【摘 要】
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该文主要是以爆震信号作为一种反馈信号,利用人工智能理论不定期实现对发动机点火的闭环控制.以空气流量和发动机转速作为控制系统的输入信号,针对发动机所处的不同工况,向发
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该文主要是以爆震信号作为一种反馈信号,利用人工智能理论不定期实现对发动机点火的闭环控制.以空气流量和发动机转速作为控制系统的输入信号,针对发动机所处的不同工况,向发动机提供不同的点火提前角,在有爆震发生的情况下,逐步减小点火提前角,以避免爆震的发生,同时根据冷却水温对点火提前角加以修正,使发动机处于最佳点火提前角.根据上述控制方法,进行了控制系统的硬件、软件及抗干扰设计,着重讨论了神经网络合适算法的选取,网络结构的确定,讨论了单隐层、双隐层BP网在发动机控制中的应用,确定了神经网络的隐层数,各隐层的神经元数,合适的神经元激活函数,合适训练次数以及爆震信号的检测.实验表明,神经网络运用在点火控制中是可行的,可以改善发动机性能.
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