【摘 要】
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针对涡轮增压汽油机气路系统中节气门与废气旁通阀动力学耦合、机理建模复杂的问题,本文提出基于神经网络模型的气路系统预测控制方法，实现了节气门与废气旁通阀的协调控制.首
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制重点实验室,吉林大学通信工程学院,中国一汽集团公司研究设计中心
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针对涡轮增压汽油机气路系统中节气门与废气旁通阀动力学耦合、机理建模复杂的问题,本文提出基于神经网络模型的气路系统预测控制方法，实现了节气门与废气旁通阀的协调控制.首先,针对涡轮增压汽油机气路系统map与机理混合描述的特性,利用系统的输入输出数据，采用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)训练得到一个非线性气路模型;其次,基于泰勒展开式对预测模型进行线性化,并对模型的精度进行了验证，进而利用该模型预测系统的未来动态;然后,在考虑系统存在输入约束的条件下,
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