基于Chaos-RS-RBF算法的汽油机油膜动态参数辨识研究

发布时间：2021-07-05 15:08

　　针对汽油发动机动力学系统的高度复杂的非线性特性,提出了Chaos-RS-RBF（chaos-rough sets-radial basis function）算法对油膜动态参数进行辨识。在判断发动机动力学系统混沌（chaos）特性的基础上,通过相空间重构技术恢复其固有的高度复杂的非线性特性,获得多维状态空间时间序列,利用粗糙集（rough sets,RS）删除大量冗余数据,最后采用径向基函数（radial basis function,RBF）算法对多维状态空间时间序列进行辨识,获得油膜动态参数辨识值。仿真结果显示,与最小二乘法及RBF神经网络相比较,Chaos-RS-RBF模型具有更高的精度,对实际工程应用具有较好的借鉴意义。 

【文章来源】：大理大学学报. 2020,5(06)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

RBF神经网络模型

为提高油膜动态参数辨识精确度，建立了如图2所示的油膜动态参数辨识模型。本文通过数据采集系统分别采集喷油脉宽、节气门开度、转速、冷却液温度及进气管压力等数据，并进行归一化处理，根据相空间重构理论进行数据重构恢复系统原理的非线性特性，经过时域及频域分析后提取信息决策表，通过粗糙集属性约简处理，删除大量不必要的冗余数据，得到决策表约简，将通过粗糙集处理后的数据作为RBF网络的输入向量，对其进行训练及辨识获取油膜动态参数辨识值。图2中，U(t)为喷油脉宽；α为节气门开度；ω(t)为转速；Tcool为冷却液温度；Pm为进气管压力。

由图3、4和表1、2可知，在随节气门开度变化下的油膜动态参数辨识仿真试验中，Chaos-RS-RBF模型与试验标定值之间误差最小，RBF神经网络辨识法误差次之，最小二乘法误差最大；Chaos-RS-RBF模型具有精度高、收敛快、泛化能力强等特点，表明了Chaos-RS能有效提高RBF的辨识精度及收敛速度。最小二乘法存在收敛速度慢，易陷入局部极小化等缺陷，常用于实验室对油膜参数推算，无法实现工程实际应用。图4 油膜蒸发时间常数τ的辨识值（n=2 000 r/min)

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络进气预估的汽油机瞬态空燃比控制研究[J]. 胡春明,王旸,王齐英,刘娜,魏石峰.  内燃机工程. 2018(02)
[2]基于LS-SVM逆系统的汽油机瞬态空燃比复合控制研究[J]. 宋丹丹,李岳林,解福泉.  内燃机工程. 2018(02)
[3]汽油机瞬态空燃比控制器参数优化控制策略研究[J]. 李岳林,龚宏义,徐东辉,刘宝杰,谢安平.  汽车技术. 2016(05)
[4]基于粗糙集和BP神经网络的石化管道外腐蚀程度预测应用[J]. 王金秋,李为相,朱承飞.  计算机测量与控制. 2015(01)
[5]汽油机加速瞬态油膜补偿技术研究[J]. 胡忠录,李岳林,何兴.  机械科学与技术. 2014(11)
[6]基于径向基函数神经网络的混沌时间序列相空间重构双参数联合估计[J]. 陈帝伊,柳烨,马孝义.  物理学报. 2012(10)
[7]汽油机油膜模型参数辨识[J]. 洪木南,李建秋,欧阳明高.  农业机械学报. 2010(11)
[8]汽油发动机瞬态工况油膜参数辨识的研究[J]. 陈林林,魏民祥,杨海青.  电子科技大学学报. 2009(04)
[9]汽油机进气道油膜模型参数辨识算法的研究[J]. 李顶根,舒咏强.  内燃机学报. 2009(04)
[10]基于粗糙集理论的入侵检测新方法[J]. 蔡忠闽,管晓宏,邵萍,彭勤科,孙国基.  计算机学报. 2003(03)

博士论文
[1]基于粗糙集与人工免疫的入侵检测模型研究[D]. 张玲.北京邮电大学 2014



本文编号：3266305