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基于神经网络和粒子群寻优的空气系统解耦控制
1
作者
刘丹阳
沈照杰
+1 位作者
乔奉亮
王彦岩
《内燃机学报》
2025年第5期460-468,共9页
基于内燃动力智能控制算法国际挑战赛提供的多输入、多输出增压直喷发动机模型和整车模型,结合反向传播神经网络(BPNN)、粒子群寻优算法(PSO)、比例-积分-微分(PID)控制,设计一种BPNN-PSO-PID联合解耦控制器.为了减小耦合误差,实现对废...
基于内燃动力智能控制算法国际挑战赛提供的多输入、多输出增压直喷发动机模型和整车模型,结合反向传播神经网络(BPNN)、粒子群寻优算法(PSO)、比例-积分-微分(PID)控制,设计一种BPNN-PSO-PID联合解耦控制器.为了减小耦合误差,实现对废气再循环(EGR)和涡轮放气阀等效流通直径的目标跟踪及解耦控制,采用PSO算法对EGR阀门开度的PID控制参数进行寻优,采用BPNN算法以误差反向传播的方式对涡轮放气阀等效流通直径的PID控制参数进行迭代,并在Simulink平台上评测联合解耦控制器在两种行驶车速下的控制效果.结果表明:相比于BPNN-PID算法,BPNN-PID与PSO-PID联合算法使增压压力和EGR率的平均积分绝对误差分别降低31.86%和2.46%,在不同行驶车速下均表现出良好的控制效果.
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关键词
增压直喷发动机
反向传播神经网络
粒子群算法
空气系统解耦控制
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职称材料
多红绿灯路段改进A^(*)车速规划算法及其仿真验证
2
作者
乔奉亮
沈照杰
刘丹阳
《控制理论与应用》
2025年第8期1496-1504,共9页
为使车辆高效通过交叉路口,减少启停,安全、快速、经济、舒适地完成长路段行车,采用基于规则、A^(*)和改进A^(*)3种不同算法对给定多红绿灯和多限速路段进行车速规划,并在整车–发动机控制模型上开展车速控制仿真测试,对比车速控制效果...
为使车辆高效通过交叉路口,减少启停,安全、快速、经济、舒适地完成长路段行车,采用基于规则、A^(*)和改进A^(*)3种不同算法对给定多红绿灯和多限速路段进行车速规划,并在整车–发动机控制模型上开展车速控制仿真测试,对比车速控制效果、加速度波动和燃油经济性.改进A^(*)算法以位置、时间和加速度为扩展节点状态量,以VT-Micro瞬时燃油消耗量为代价,以红绿灯相位、限速和道路坡度值为约束,优化规划效果.与基于普通A^(*)的车速规划算法相比,改进A^(*)算法车速规划用时减少75.95%,车辆通行时间减少9.60%,加速度变动降低37.90%,燃油消耗量减少2.56%.
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关键词
改进A^(*)算法
车速规划
智能控制
多红绿灯交叉口
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职称材料
题名
基于神经网络和粒子群寻优的空气系统解耦控制
1
作者
刘丹阳
沈照杰
乔奉亮
王彦岩
机构
哈尔滨工业大学(威海)
汽车
工程学院
出处
《内燃机学报》
2025年第5期460-468,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51606052,52402107).
文摘
基于内燃动力智能控制算法国际挑战赛提供的多输入、多输出增压直喷发动机模型和整车模型,结合反向传播神经网络(BPNN)、粒子群寻优算法(PSO)、比例-积分-微分(PID)控制,设计一种BPNN-PSO-PID联合解耦控制器.为了减小耦合误差,实现对废气再循环(EGR)和涡轮放气阀等效流通直径的目标跟踪及解耦控制,采用PSO算法对EGR阀门开度的PID控制参数进行寻优,采用BPNN算法以误差反向传播的方式对涡轮放气阀等效流通直径的PID控制参数进行迭代,并在Simulink平台上评测联合解耦控制器在两种行驶车速下的控制效果.结果表明:相比于BPNN-PID算法,BPNN-PID与PSO-PID联合算法使增压压力和EGR率的平均积分绝对误差分别降低31.86%和2.46%,在不同行驶车速下均表现出良好的控制效果.
关键词
增压直喷发动机
反向传播神经网络
粒子群算法
空气系统解耦控制
Keywords
supercharged direct injection engine
back propagation neural network
particle swarm optimization
air system decoupling control
分类号
TK401 [动力工程及工程热物理]
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职称材料
题名
多红绿灯路段改进A^(*)车速规划算法及其仿真验证
2
作者
乔奉亮
沈照杰
刘丹阳
机构
华域汽车系统股份有限公司上海第一分公司
出处
《控制理论与应用》
2025年第8期1496-1504,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51606052)资助.
文摘
为使车辆高效通过交叉路口,减少启停,安全、快速、经济、舒适地完成长路段行车,采用基于规则、A^(*)和改进A^(*)3种不同算法对给定多红绿灯和多限速路段进行车速规划,并在整车–发动机控制模型上开展车速控制仿真测试,对比车速控制效果、加速度波动和燃油经济性.改进A^(*)算法以位置、时间和加速度为扩展节点状态量,以VT-Micro瞬时燃油消耗量为代价,以红绿灯相位、限速和道路坡度值为约束,优化规划效果.与基于普通A^(*)的车速规划算法相比,改进A^(*)算法车速规划用时减少75.95%,车辆通行时间减少9.60%,加速度变动降低37.90%,燃油消耗量减少2.56%.
关键词
改进A^(*)算法
车速规划
智能控制
多红绿灯交叉口
Keywords
improved A^(*)algorithm
speed planning
intelligent control
multi-traffic-light intersections
分类号
U491 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络和粒子群寻优的空气系统解耦控制
刘丹阳
沈照杰
乔奉亮
王彦岩
《内燃机学报》
2025
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职称材料
2
多红绿灯路段改进A^(*)车速规划算法及其仿真验证
乔奉亮
沈照杰
刘丹阳
《控制理论与应用》
2025
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职称材料
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