基于发动机模型的神经网络点火控制器

针对YN30QNE发动机,根据发动机平均值原理,建立了发动机平均值模型。在均值模型的基础上,建立了外负荷控制器模型,根据发动机的准维燃烧模型建立了发动机的点火提前角控制模型,并制取了点火提前角的初始MAP图。根据模型测得的试验数据利用神经网络自学习的能力,采用BP神经网络的改进LM优化控制方法,对点火提前角进行训练,神经网络根据训练过后得到的权值和阀值,达到发动机点火控制的目的。最后,搭建神经网络点火系统的Simulink对其进行仿真验证。     

基于节气门修正函数CNG发动机瞬态空燃比仿真分析

分析了天然气发动机瞬态工况空燃比偏差较大的原因;提出了利用节气门修正函数,补偿每循环进入气缸的空气质量流量;基于Matlab/Simulink建立了发动机瞬态空燃比控制仿真模型。结果表明:瞬态工况下,节气门修正函数能够快速补偿空气质量流量,使空燃比能够迅速回到理论空燃比,该方法在实际工程中有一定的应用价值。     

基于非线性优化PID的电子节气门控制系统仿真分析

介绍了汽车电子节气门系统的工作原理与组成,并分析了系统的非线性因数,提出了优化函数与非线性系统相结合的方法进行优化设计,根据节气门数学模型建立了Simulink的非线性优化PID控制器。通过仿真实验,证明该优化设计方法方便快捷,缩短了开发周期,使系统具有较高的稳定性与控制精度,满足设计要求。