车用汽油机过渡工况空燃比的神经网络多步预测控制策略

车用汽油机空燃比存在传输延迟,直接用于反馈控制影响空燃比的控制精度.为此,提出了一种基于神经网络的空燃比多步预测控制策略,首先建立了基于BP神经网络的空燃比多步预测模型,利用空燃比预测模型预报空燃比的未来值,利用预测值与期望值的误差及误差变化率,采用模糊控制器对空燃比实施多步预测控制.对HL495发动机两种典型过渡工况实验数据进行仿真,结果表明,该方法能将过渡工况空燃比控制在理论空燃比的±3%以内.     

车用汽油机过渡工况空燃比的先进控制策略

详细论述了国内外汽油机过渡工况空燃比的滑模控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制的结构，分析了各种控制方法的优点和局限性。提出了一种基于信息融合的汽油机过渡工况空燃比控制策略，该方法同时监测汽油机节气门变化过程中节气门位置、进气流量、发动机瞬时转速和进气管内压力等动态参数及其变化率等信息，并进行信息融合处理，导出反映汽油机过渡工况空燃比的有效特征信息，减小过渡工况时油膜及氧传感器对空燃比控制的影响，实现过渡工况空燃比的精确控制。     

汽油机过渡工况空燃比信息融合控制研究

简要介绍了信息融合技术,根据汽油机过渡工况空燃比控制的要求与特点,探讨了基于信息融合的空燃比控制系统的基本层次结构.将信息融合的层次与空燃比控制的功能相对应,提出了汽油机过渡工况空燃比控制的信息融合模型,进而对汽油机空燃比系统中信息融合在不同层次上的实现方法进行了讨论.     

汽油机空燃比的微机控制

本文介绍了一种汽油机空燃比的微机开环控制系统。研制了用电磁阀控制的化油器旁通空气装置作为执行机构。采用了转速和节流阀开度传感器来检测汽油机工况并论述了建立空燃比控制模型的一种新方法。试验表明,采用这一控制系统后,燃油经济性在大部分工况区均有较大改善。     

基于BP神经网络进气预估的汽油机瞬态空燃比控制研究

针对某款单缸大排量摩托车发动机,在Matlab/Simulink中建立带油膜补偿器的基于BP神经网络进气量预估模型,对上述组成的空燃比控制模型进行了仿真研究。结果表明,基于BP神经网络的进气量预估控制模型能将超调量控制在10%以内,并能够在1.4s内将混合气恢复至当量比,避免了传统PID控制可能出现的震荡情况,表明基于进气预估的空燃比控制效果良好;加入油膜补偿后,其空燃比超调量不超过5%,能够在1.2s内将混合气恢复至当量比,说明加入油膜补偿前馈控制能够有效降低燃油传输动态特性带来的影响,提高控制精度。     

瞬态空燃比控制策略研究及智能控制的应用

介绍了基于平均值模型的汽油发动机瞬记空燃比控制策略，及人工智能和神经网络技术在模型参数辨识中的应用。     

汽油机空燃比测量方法

空燃比是对发动机的工作和排放具有重要影响的指标。为此,本文在综合介绍国内外空燃比测量方法原理的基础上,着重对几种较新的测量方法空燃比传感器、离子电流及利用神经网络进行预测等进行了介绍,以期为空燃比测量提供参考思路。     

汽油机空燃比测量方法

空燃比是对发动机的工作和排放具有重要影响的指标.为此,本文在综合介绍国内外空燃比测量方法原理的基础上,着重对几种较新的测量方法空燃比传感器、离子电流及利用神经网络进行预测等进行了介绍,以期为空燃比测量提供参考思路.     

