的机车故障诊断系统研究

针对目前机车故障诊断过程中复杂、繁琐的操作,将基于案例推理技术的故障诊断方法应用于机车故障的诊断,并以电力机车变压器铁芯故障为例进行了研究,分析了对故障属性的约减过程及表示方法,以.Net 4.0为软件平台,设计了基于案例推理技术的机车故障诊断系统,实际应用结果表明,该系统达到了简化诊断操作,提高诊断效率的目的。     

基于BP神经网络的汽油机进气流量预测研究

为提高汽油机空燃比控制系统的实时性及进气流量计量的精确度,提出了一种汽油机进气流量混沌时序BP神经网络预测模型.利用相空间重构技术对进气流量时间序列进行重构,恢复系统原有的混沌性,再利用BP网络对重构后的数据进行训练及预测,达到提高进气流量预测精确度的目的,进而提高汽油机空燃比控制系统的实时性及精确度.试验仿真结果表明,混沌时序BP神经网络预测模型具有更高的预测精度,为精确及时地预测汽油机进气流量提供了一种全新的方法.     

两阶段喷油在催化转化器性能考评台架中的应用

催化转化器性能考评台架可以快速、有效的评价催化器的性能，具有较高的应用价值．在对催化转化器性能考评过程中，汽油机燃烧循环变动带来的转速波动，降低了空燃比控制的精度，从而影响了考评结果的可信性．为了降低燃烧循环变动，采用两阶段喷油的方式，将每循环所需的燃油一次喷射在进气冲程之前，形成缸内均质混合气；另一次喷射在进气冲程，用于提高点火瞬间火花塞附近混合气质量分数．通过对比不同喷油时刻和喷油比例时发动机的转速波动，分析了两阶段喷油参数对燃烧循环变动的影响．采用两阶段喷油进行了催化转化器空燃比特性试验，试验结果表明，通过优化喷油参数可以降低转速波动，提高空燃比控制精度．     

基于ANN-CBR的雷达故障诊断系统研究

新体制雷达系统的复杂性增加了雷达故障诊断的难度.为保证新体制雷达工作的可靠性和维修性能,运用人工智能理论,将神经网络与案例推理相结合,提出了雷达故障诊断系统结构和基于RBF神经网络故障诊断模型,给出了雷达故障案例的表示方法及快速检索算法.最后,通过实例分析证明了模型及方法的合理性和有效性.     

Transient Air-Fuel Ratio Control in a CNG Engine Using Fuzzy Neural Networks

The fuzzy neural networks has been used as means of precisely controlling the air-fuel ratio of a leanburn compressed natural gas (CNG) engine. A control algorithm, without based on engine model, has been utilized to construct a feedforward/feedback control scheme to regulate the air-fuel ratio. Using fuzzy neural networks, a fuzzy neural hybrid controller is obtained based on PI controller. The new controller, which can adjust parameters online, has been tested in transient air-fuel ratio control of a CNG engine.     

基于实例推理的相似工艺度量算法

以复杂零件汽轮机转子主轴为例，利用基于实例的推理(CBR)方法和特征建模技术，构造了一种实用的基于实例推理的相似工艺度量方法。在建立汽轮机转子主轴粗加工和精加工特征信息模型的基础上，提出了新转子主轴与实例转子主轴进行比较和匹配的两级搜索策略，构造了相应的相似性系数计算公式，并论述了相似度计算应用方法。该方法已应用于所开发的SCU-CAPPTooI系统中，较好解决了工艺设计知识和相似工艺实例重用的问题。     

基于案例和规则推理的贝叶斯网建模

正确、高效地针对问题建立模型是应用贝叶斯网的关键,而从数据中学习贝叶斯网往往因为搜索空间庞大而效率低下.提出基于案例和规则推理的建模方法,建立领域知识库,使用框架和一阶概率逻辑表示贝叶斯网,当面对新的问题时,使用相似度和偏离度两个指标进行案例匹配,对选中的案例使用组合和剪枝技术修正,得到新问题的求解模型.整个过程以案例推理为主,并用规则推理辅助.这种方法能够复用历史案例,提高贝叶斯网建模效率.     

广义CMAC神经网络及在空燃比控制中的应用

将广义CMAC神经网络及快速学习算法应用于发动机瞬态空然比控制中,并考虑喷油过程的非线性特性,与采用基本CMAC控制的文献[7]相比较,在相同条件下的仿真表明瞬态空然比的控制精度明显提高。     

使用网络拓扑消除冗余告警方法的研究及实现

采用网络拓扑方法过滤网络故障中的告警信息,通过网络拓扑图消除误报、冗余的告警信息,以减少告警信息的数量,将整理后的告警信息作为事例推理技术的输入部分,进行故障定位、诊断、修复工作。实验证明该方法能缩短告警过滤时间,便于网络管理。     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

基于案例推理专家系统中的案例表示方法

阐述了专家系统中知识表示应考虑的因素。分析了基于案例推理专家系统中案例结构的描述方法及其在推理过程中所面临的问题。针对这些问题提出了一种以基于模拟和面向问题两种案例结构表述共同使用为基础的案例描述方法,并在这一基于汽车音响故障的案例推理专家系统中验证了这种案例描述方法的有效性和正确性。