【摘 要】
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局部线性化模型树(LOLIMOT)——是一种扩展的RBF神经网络方法,该文用LOLIMOT神经网络方法建立了汽油机参数喷油脉宽、点火提前角、转速和节气门开度与经济性、排放和扭矩共四
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局部线性化模型树(LOLIMOT)——是一种扩展的RBF神经网络方法,该文用LOLIMOT神经网络方法建立了汽油机参数喷油脉宽、点火提前角、转速和节气门开度与经济性、排放和扭矩共四项指标之间的关系模型.与汽油机常规的物理模型相比,神经网络方法可以避开汽油机燃烧过程尚不清楚的中间环节和目前测试技术方面的困难,建立起我们所关心的目标与汽油机易测参数之间多输入、多输出、强耦合、非线性的关系.考虑到多层前向神经网络的输入输出关系只是一种静态非线性映射,缺乏动态特性与行为,该文在对神经网络的训练中引入了输入输出反馈以体现其动态性.以往基于MAP(控制参数表)的控制方法,为解决汽油机燃油消耗和排放指标互相矛盾的问题,不得不采取过程复杂、工作量巨大的台架实验的方法.该文在上述汽油机燃油消耗、排放和扭矩模型的基础上,运用罚函数法得到最佳的控制量设置,可以很方便地解决燃油消耗和排放指标的折衷优化问题.
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