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基于实时路况数据驱动的发动机电控系统算法研究
| 论文题名： | 基于实时路况数据驱动的发动机电控系统算法研究 |
| 关键词： | 双燃料发动机;电控系统;实时路况;数据驱动;仿真模型 |
| 摘要： | 近年来，交通运输行业对于机动车排放的要求越来越严格，天然气作为可再生的清洁能源，因其储量丰富、排放低以及便于存储和运输的优点，成为当前柴油机的首选替代能源。目前国内主流重卡企业的研究重心是将天然气装备加在原柴油机上改装成的柴油/天然气双燃料发动机，由于这种发动机是多变量强耦合的复杂系统，对其实现控制需要更新现有的依赖模型的控制方法，本文利用能对数据进行直接利用的数据驱动控制算法，以实现减排为目标对柴油/天然气双燃料发动机的电控系统进行研究。 首先本文对柴油/天然气双燃料发动机的控制原理以及运行特点进行了研究，并通过对燃烧过程的分析搭建了Simulink模型。其次在模型基础上，通过实验数据，提取了对描述发动机当前状态的特征参数，并基于神经网络的理论来对发动机的工况进行辨识，建立了特征参数和发动机工况的映射关系，这为更好地实现数据驱动算法的控制策略提供了基础。第三，为了实现匹配辨识得到的工况的控制策略，考虑到研究对象是多变量、强耦合的复杂系统，本文选择了利用输入输出数据进行控制的数据驱动控制算法，对典型的数据驱动控制算法进行了深入的探讨和研究，通过设计仿真实验对算法性能进一步研究。最后，综合算法的优点，设计了两种算法方案，搭建仿真系统进行实验分析，对两种方案各自的优点和劣势进行了分析，以系统的排放物和柴油消耗量的降低为目标对算法效果进行验证，实验结果表明，数据驱动算法对于柴油/天然气双燃料发动机的油耗和排放具有良好的控制性能。 |
| 作者： | 栗盼 |
| 专业： | 检测技术与自动化装置 |
| 导师： | 文方 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 贵州大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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