汽油机过渡工况进气流量的神经网络预测研究

进气流量的精确测量是车用汽油机空燃比精确控制的基础,发动机工作在过渡工况时,因进气状态变化,空气流量传感器的滞后响应影响了过渡工况空燃比的控制精度。提出了一种基于汽油机过渡工况各种参数信息融合的过渡工况进气流量预测方法,分析了影响汽油机过渡工况进气流量的各种工况参数,提取了特征参数并建立了BP神经网络信息融合预测模型。对车用汽油机加减速工况试验数据进行仿真,研究结果表明,该方法能够准确实时地预测汽油机过渡工况的进气流量,同时能够消除空气流量传感器的滞后特性。     

基于混沌时序最小二乘支持向量机的汽油机瞬态空燃比预测模型研究

针对由氧传感器构成的瞬态空燃比反馈控制系统无法满足实时性要求的问题,提出了基于混沌时序最小二乘支持向量机(LS-SVM)的瞬态空燃比预测模型。对试验采集到的一维空燃比数据利用相空间重构技术构造多维空间数据,恢复空燃比时间序列的多维非线性特性,然后采用LS-SVM对重构后的数据进行训练及预测,得出预测结果。仿真结果表明:与Elman神经网络预测模型及前馈BP神经网络预测模型相比较,混沌时序LS-SVM预测模型具有更强的非线性预测能力,能够有效地提高瞬态空燃比的预测精度。     

基于SVR的汽油机过渡工况进气流量预测研究

针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题，分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性，提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势，采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取，并利用遗传算法(GA)对模型参数进行寻优辨识，以提高模型的泛化性能和预测精度。运用汽油机过渡工况仿真试验数据对模型进行了训练和预测，并应用MATLAB/LIBSVM工具箱实现SVR模型的回归预测功能。结果表明：SVR模型的预测值与试验值的误差控制在2%范围之内，有效实现了过渡工况进气流量的预测；与常规的RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型相比，SVR模型具有更高的预测精度，适用于汽油机过渡工况空燃比的精准控制。     

基于Elman神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q型电喷汽油机为研究对象,分析了汽油机空燃比的数学模型,提出了一种基于Elman神经网络的过渡工况空燃比辨识方法。试验结果表明,Elman神经网络空燃比模型具有简单的网络结构,能高精度地逼近车用汽油机空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于1%,优于前馈BP神经网络模型的辨识结果。建立的Elman神经网络空燃比模型能改善过渡工况空燃比控制精度,提高排放性能。     

基于小波网络的发动机瞬态工况进气流量动态辨识与预测研究

由于发动机进气系统具有复杂的非线性动态特性,因此构建了进气流量小波网络辨识与预测模型,并利用最小二乘法(DLS)对小波网络参数和预测控制率进行了学习和优化,以提高小波网络预测模型的可靠性和预测精度。作为对比建立了基于BP神经网络的预测模型,并利用瞬态工况试验数据分别对两种模型进行了仿真研究。结果表明,小波网络模型能有效地预测发动机瞬态工况进气流量,与BP神经网络预测模型相比,误差精度更高,可用于发动机瞬态工况空燃比的精确控制。     

信息融合技术在汽油机过渡工况空燃比控制中的应用

对多传感器信息融合技术作了简要介绍,并结合汽油机过渡工况空燃比控制系统的要求与特点,探讨了信息融合技术用于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。     

用CMAC神经网络精确控制汽车空燃比

基本CMAC神经网络和变增益补偿的控制策略在发动机空燃比控制中具有良好的精度和自适应性。在研究该策略的基础上，对其基函数和学习算法进行了改进，分析了喷油过程特性，并考察了随机工况和过渡工况下的瞬态空燃比控制精度。在相同条件下的MATIAB仿真表明，随机工况和过渡工况空然比误差的相对标准差均控制在2％以内，控制精度显提高。     

基于CMAC的汽油机瞬态工况进气流量预测研究

针对进气流量测量误差问题,运用改进型CMAC神经网络建立瞬态工况下进气流量预测模型,在变加速、变减速两种具有代表性的瞬态工况下进行仿真试验,通过对试验结果的分析,说明了汽油机进气流量预测模型的效果,嵌入该预测模型可增强空燃比控制效果。     

