基于BP神经网络的柴油机燃烧特征参数前馈预测模型
A Kind of Prediction Model of Characteristic Parameters of Combustion on Diesel Engine Based on Back-propagation the Neural Network Technology作者机构：吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130025
出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)
年 卷 期：2014年第22卷第24期
页 面：221-225页
学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理]
摘 要：CA50是柴油机缸压反馈控制技术中的反馈变量,对柴油机的性能有重要的影响。在一台六缸高压共轨柴油机上研究了喷油正时与CA50关系,以及CA50对柴油机经济性和排放的影响。为探究基于神经网络的前馈控制在缸压反馈控制中运用的可行性,建立了通过不同的燃烧边界条件预测CA50的BP神经网络预测模型,进行原机试验得到CA50对发动机性能影响的系列试验点数据。选取190个不同边界条件的试验点作为模型的总样本,其中用于前期神经网络训练的样本125个、用于检测神经网络泛化能力的测试样本65个。结果表明基于BP神经网络的预测模型在误差允许范围内,能较为准确的通过边界条件预测CA50,可以满足柴油机缸压反馈技术中前馈控制的要求。
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