基于预测的EFI发动机自适应混合控制

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针对发动机非线性、时滞、时变对象在线控制问题,利用高斯函数作为CMAC神经网络的基函数降低网络计算量,结合自适应算法构建发动机空燃比控制方法。在此基础上,为获取精确控制效果,提出采用灰色马尔科夫模型预测下一时刻氧传感器的状况,从而对喷油量进行补偿,以消除由于传感器信号时间滞后对喷油补偿量的影响。在采用台架试验数据确定控制策略模型的结构参数的基础上,对提出的自适应混合控制方法进行了测试。测试结果说明,提出的控制方法不仅保证了稳态空燃比控制的准确性,同时提高了暂态工况下空燃比控制的有效性。
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