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。     

神经网络控制汽油机空燃比的研究

结合发动机空燃比的控制特征，研究了一种能自适应补偿喷油量的CMAC控制器。介绍了其自适应补偿算法——学习—补偿法。通过采用台架试验数据加随机扰动数据并用MATLAB对CMAC进行训练和仿真，获取了控制器参数，验证了控制器的学习能力、鲁棒性和控制精度。