【摘 要】
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基于大量的台架试验数据,利用反向传播神经网络(BPNN)设计了燃油喷射在线学习预测模型,结合PID反馈完成扭矩跟踪的实时控制。其中,燃油喷射BPNN预测模型采用一种实时的简化离散模型,模型的阈值可以在线学习更新,具有参数自适应性。台架试验表明,相比于固定参数的BPNN模型,提出的阈值在线学习的BPNN模型具有更高的预测精度;提出的可变阈值VTBPNN预测前馈加PID反馈控制器能够满足扭矩跟踪的实时性需求,并且相比于普通可变参数VPPID控制器,在瞬态工况干扰下鲁棒性更强,跟踪误差更小。
【机 构】
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吉林师范大学计算机学院,长春金融高等专科学校信息技术学院,吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773009),教育技术研究基金项目(2018A01025),吉林省科技发展计划项目(20190302105GX,2018C034-5,JJKH20190999KJ),吉师研创项目(202023).
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基于大量的台架试验数据,利用反向传播神经网络(BPNN)设计了燃油喷射在线学习预测模型,结合PID反馈完成扭矩跟踪的实时控制。其中,燃油喷射BPNN预测模型采用一种实时的简化离散模型,模型的阈值可以在线学习更新,具有参数自适应性。台架试验表明,相比于固定参数的BPNN模型,提出的阈值在线学习的BPNN模型具有更高的预测精度;提出的可变阈值VTBPNN预测前馈加PID反馈控制器能够满足扭矩跟踪的实时性需求,并且相比于普通可变参数VPPID控制器,在瞬态工况干扰下鲁棒性更强,跟踪误差更小。
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