基于人工神经网络的4冲程柴油机喷油系统的建模及仿真

基于人工神经网络的4冲程柴油机喷油系统的建模及仿真

应用人工神经网络对4冲程柴油机喷油系统进行建模及仿真分析，观察新型控制策略对发动机性能的一系列影响，并对柴油机控制系统进行优化。用人工神经网络建模和仿真的关键因素是要设定喷射持续时间和各缸喷油顺序。在传统方案中，喷油持续时间根据曲轴转速信号和进气压力信号通过与MAP图进行对比得到，本研究利用前馈人工神经网络确定喷油持续时间，该方法可以确定精确的喷油持续时间以节省燃油消耗，并将传统方案与人工神经网络方案的结果进行对比分析。

人工神经网络建模中喷油系统模型包括3个子模块：①曲轴位置信号模块，该模块初始化曲轴输出信号；②凸轮轴位置信号模块，该模块初始化凸轮轴输出信号；③喷油顺序和喷油持续时间模块。最佳喷油持续时间是由进气管压力和曲轴转速决定，分别通过进气管压力传感器和曲轴位置传感器得到。对传统方案和人工神经网络方案的喷油持续时间进行前15s的仿真分析对比，转速从1260r/min升至5030r/min，进气压力在223～735mmHg之间变动。从仿真结果可以发现，传统方案在变工况下产生不准确且重复的控制结果，而人工神经网络方案生成的控制结果更准确；在转速较低和较高工况下，人工神经网络方案产生的控制信号比传统方案要更强，这主要是因为在这两种工况条件下喷油持续时间会更长些。

刊名：Neural Comput& Applic（英）

刊期：2013年第22期

作者：Serhat Yilmaz et al

编译：韩晓梅