基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩估計(jì).pdf

1、本文提出以數(shù)據(jù)直接描述的汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩估計(jì)方法。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)功能，使用發(fā)動(dòng)機(jī)部分穩(wěn)態(tài)工況點(diǎn)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為樣本，估計(jì)出發(fā)動(dòng)機(jī)全工況下的穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)矩值；選擇節(jié)氣門(mén)開(kāi)度的變化速率為100％/s時(shí)作為在混合動(dòng)力工作模式切換和換檔過(guò)程中發(fā)動(dòng)機(jī)的節(jié)氣門(mén)的變化速率，對(duì)該動(dòng)態(tài)工況下發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩輸出特性進(jìn)行估計(jì)。 首先，以神龍富康TU5JP/K汽油發(fā)動(dòng)機(jī)為試驗(yàn)樣機(jī)，完成了一系列基于PUMA Open測(cè)試系統(tǒng)的自動(dòng)化穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)試驗(yàn)，由于該系統(tǒng)具有

2、高動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，能夠在不同頻率下完成對(duì)各種參數(shù)的采集，特別是對(duì)動(dòng)態(tài)工況中高頻變化的量，確保能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地獲得發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)、動(dòng)態(tài)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了數(shù)據(jù)樣本。 然后，選擇了具有很強(qiáng)的非線(xiàn)性映射作用，且能夠識(shí)別有噪聲或變形的樣本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩估計(jì)。使用MATLAB建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并確定了其結(jié)構(gòu)與相關(guān)參數(shù)。同時(shí)，對(duì)于所獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，選取對(duì)轉(zhuǎn)矩影響最大的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和節(jié)氣門(mén)開(kāi)度作為輸入，采用間隔抽取樣本點(diǎn)的