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。     

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。     

汽油机过渡工况进气测量的研究

发动机在过渡工况中，进气系统存在着动态的充排气现象，此时基于静态标定数据的查表法得到的结果并不代表实际的缸内进气流量。通过对过渡工况进气测量的研究，总结了过渡工况的进气特性，并设计了基于状态反馈的进气流量估值器，解决了过渡工况缸内进气流量的测量问题。     

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WAVE模型的某车用汽油机进气系统优化设计

建立了某汽油机WAVE模型,研究了不同工况下该汽油机进气系统对其充气性能的影响.运用DOE方法对该汽油机进气歧管管径和管长进行了优化设计,采用NSGA对采用二级可变进气歧管的进气系统进行了多目标优化.结果表明,进气歧管无极可变可使汽油机充气效率提高12.58％,采用二级可变进气歧管技术可使汽油机低速充气效率提高11.2...     

基于BP神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为克服车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出了一种基于BP神经网络的空燃比多步预测模型。通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时为提高空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息。以HL495发动机过渡工况试验数据进行仿真,结果表明该方法能精确预测过渡工况空燃比。     

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。     

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。     

汽油机进气歧管均匀性影响因素分析及结构参数优选

基于一款增压三缸汽油机进气歧管,采用CFD分析方法研究了稳压腔-支气道过渡圆角、节气门安装角、进气歧管总管长度等参数对进气均匀性的影响.结果表明:增大稳压腔与气道之间过渡圆角,可以降低压损、增大相应支气道的进气流量;节气门布置的角度会对进气歧管内的流场产生影响,从而影响进气均匀性;节气门后总管长度对进气歧管流场分布有较...     

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。     

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。     

汽油机瞬态排放量的符号树Shannon熵分析

讨论了汽油机瞬态工况的内涵,提出了瞬态工况下如何评价尾气排放量的问题,给出了二进制划分下符号树结构及其Shannon熵的计算方法。在3种试验汽油机分别处于冷起动、暖机和加速-滑行3种瞬态工况时,用符号树Shannon熵值对尾气中的HC和CO排放量评估。     

汽油机管理系统过渡工况参数标定方法研究

对汽油机的启动工况、怠速工况、加减速工况和突变负荷工况等过渡工况的参数标定过程与方法进行了论述;给出了工况组合过程参数标定与性能优化方法和应用实例。     

基于SIMULINK的汽油机速度模型与仿真

根据汽油机的动力学原理,在MATLAB/SIMULINK下建立了各子系统的模型,并比较了不同的燃油动态子模型对转速的影响,仿真结果表明燃油动态对暂态转速影响显著,并验证了燃油参数使系统成为非线性的作用比节气门开度、发动机负载等的作用更大。     

标定技术在汽油机排放控制中的应用

减少汽油机的排放污染和研究汽油机排放控制技术,对保护环境具有重要意义。文章简述了汽油机主要排放污染物的生成机理,并根据污染物生成特性,制定出相应标定控制策略。利用增加进气量、减稀空燃比及推迟点火等标定手段,提高冷启动时催化器转化效率,降低了冷启动时的污染物;根据油膜效应优化燃油喷射量,降低了瞬态加减速时的排放污染物。试验证明,标定控制技术与三元催化器有机结合,是当前控制排放污染物和降低催化器成本的最有效手段。     

对二次空气改善车用汽油机排气净化效果的研究

在车用汽油机排气中CO和HC生成与热反应净化机理研究的基础上 ,通过试验探讨了二次空气对提高车用汽油机排气热反应净化效果的影响。研究结果表明 ,在发动机高速大负荷工况下 ,足量的二次空气能使CO和HC的排放浓度大幅度降低 ,而在发动机中等转速中小负荷工况下 ,由于排气温度低 ,二次空气对热反应净化效果影响不大     

符号时间序列方法在汽油机燃烧循环变动特征分析中的应用

应用一种新的分析方法———符号时间序列方法对汽油机燃烧循环变动进行了研究。测量得到了某汽油机16种不同工况下的示功图,从提高精度与有利于数据的符号化观点出发,确定以缸内峰值压力作为汽油机燃烧循环变动的表征参数,把符号时间序列分析的具体技术和实施途径应用于试验数据,获得了汽油机燃烧循环变动随转速与负荷的变化规律,提出了利用改进的SHAN NON熵作为汽油机燃烧循环变动的评价指标的新观点。研究结果表明:该方法能较好地应用于汽油机燃烧循环变动特征分析。