【摘 要】
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比较了BP、CMAC、RBF三种神经网络,选择了自适应能力更强、控制精度更高、所用的神经元节点更少的RBF神经网络来控制汽油机空燃比.针对RBF神经网络的算法较复杂,论文首先编制
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比较了BP、CMAC、RBF三种神经网络,选择了自适应能力更强、控制精度更高、所用的神经元节点更少的RBF神经网络来控制汽油机空燃比.针对RBF神经网络的算法较复杂,论文首先编制了RBF神经网络常用RLS和LMS算法的MATLAB程序,在汽油机采用平均值模型的空燃比控制仿真中进行比较.其后在前面讨论的基础上,建立了RBF神经网络控制汽油机空燃比的SIMULINK框图模型.再次,将SIMULINK框图模型用RTW转换成为可在dSPACE使用的目标代码.这些工作为在dSPACE仿真和实现所提出的RBF神经网络算法控制精确的控制空燃比理论.最后介绍了国外对dSPACE研究和使用情况.论文的主要研究成果如下:1.自编了两种算法的RBF神经网络程序,并将其应用于汽油机的平均值空燃比控制.得到了在用离线训练的参数作为网络初始值和不调整中心值及宽度向量的情况下,RBF神经网络在汽油机空燃比在线控制的快速性、抗干扰性和精度上,RLS算法优于两种LMS算法.2.将上面研究的算法和平均值模型建立了SIMULINK,它的仿真结果表明空燃比控制达到3﹪.并这个模型加入噪声、改变喷油分配参数和燃油蒸发时间参数的研究,也得到了很好结果.其后和PI控制的空燃比进行比较,可以得到了PI控制对抗干扰和自适应能较差.3.将一个SIMULINK下的汽油机模型转换为可以为dSPACE系统可用的目标代码.
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