随着现代科技的飞速进步,设计结构日趋复杂的发动机上所使用的多种传感器不但会影响发动机的燃烧,甚至会影响其使用寿命和可靠性。而近些年来,在不增加原发动机零部件的条件下,利用包含大量发动机燃烧和运转信息的离子电流对其工作状态及参数进行测量,则是解决这一矛盾的极佳方案。而作为一门具有广阔发展前景的新兴工业技术-软测量技术以及模糊神经网络技术的同样飞速发展,为火花塞离子电流的软测量的实现提供了一条新思路。本文以湖南株洲湘火炬火花塞有限责任公司委托项目——火花塞的热值测试项目为依托,主要开展了以下研究:(1)在等离子体概念的基础上,对燃气等离子体中带电粒子的产生和消失机理进行研究和阐述,进而综合运用化学动力学、热力学和等离子体物理学的有关知识建立了点燃式发动机火花塞离子电流的数学模型。(2)基于模糊神经网络的理论方法,提出了一种利用点火提前角度,发动机的转矩和转速等特征参数作为辅助变量的点火提前角时间差模糊神经网络软测量模型,仿真结果表明,该软测量模型具有非常好的映射性能。(3)基于火花塞离子电流法的测量原理和方法,设计了火花塞离子电流检测与信号处理系统,其检测装置结构合理、成本低廉、安装简便,并且通过一台NF1E57FM单缸发动机的台架试验,取得了比较好的效果。(4)实验结果表明,当利用该软测量模型对点火提前角进行控制时,该软测量模型能在连续工作96h内实现成功点火以及在冷起动条件下保证一次性点火成功,且能满足排放性能要求。