【摘 要】
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为了预测喷油器在瞬态工况下的喷油量,结合ETC试验特点,提出了一种带外部输入的非线性自回归神经网络,该模型由于引入了多步输入输出时延,因而可反映系统的历史状态信息,可以
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为了预测喷油器在瞬态工况下的喷油量,结合ETC试验特点,提出了一种带外部输入的非线性自回归神经网络,该模型由于引入了多步输入输出时延,因而可反映系统的历史状态信息,可以很好的响应动态时变系统特性,从而能够更有效地实现复杂动态系统建模。本文将轨道压力、喷射脉宽作为模型外部输入,且对喷油器喷射油量进行时延反馈,并针对延迟阶数和隐层节点数进行了优选对比,根据专家经验和对比结果,选择合适的模型参数值,进而建立喷油器瞬态油量的预测模型。最后预测结果表明,该方法可以较好的预测瞬态油量,为今后研究发动机油量预测控制,改善发动机各缸均匀性提供可靠的应用基础。
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