神经网络方法在小型燃气发动机电控喷射系统中的应用研究

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该文针对小型燃气发动机,提出了一种新的燃气发动机电控喷射模型,它基于BP神经网络,以过量空气系数为反馈信号,实现了对空燃比的控制.该文从理论上详细介绍了新模型的推导过程,并应用MATLAB6.1,建立出了该模型.结合已知的摩托车用液化石油气发动机的优化数据,仿真结果说明了该模型能够较好地反映燃气发动机的工作状况,并且能够提供相应的控制参数.新模型在控制中,不再需要对MAP图插值,而是通过对输入信号进行运算,直接得到控制结果.这样,由于不使用MAP图插值,一方面缩短了试验周期,降低了运行成本;另一方面,也减少了误差的传递过程,从而使控制结果更趋近理想状态.同时,该文提出了一种新的模型移植方法,能将MATLAB语言程序移植为实现相同功能的C语言程序,为新模型在单片机上的实现莫定了坚实的基础.依据这种方法,结合实例,阐述了该模型用于以单片机为载体控制系统的运算实现过程.设计出了简洁的C语言程序,在VC++6.0的环境下编译成功.仿真分析表明,移植后的C语言程序能够较好地实现MATLAB语言程序的功能,能够较好地反映燃气发动机的工作状况,并提供相应的控制参数.新型燃气发动机电控模型建立之后,只要提供压缩天然气(CNG)或液化石油气(LPG)发动机的运行工况数据组,就能以相同的控制策略实现对它们的控制.
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