基于BP神经网络模型的发动机怠速预测控制

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1、堡圭堡皇苎至!!!!丝坚竺堡型墼丝垫!!皇苎堡型塑——摘要建立汽车发动机这样非线性系统的数学模型非常困难，人上神经网络理论为非线性系统的辨识提供了新的方法。本文根据系统辨洪理论，结合使用2JZ—GE型汽油机微机试验教学系统测得所需发动机怠速转速数据。通过训练神经网络学习样本数据，建立了正确的发动机怠速神经网络模型。其中对神经网络的训练算法、网络结构以及训练结果的验证等内容进行了探讨。预测控制算法简单，鲁棒性较强，适合于发动机这样的有纯时延、开环渐进稳定的非线性对象。本文用已建立的发动机神经网络怠速模型，并采用DMC预测控制

2、算法，完成了怠速控制的仿真研究。仿真效果表明将DMC算法应用于发动机怠速控制是可行的。关键词：发动机、模型、系统辨识、神经网络、训练、预测控制、怠速堡兰丝苎苎主!!塑丝翌竺望型笪垄i笙!塞望堡型!堕L—AbstractMathematicalmodelestablishmentinnonlinearsystemsuchasautomobileengineisst[itveryhardArtificialneuralnetworktheorybringstoUSanewmethodinnonlinearsystemident

3、ification．Onprincipleofsystemidentificationtheory，thispaperuses2JZ·GEpetroliccomputerexperinaentationsystem'togettherequiredidlerotatespeeddata．Byusingthecollectiondata；ntrainingthe．euralnetwork．thispaperestablishestheproperengineidlespeedneuralnetworkmodel．Also，t

4、heneuralnetworktrainingalgorithm，networkstructureandtrainingresultvalidationproblemsaredicussedhere．PredictcontrolhasthevirtueofsimplealgorithmandstrongerrobustSo，itissuitforcontrollingthenonlinearsystemsuchasenginewhichhaspuretimedelayandopen—loopgraduallystabili

5、zationcharacters．ByusingthefoundedneuralnetworkmodelandDMCpredictcontrolalgorithm，simulationresearchhasbeencompletedontheidlespeedcontrolinthispape．TheresultshowsthattheDMCalgorithmisadaptablefortheengineidlespeedcontr01．Keywords：Engine，Model，SystemIdentification，

6、NeuralNetwork，Training，PredictControl，IdleSpeed硕士论文基于BP神经硝络模型的发动机息速预测控制致谢s3l‰在此论文完成之际，我要由衷的感i身}我的导师吴晓蓓教授。感谢导师多年来对我在学业上的悉心指导，我所取彳导的每一点成绩和进步都凝聚了导师的教诲和心血，导师严谨求实的治学态度、脚踏实地的工作作风、敏锐的思想都给我留’FT深亥'J的印象，成为我的一笔宝贵财富。感谢徐志良教授和郭毓教授对我的指导，使我的论文得以顺利完成。感谢赵芙生老师和彭富明老师所提供的帮助，完成了发动机的数据测

7、试．[作。对教研室的全体同学在论文研究过程中给予的无私帮助也表示诚挚的谢意。谨以此文献给我的父母!第56页硬士论文荽f毡P抻终乒毒终模型舶发动机息逮j委剥控割1．1闯题的提出l绪论随着社会的发达程度越来越高，汽车的数量与日俱增，而汽车发动机尾气对大气的污染程度也日趋严重。从20世纪60年代开始，一些发达国家相继制定了以限制汽车发动机尾气中的CO、HC和NO等有害气体排放量为目的的汽车排放法规忙“。1973年的能源危机使人们意识到节约能源的重要意义，各国因而制定了汽车燃油经济性的法规。汽车发动机运7于工况通常分为。盆速、幻减

8、速、匀速状态⋯{。汽车在糖赢运行申，道路状况复杂，经常要在交通路口处等待红绿灯：在车流量很大的变通高峰时段，遇到交通堵塞情况时．汽车等待的情况更多。这时汽车发动机就处于怠速工况状态。据统计，汽车发动机约有30％的燃油是消耗在怠速工况中{2”。所谓怠速，通常是指芨动机在无负载(对外无功率输出J情况下的稳定