发动机精确空燃比控制方法的研究

提高电控汽油机的空燃比（α）控制精度,是改善发动机经济性、动力性和降低尾气排放的关键环节。通过对发动机稳态和过渡工况下出现空燃比控制偏差的机理进行了分析。实现了一种较为精确的空燃比控制方法。该方法根据所建立的发动机物理模型,利用宽域空燃比传感技术,通过调整喷油脉宽来反馈控制发动机的空燃比。     

基于LS-SVM逆系统的汽油机瞬态空燃比复合控制研究

为实现瞬态空燃比有效控制,提出基于逆模型前馈控制附加无模型自适应反馈控制的复合控制策略。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立空燃比系统逆模型,对瞬态空燃比模型中的进气量进行动态前馈补偿,并结合无模型自适应(MFAC)通过修正喷油量对空燃比进行反馈控制,对系统扰动、误差等实现修正。利用瞬态工况试验数据进行仿真,并与台架试验实际数据进行了对比。结果表明,LS-SVM逆模能高精度地逼近空燃比瞬态过程,结合MFAC反馈控制提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。因此该复合控制策略可行,可用于发动机瞬态工况空燃比的精确控制。     

基于RBF神经网络的电喷天然气发动机空燃比控制

电喷天然气发动机空燃比在工况突变时会剧烈波动,为提高控制精度,使用RBF神经网络和前馈PID控制算法相结合,由当前工况决定燃料基本喷射量,再由RBF神经网络预测的空燃比信号传递给PID控制器进行反馈调节。此外利用Matlab/Simulink软件进行仿真,建立了电喷天然气发动机空燃比仿真模型。仿真结果表明,该控制方法在节气门及发动机转速突变的情况下,过渡时间较PID算法明显减小,控制精度亦有提高。     

基于人工智能的汽油机瞬态空燃比控制策略的研究

随着人工智能理论以及微处理器技术的发展,使得基于人工智能的汽油机瞬态空燃比控制方法越来越受到重视。本文详细分析了基于人工智能的汽油机瞬态空燃比控制策略,包括模糊控制策略和神经网络控制策略,并对各种控制策略的控制效果和控制精度进行了比较和分析。     

基于线性神经网络的煤层气发动机空燃比动态建模

针对预混合双阀控制的煤层气发动机,利用引入动态环节的递归线性神经网络,基于台架实验所获得的数据建立煤层气发动机空燃比动态过程的输入/输出模型.以均方差为评价指标确定模型输入、输出的阶次,用非建模数据对训练后的模型进行验证.结果表明,模型准确复现了不同工况下空气和燃气质量流量与排气空燃比的动态特性.     

基于信息融合的建模方法及其优化

建立基于神经网络技术的柴油机燃油喷射系统简化模型,然后利用进化编程和遗传算法分别对该模型进行结构和参数的优化。优化结果表明:进化编程算法可以使网络逼近精度足够高;而基于信息基准(AIC)判据的遗传算法可以获得网络逼近精度和结构复杂程度之间的折中。建立的模型结构简单,更适合柴油机这类高速系统的实时控制[1]。     

基于PEM与子空间方法的汽油机空燃比动态模型辨识

汽油机空燃比控制常建立在进气道油膜动态辨识的基础上,难以从宏观上考虑发动机运行参数对缸内空燃比的影响.利用子空间辨识N4SID算法研究发动机多参数下的空燃比动态模型.由于N4SID算法辨识出的模型的精度比较差,进一步研究利用预报误差法(PEM)优化子空间N4SID算法辨识出的模型,提高模型精度.结果表明,N4SID方法计算效率较高,但辨识精度较差.利用PEM方法优化N4SID算法所计算出的结果,提高了模型精度,并保持了较高的辨识效率.     

电控喷射天然气发动机空燃比控制策略的研究

提高电控喷射天然气发动机的空燃比控制精度是改善发动机经济性、动力性和降低尾气排放的关键环节。提出了一种模糊神经解耦混合控制器，新控制器在控制过程中借助模糊神经网络的自学习算法实现控制参数的在线调整。该控制策略应用于电控天然气发动机的空燃比控制中表明控制效果较好。     

二次燃油喷射对摩托车汽油机性能影响的试验研究

利用发动机台架试验,对二次燃油喷射技术在摩托车汽油机上的应用进行了研究。结果表明:进气道喷射式摩托车汽油机存在附壁油膜以液体形式进入气缸的现象。发动机性能与附壁油膜挥发量有直接关系,节气门开度较小时,喷油时刻推迟将导致附壁油膜挥发时间变短,从而减少附壁油膜挥发量,使发动机的功率下降、排放恶化;节气门开度较大时,机体温度较高、进气流速较大,改变喷油时刻对发动机动力及排放性能基本无影响;膨胀冲程喷射燃油所占比例较大时,附壁油膜挥发量较大,发动机动力性能较好。