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    新型智能头绪正在柴油神态输出矩型勘验中应用
    泉源:本站 作者:admin 公布日期:2015-5-19 点击次数:2142

    车辆正在现实运转中,输出扭矩是柴油机电子掌握和状况监测的一个主要参数。非打仗式静态扭矩传感器价钱高贵,且大规模应用于坦克车辆柴油机真车扭矩丈量难度较大,同时,理论证实柴油机不稳定工况工夫占总工作时间的60%~80%;因而,研讨柴油机正在不稳定工况下的静态特性,并竖立正确的柴油机静态输出扭矩模子对柴油机电控和状况监测皆具有主要的意义。

      一般柴油机正在非毛病状况下,其不稳定缘由重要有3种:油门开度稳定,外界负荷发作转变;外界负荷稳定,油门开度发作转变;油门开度和外界负荷皆发作转变。文献<1 >体系总结了研讨柴油机静态特性的要领,重要有实验研讨和模仿盘算2种。根据研讨目标的差别,对种种静态特性模子的优缺点和适用范围停止了总结取对照,其研讨目标取表现形式如所示。

      柴油机作为一个庞大的非线性、时变、滞后体系,能正确反应共事情特性的模子约莫需求30个状态变量,接纳如许的模子不只盘算庞大、工作量大,并且模子的求解也存在肯定的难度。野生神经网络(ANN)具有很强的自适应、自学习才能,且具有以恣意精度切近亲近恣意非线性函数的特性,国内外很多研究人员对ANN正在内燃机工程中的运用停止了具体的议论。文献< 5 >作者开辟了一个基于ANN的内燃机机能、排放及时展望体系;文献< 6 >作者应用ANN竖立了火花扑灭式的模子,并停止了台架实验考证;文献< 7 - 8 >离别讨论了静态递归神经网络正在柴油机静态模子辨识和柴油机输出扭矩展望掌握模子中的运用等。可见: ANN因为可以或许切近亲近恣意庞大的非线性干系和进修取顺应不确定体系的静态特性;因而,基于稳态实验数据,接纳野生神经网络,竖立可用于柴油机电子掌握和状况监测的静态输出扭矩展望模子,具有建模工作量小、模子简朴、通用性较好等长处。

      1柴油机静态特性研讨要领分类研讨要领研讨目标表现形式实验研讨用于静态特性测试(基于静态试验台)实验数据用于整车机能仿真(基于稳态实验数据)动力性模子静态批改模子指数曲线切近亲近模子一阶惯性环节模子神经网络模子燃油经济性模子神经网络模子模仿盘算用于掌握剖析线性模子准线性模子非线性模子用于参数优化和婚配非线性模子

      1柴油机输出扭矩神经网络模子的竖立

      1. 1神经网络拓扑构造

      BP神经网络是一种具有3层或3层以上神经元的神经网络进修算法,包孕输入层、中间层(隐含层)和输出层,全称为基于偏差反向流传算法的野生神经网络。它的特性是:各层神经元仅取相邻层神经元互相齐衔接,同层内神经元之间无衔接,各层神经元之间无反应衔接,组成具有条理构造的前馈型神经网络体系。单盘算层前馈神经网络只能求解线性可分题目,可以或许求解非线性题目的网络必需是具有隐含层的多层神经网络,且理论上曾经证实,单隐含层的BP神经网络具有非常好的泛化才能。因而,能够接纳具有2个隐含层的BP神经网络竖立柴油机的静态输出扭矩展望模子。

      研讨柴油机的真车静态特性,不只要思索驾驶员的油门支配特性取柴油机整体性能参数的干系,即油门开度或加油尺杆位移取柴油机转速、扭矩的干系,借应引入柴油机内部热力历程的影响,如进气温度、进气压力和排气温度等身分。因而,柴油机的静态输出扭矩简化形貌为

      M = f n, d, Tp,(1)

      式中:M为柴油机输出扭矩,单元为Nm;n为柴油机转速,单元为r/min;d为加油尺杆位移,单元为mm;T p为实验用废气涡轮增压柴油机涡轮后排气温度,单元为℃;f为神经网络输入取输出之间的非线性映射干系。因而,该BP神经网络输入层为3个神经元,离别为柴油机转速、加油尺杆位移和涡轮后排气温度。输出层有1个神经元,为柴油机输出扭矩。

      隐含层神经元的数目间接关系到网络的仿真精度、练习工夫和泛化才能,需经重复的实验后才气肯定。

      1. 2传递函数确实定

      传递函数又称为激活函数,是BP神经网络的重要组成局部,必需是一连可微的。BP神经网络常常接纳S型的对数( logsig)或正切( tansig)函数和线性(purelin)函数,如1所示。

