基于 BP 神经网络的电控单体泵柴油机标定方法

• 作者: 冯国胜 周玮 贾素梅
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 神经网络 遗传算法 电控单体泵 离线标定
• 年，卷（期）: 2012,（15）
• 页码范围: 21-26
• 分类号: TK411.5
• 字数: 3705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.15.004

摘要

为了寻求电控单元与发动机的最佳匹配,该文开发了基于 MPC555的 HC4132UPS 电控单体泵柴油机台架标定平台,借助台架标定正交试验获取样本数据.使用 BP 神经网络建立了柴油机稳态性能与控制参数间的数学模型,进行了柴油机功率、油耗和排放与控制参数间的线性回归,其输出响应的复相关系数都在0.94以上,表明该网络具有很好的泛化能力及预测性能.将神经网络建立的数学模型作为性能优化的约束条件和目标函数,采用遗传算法进行了优化.试验结果表明系统能完成标定数据的采集工作,基于神经网络建模和遗传算法优化的标定方法是高效和可行的

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯国胜	石家庄铁道大学河北省交通安全与控制实验室	92	617	11.0	23.0
2	贾素梅	石家庄铁道大学河北省交通安全与控制实验室	8	28	3.0	4.0
3	周玮	北京理工大学机械与车辆工程学院	5	26	3.0	5.0