基于模型的汽油机过渡工况空燃比控制研究

针对汽油机过渡工况的空燃比控制精度问题,对装备FAI电喷系统的汽油机进气道内燃油动态特性现象学模型(X-τ模型)参数进行了标定,并分析了进气道温度、发动机转速和负荷对模型参数的影响。通过对汽油机过渡工况空燃比进行的基于模型的控制试验,验证了该方法可以有效满足汽油机对过渡工况空燃比快速响应、精确控制的要求。     

MWMTBD620柴油机加载过渡工况的性能研究

采用自行设计的过渡工况控制及测量系统,对MWMTBD620柴油机进行了加栽过渡工况下的空燃比、 消光烟度及示功图参数的测试。试验结果表明,随负荷增加率的上升,空燃比减小,燃烧恶化;燃烧始点后移,预混 燃烧比明显下降。上述原因导致了在加载过渡工况下,随负荷增加率的升高,柴油机的性能恶化,油耗增加,燃烧 噪声变大,排气烟度上升。     

基于神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q电喷汽油机为研究对象,提出了一种基于BP神经网络的空燃比辨识方法,比较了不同拓扑结构的神经网络对空燃比辨识精度的影响,得到了一种最优的空燃比模型。试验结果表明,空燃比模型能高精度地逼近空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于2%。     

车用汽油机过渡工况进气流量预测研究

提出了一种基于混合遗传算法的径向基神经网络(HGARBF)的车用汽油机过渡工况进气流量预测模型。首先设计了一种新的混合遗传算法,利用梯度算法每次迭代得到的结果来改进遗传算法的群体,将遗传算法的最优个体与梯度算法的迭代解相比较,选择其中的最优点作为梯度算法下一步迭代的起始点,运用该混合遗传算法进行径向基神经网络参数的优化,改善径向基神经网络不同初始参数对其性能的影响;然后建立了基于HGARBF网络的过渡工况进气流量的预测模型。仿真结果表明,该预测模型优于经典的进气流量平均值模型,为精确及时测试汽油机进气流量提供了新的方法。     

高压共轨柴油机高海拔性能仿真研究

采用GT-Power软件建立了高压共轨柴油机工作过程模型,研究了等油量和等空燃比条件下柴油机性能随高原环境条件的变化规律。结果表明:等油量下,柴油机扭矩和燃油消耗率在海拔3 000 m以内中高转速范围基本保持不变;在海拔4 000 m以上标定转速下增压器超速,海拔5 000 m,900 r/min时发动机因空燃比过低而无法运行。等空燃比下,同0 m海拔相比,海拔5 000 m不同转速下发动机燃油消耗率平均增加7.2%,扭矩平均下降近40%,动力性下降严重。等油量或等空燃比方法不符合我国高原实际情况,需要建立新的柴油机性能高海拔修正或预测方法。     

Reduction of engine emissions via a real-time engine combustion control with an egr rate estimation model

Vehicle emissions regulations are becoming increasingly severe and remain a principal issue for vehicle manufacturers. Since, WLTP (Worldwide harmonized Light vehicles Test Procedures) and RDE (real driving emission) regulations have been recently introduced, the engine operating conditions have been rapidly changed during the emission tests. Significantly more emissions are emitted during transient operation conditions compared to those at steady state operation conditions. For a diesel engine, combustion control is one of the most effective approaches to reduce engine exhaust emissions, particularly during the transient operation. The concern of this paper is about reducing emissions using a closed loop combustion control system which includes a EGR rate estimation model. The combustion control system calculates the angular position where 50 % of the injected fuel mass is burned (MFB50) using in-cylinder pressure for every cycle. In addition, the fuel injection timing is changed to make current MFB50 follow the target values. The EGR rate can be estimated by using trapped air mass and in-cylinder pressure when the intake valves are closed. When the EGR rate is different from the normal steady conditions, the target of MFB50 and the fuel injection timing are changed. The accuracy of the model is verified through engine tests, as well as the effect of combustion control. The peaks in NO level was decreased during transient conditions after adoption of the EGR model-based closed loop combustion control system.     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.