基于人工神經網絡的4沖程柴油機噴油系統的建模及仿真
2014-12-13 15:22:20
汽車文摘 2014年7期
關鍵詞：信號
基于人工神經網絡的4沖程柴油機噴油系統的建模及仿真
應用人工神經網絡對4沖程柴油機噴油系統進行建模及仿真分析，觀察新型控制策略對發動機性能的一系列影響，并對柴油機控制系統進行優化。用人工神經網絡建模和仿真的關鍵因素是要設定噴射持續時間和各缸噴油順序。在傳統方案中，噴油持續時間根據曲軸轉速信號和進氣壓力信號通過與MAP圖進行對比得到，本研究利用前饋人工神經網絡確定噴油持續時間，該方法可以確定精確的噴油持續時間以節省燃油消耗，并將傳統方案與人工神經網絡方案的結果進行對比分析。
人工神經網絡建模中噴油系統模型包括3個子模塊：①曲軸位置信號模塊，該模塊初始化曲軸輸出信號；②凸輪軸位置信號模塊，該模塊初始化凸輪軸輸出信號；③噴油順序和噴油持續時間模塊。最佳噴油持續時間是由進氣管壓力和曲軸轉速決定，分別通過進氣管壓力傳感器和曲軸位置傳感器得到。對傳統方案和人工神經網絡方案的噴油持續時間進行前15s的仿真分析對比，轉速從1260r/min升至5030r/min，進氣壓力在223～735mmHg之間變動。從仿真結果可以發現，傳統方案在變工況下產生不準確且重復的控制結果，而人工神經網絡方案生成的控制結果更準確；在轉速較低和較高工況下，人工神經網絡方案產生的控制信號比傳統方案要更強，這主要是因為在這兩種工況條件下噴油持續時間會更長些。
刊名：Neural Comput& Applic（英）
刊期：2013年第22期
作者：Serhat Yilmaz et al
編譯：韓曉梅
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