【摘 要】
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针对氧传感器对汽油机排放和催化转化器效率的影响,建立了径向基函数网络(RBFNN)和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的汽油机排放模型。利用RBFNN的非线性逼近能力,对不
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,河南城建学院
【基金项目】
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国家自然基金项目(50376021、50776042);河南省教育厅自然科学研究计划项目(2008A470008);江苏省青蓝工程资助项目
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针对氧传感器对汽油机排放和催化转化器效率的影响,建立了径向基函数网络(RBFNN)和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的汽油机排放模型。利用RBFNN的非线性逼近能力,对不考虑氧传感器劣化的汽油机排放性能进行了预测。根据汽油机排放受氧传感器劣化的影响,应用ANFIS系统对RBFNN的汽油机排放预测结果进行了修正,并预测了氧传感器劣化曲线。基于RBF-ANFIS融合预测策略,进行了汽油机负荷性能和催化转化器转化效率试验。结果表明:所设计的汽油机排放模型合理,验证了该融合预测策略具有较好的分辨率,可用于氧传感器在线劣化预测。
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