      输出层神经元接纳线性传递函数,全部网络的输出能够与恣意值。正在雷同条件下(第1隐含层神经元数量为12,第2隐含层神经元数量为9,练习函数为Levenberg2MarquardtBP练习函数,每次练习的权值、阈值初始化雷同) ,第1隐含层、第2隐含层神经元的传递函数离别接纳logsig和logsig函数、logsig和tansig函数、tansig和logsig函数、tansig和tansig函数4种组合情势。接纳的练习及测试样本为某型废气涡轮增压柴油机稳态工况台架实验的扭矩、转速、排气温度和加油尺杆位移测试数据,扭矩转变局限为223~1 854 Nm,转速转变局限为800~2 200 r/min,加油尺杆位移转变局限为1. 3~9. 2 mm,排气温度转变局限为238. 2~613. 1℃。经屡次练习后发明,第1隐含层、第2隐含层神经元的传递函数离别接纳tansig和tansig函数时输出效果较为平顺,收敛特性较好,测试样本目标值取展望值的相对误差最小。因而,BP神经网络的2个隐含层均接纳S型的正切函数。

      1. 3隐含层神经元数量确实定

      隐含层神经元的数目间接关系到网络的仿真精度、练习工夫和泛化才能。若神经元数目太少,则网络所能获得的用以解决问题的信息太少;若神经元数目太多,不只增添练习工夫,借能够泛起所谓的“过渡符合”(Overfitting)题目,即测试偏差增大致使泛化才能下落;因而,公道挑选隐含层神经元数目非常重要。

      接纳差别神经元数量组合构成的神经网络对练习样本停止试算,假定第1隐含层神经元数为s1,第2隐含层神经元数量为s2,离别思索s1,s 2各自从3~12转变。经屡次练习后发明,种种神经元数目组合构成的神经网络均能获得收敛的效果。但经由过程对照测试偏差得出对照幻想的数目组合是< 4, 5 >、< 6,4 >、<7, 4 >、<10, 7 >、< 11, 7 >和<12, 9 >.综合思索网络的练习工夫、练习精度及容错性身分, BP神经网络的2个隐含层的神经元数目与为< 10, 7 >.终究网络构造如所示,个中第2隐含层取第1隐含层构造雷同,但神经元数目不等。

      2仿真效果剖析

      仿真顺序基于MATLAB 6. 5供应的神经网络工具箱编写而成。练习及测试样本为某型废气涡轮增压柴油机稳态工况台架实验数据,个中,测试样本为柴油机800 r/min和1 500 r/min时的负荷特性实验数据,以磨练网络的泛化才能;练习样本为柴油机其他转速时的负荷特性实验数据。设定希冀均方偏差为10- 4,最大练习次数为1 000次。

      2. 1练习样本的仿真效果

      样本练习历程中以样本点目标值的切近亲近作为顺序的收敛前提。因而通常胜利的练习,练习样本点的展望值取目标值(实验值)之间应当具有最小的偏差。因为篇幅所限,仅给出了柴油机1 400 r/min和2 200 r/min时练习样本目标值取展望值的对照。可见:练习好的网络具有较下的仿真精度,练习样本目标值取展望值的最大相对误差为3. 00%.

      2局部练习样本目标值取展望值对照

      2. 2测试样本的仿真效果

      以柴油机800 r/min和1 500 r/min时的负荷特性实验数据为测试样本。因为柴油机转速800 r/ min正在练习样本转速局限之外,因而可以或许更好天磨练网络的泛化才能。给出了测试样本目标值取展望值的对照。可见:测试样本目标值取展望值的最大相对误差为4. 32% ,练习好的网络具有较强的泛化才能。

      3测试样本目标值取展望值对照

      3结论

      1)接纳MATLAB神经网络工具箱中的多层前馈BP网络可实现柴油机静态输出扭矩的非线性展望,相对静态批改模子、指数曲线切近亲近模子和一阶惯性环节模子,去研讨具有建模工作量小、模子简朴和通用性较好等长处。

      2)以柴油机稳固工况台架实验的转速、加油尺杆位移、排气温度及对应输出扭矩为练习和测试样本,接纳经由归一化的练习样本取测试样本对具有单隐含层的BP网络停止练习,获得的练习偏差为9. 71×10- 5,到达了预定目的。

      3)练习样本及测试样本的仿真效果注解:练习好的BP网络对柴油机静态输出扭矩的展望精度较下,网络泛化能力强,且盘算工夫短,可用于柴油机在线及时掌握。

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