SI发动机闭环系统故障检测

发布时间：2018-04-18 18:12

  本文选题：控制理论与控制工程 + 故障检测　； 参考：《吉林大学学报(工学版)》2017年02期

【摘要】：现有的发动机故障检测与隔离方法均是基于开环控制,在闭环控制系统下并不适用,本文研究了一种新的闭环控制系统故障检测和隔离方法。针对现有的故障检测方法是对发动机进行实机测试这一问题,对SI发动机进行了非线性仿真,模拟发动机的不同故障,仿真实验验证了该方法的有效性。建立了基于人工神经网络的发动机气路模型,利用RBF神经网络对SI发动机进行建模,分析了神经网络模型训练数据采集的缺点,提出了一种新的数据采集方法,大大提高了模型精度。
[Abstract]:The existing methods of engine fault detection and isolation are based on open-loop control, which is not suitable for closed-loop control system. In this paper, a new closed-loop control system fault detection and isolation method is studied.Aiming at the problem that the existing fault detection method is to test the engine, the nonlinear simulation of SI engine is carried out to simulate the different faults of the engine. The simulation results show that the method is effective.The engine gas path model based on artificial neural network is established, and the SI engine is modeled by RBF neural network. The shortcoming of training data acquisition based on neural network model is analyzed, and a new data acquisition method is proposed.The precision of the model is greatly improved.
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;长春建筑学院电气信息学院;利物浦约翰莫尔大学技术与环境学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11104020)
【分类号】：U472.9;TP273

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本文编号：1769487