基于narmax与rbf神经网络的发动机afr联合模型预测控制

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1、———————————————————————————————————基于NARMAX与RBF神经网络的发动机AFR联合模型预测控制———————————————————————————————————AFRofEnginesModelPredictControlBasedonNARMAXandRBFNeuralNetwork作者姓名：吴昊专业名称：系统工程指导教师：石要武教授学位类别：工学硕士答辩日期：年月日摘要基于NARMAX与RBF神经网络的发动机AFR联合模型预测控制随着人们生活的日趋改善，汽车已经成为当今时代不可或缺的交通工具，但能源的

2、枯竭、严重的污染与人们日益增强的环保意识相矛盾。如何对发动机空燃比（Air-fuelratio，AFR）进行精确控制，成为国内外学者普遍关注的热点问题之一。传统的空燃比控制手段，是在大量标定实验的条件下建立的，在发动机瞬态工况条件下，不能有效的对空燃比进行精确控制，所以本文在对火花点火（Sparkignition，SI）发动机的AFR进行深入研究的基础上，利用模型辨识、非线性预测的算法，建立适合于工程应用、控制精度高、鲁棒性强、具有自适应能力的发动机控制方法。相比于传统PI控制手段，本文所采用的RBF与NARMAX模型联合控制方法使SI发动机AF

3、R的控制精度得到了显著的改善。利用径向基（Radialbasisfunction，RBF）神经网络对SI发动机AFR系统进行模型辨识，采用随机幅值信号作为激励信号，使得发动机能够表现出全部动态特性，利用渐消记忆最小二乘算法来实现发动机的参数自适应，使得发动机在工作中根据现有情况，不断对模型参数进行整定，从而使得该模型具有训练计算量小、建模精度高、可自适应在线更新等一系列优点。利用带外生变量的非线性自回归滑动平均（Nonlinearautoregressivemovingaveragewithexogenousinput，NARMAX）模型,对SI

4、发动机AFR系统进行建模分析，可以看出二阶NARMAX模型通过对模型的优化可以实现对发动机模型的辨识，同时二阶NARMAX模型可以分解成线性部分和非线性部分，同样利用渐消记忆最小二乘算法，也能实现发动机参数的在线自适应，同时将输出反馈项、输入输出交叉项引入到该模型结构中可以有效的提高模型精度。根据以上各模型的特点，本文提出了一种基于RBF和NARMAX联合模型。将两个模型结合起来，取长补短，不仅具有RBF计算量小的优势而且又可以利用NARMAX模型可以直接求得最优控制序列最小二乘解，从而使SI发动机AFR控制具有精度高、计算量小、鲁棒性强等特点。

5、仿真实验的结果验证了该算法的真实性和有效性，并且SI发动机AFR的控制精度得到了显著提高。I关键词：SI发动机，空燃比，非线性模型预测控制，RBF模型，NARMAX模型IIABSTRACTAFRofEnginesModelPredictControlBasedonNARMAXandRBFNeuralNetworkWiththeincreasinglyimprovementofpeople'slife,carshavebecometheindispensabletraffictoolsintoday'sworld,butthatisinconsis

6、tentwiththedepletionofenergy,seriouspollutionandpeople'sgrowingenvironmentalawareness.Therefore,howtoachievetheprecisecontrolofengineair-fuelratio(AFR)hasbecomeahottopicintheacademicworld.Traditionalwaysofair-fuelratiocontrolwasestablishedwithalargenumberofexperiments，whileit

7、cannotcontroltheair-fuelratioaccuratelywhentheengineworkinthetransientengineoperatingconditions.Sointhispaper,wehavemadeupanidentificationmodelwithnonlinearpredictionmethodtoresearchtheenginecontrol,onthebasisofthein-depthstudywiththeAFRofSparkignition(Sparkignition,SI)engine

8、.Finally,wefindoutanenginecontrolmethodwithhighcontrolprecision,stro