【摘 要】
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为了寻求电控单元与发动机的最佳匹配,该文开发了基于MPC555的HC4132UPS电控单体泵柴油机台架标定平台,借助台架标定正交试验获取样本数据。使用BP神经网络建立了柴油机稳态
【机 构】
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石家庄铁道大学河北省交通安全与控制实验室,北京理工大学机械与车辆工程学院
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为了寻求电控单元与发动机的最佳匹配,该文开发了基于MPC555的HC4132UPS电控单体泵柴油机台架标定平台,借助台架标定正交试验获取样本数据。使用BP神经网络建立了柴油机稳态性能与控制参数间的数学模型,进行了柴油机功率、油耗和排放与控制参数间的线性回归,其输出响应的复相关系数都在0.94以上,表明该网络具有很好的泛化能力及预测性能。将神经网络建立的数学模型作为性能优化的约束条件和目标函数,采用遗传算法进行了优化。试验结果表明系统能完成标定数据的采集工作,基于神经网络建模和遗传算法优化的标定方法是高效和可行的。
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