基于非线性自回归神经网络的喷油器瞬态油量预测方法研究

• 作者: 冯源 秦琳琳 陆娟
• 来源期刊: 现代车用动力
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 喷油器 非线性自回归 瞬态油量 预测方法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 研究、设计
• 页码范围: 15-18,31
• 页数: 5页
• 分类号: TK423.8
• 字数: 2701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5446.2017.04.005

摘要

为了预测喷油器在瞬态工况下的喷油量,结合ETC试验特点,提出了一种带外部输入的非线性自回归神经网络,该模型由于引入了多步输入输出时延,因而可反映系统的历史状态信息,可以很好的响应动态时变系统特性,从而能够更有效地实现复杂动态系统建模.本文将轨道压力、喷射脉宽作为模型外部输入,且对喷油器喷射油量进行时延反馈,并针对延迟阶数和隐层节点数进行了优选对比,根据专家经验和对比结果,选择合适的模型参数值,进而建立喷油器瞬态油量的预测模型.最后预测结果表明,该方法可以较好的预测瞬态油量,为今后研究发动机油量预测控制,改善发动机各缸均匀性提供可靠的应用基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯源		4	12	3.0	3.0
2	秦琳琳		2	4	1.0	2.0
3	陆娟		5	10	2.0	3.0