基于BP神经网络进气预估的汽油机瞬态空燃比控制研究
Chinese Internal Combustion Engine Engineering(2018)
摘要
针对某款单缸大排量摩托车发动机,在 Matlab/Simulink 中建立带油膜补偿器的基于BP神经网络进气量预估模型,对上述组成的空燃比控制模型进行了仿真研究.结果表明,基于BP神经网络的进气量预估控制模型能将超调量控制在10%以内,并能够在1.4 s 内将混合气恢复至当量比,避免了传统 PID 控制可能出现的震荡情况,表明基于进气预估的空燃比控制效果良好;加入油膜补偿后,其空燃比超调量不超过5%,能够在1.2 s内将混合气恢复至当量比,说明加入油膜补偿前馈控制能够有效降低燃油传输动态特性带来的影响,提高控制精度.
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