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基于神经网络的LPG电喷发动机过渡工况空燃比仿真控制
被引量：
1
1
作者
么居标
吴斌
周大森
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期359-364,共6页
针对LPG电喷发动机过渡工况空燃比难于精确控制的特点,提出了一种将改进Elman神经网络和常规PI控制算法相结合的空燃比控制方法.其中Elman神经网络用于实现无传输延迟空燃比信号的预测,常规PI控制器利用预测信号实现过渡工况下空燃比的...
针对LPG电喷发动机过渡工况空燃比难于精确控制的特点,提出了一种将改进Elman神经网络和常规PI控制算法相结合的空燃比控制方法.其中Elman神经网络用于实现无传输延迟空燃比信号的预测,常规PI控制器利用预测信号实现过渡工况下空燃比的实时反馈控制.为验证控制算法的有效性,建立了基于GT-Power/Simulink的LPG电喷发动机空燃比仿真控制平台.仿真结果表明,该控制方法具有较强的自适应功能,能将过渡工况空燃比的控制误差保持在±5%之内.
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关键词
LPG电喷发动机
过渡工况空燃比
神经网络
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职称材料
基于模型在环仿真的直喷汽油机空燃比辨识与控制研究
被引量：
3
2
作者
胡春明
胡东宁
刘娜
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期88-93,共6页
针对过渡工况下汽油机空燃比难以精确控制的特点,将PID神经元网络(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)控制策略用于发动机常用的部分负荷工况下空燃比的辨识与控制。在AMESim中,从实际发动机物理模型出发建立了发...
针对过渡工况下汽油机空燃比难以精确控制的特点,将PID神经元网络(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)控制策略用于发动机常用的部分负荷工况下空燃比的辨识与控制。在AMESim中,从实际发动机物理模型出发建立了发动机仿真模型;同时在Matlab软件中建立PIDNN辨识器、PIDNN控制器;通过Matlab和AMESim软件的耦合进行模型在环仿真,建立电喷发动机实时控制系统,通过联合仿真观察辨识效果,同时检验控制系统的性能。模型在环仿真结果表明:PIDNN辨识器能够快速跟踪实际空燃比的变化,辨识系统的输出与发动机模型的输出误差在0.05之内;在过渡工况下,PIDNN控制器控制下的过量空气系数超调量相对于普通PID控制器能减小0.3以上,同时能在2s内将过量空气系数控制至目标值,提高了空燃比的控制精度。
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关键词
内
燃
机
PID神经元网络
过渡工况空燃比
控制
系统辨识
模型在环仿真
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职称材料
题名
基于神经网络的LPG电喷发动机过渡工况空燃比仿真控制
被引量：
1
1
作者
么居标
吴斌
周大森
机构
北京工业大学环境与能源工程学院
出处
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期359-364,共6页
文摘
针对LPG电喷发动机过渡工况空燃比难于精确控制的特点,提出了一种将改进Elman神经网络和常规PI控制算法相结合的空燃比控制方法.其中Elman神经网络用于实现无传输延迟空燃比信号的预测,常规PI控制器利用预测信号实现过渡工况下空燃比的实时反馈控制.为验证控制算法的有效性,建立了基于GT-Power/Simulink的LPG电喷发动机空燃比仿真控制平台.仿真结果表明,该控制方法具有较强的自适应功能,能将过渡工况空燃比的控制误差保持在±5%之内.
关键词
LPG电喷发动机
过渡工况空燃比
神经网络
Keywords
electronic controlled LPG engines
transient air fuel ratio
neural networks
分类号
U464 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于模型在环仿真的直喷汽油机空燃比辨识与控制研究
被引量：
3
2
作者
胡春明
胡东宁
刘娜
机构
天津大学内燃机研究所
出处
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期88-93,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(51476112)
天津市科委科技支撑计划项目(12ZCZDGX03800)
文摘
针对过渡工况下汽油机空燃比难以精确控制的特点,将PID神经元网络(proportional-integral-derivative neural network,PIDNN)控制策略用于发动机常用的部分负荷工况下空燃比的辨识与控制。在AMESim中,从实际发动机物理模型出发建立了发动机仿真模型;同时在Matlab软件中建立PIDNN辨识器、PIDNN控制器;通过Matlab和AMESim软件的耦合进行模型在环仿真,建立电喷发动机实时控制系统,通过联合仿真观察辨识效果,同时检验控制系统的性能。模型在环仿真结果表明:PIDNN辨识器能够快速跟踪实际空燃比的变化,辨识系统的输出与发动机模型的输出误差在0.05之内;在过渡工况下,PIDNN控制器控制下的过量空气系数超调量相对于普通PID控制器能减小0.3以上,同时能在2s内将过量空气系数控制至目标值,提高了空燃比的控制精度。
关键词
内
燃
机
PID神经元网络
过渡工况空燃比
控制
系统辨识
模型在环仿真
Keywords
IC engine
PID neural network
transient air-fuel ratio control
system identification
model in loop
分类号
TK411.12 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的LPG电喷发动机过渡工况空燃比仿真控制
么居标
吴斌
周大森
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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职称材料
2
基于模型在环仿真的直喷汽油机空燃比辨识与控制研究
胡春明
胡东宁
刘娜
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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