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车用汽油机过渡工况空燃比的神经网络多步预测控制策略
14 1 Vol.14 No.1 2008 2 Journalof CombustionScienceand Technology Feb. 2008 吴义虎, 侯志祥, 宋丹丹 ( , 410076) : , . , , BP , , , . HL495 , , 3% . : ; ; ; ; : TK41 : A : 1006-8740(2008) 01-0011-05 AirFuelRatio Control of GasolineEngineBased on Neural Network ulti-StepPredictive odel During Transient Conditions U Y-ihu, HOU Zh-ixiang, SONGDan-dan (School of Automobile andMechanical Engineering, ChangshaUniversity of Science andTechnology, Changsha 410076, China) Abstract: For air fuel ratiosignal of agasoline engine, thereexist transmission delay, which affectsthe control accuracyof airfu- el ratio using directiveairfuelratio sensor signals. Amulti-steppredictive controlmethodbased on neuralnetworkwasprovided in this paper. A mult-i step predictive model of air fuel ratio based on back propagation neural networkwasfirst set up, and afuzzy controllerwasthen set up using the error of predictive values and expectedvalues and itsderivative. The simulationwas accom- plishedusing the experimental data of HL495gasoline engine, andthe resultsshow that using mult-i step predictive controlmethod, the air fuel ratio error couldbe contralledwithin 3% under thetransient conditions. Keywords: gasoline engine; transient condition; air fuel ratio; neural networks prediction; fuzzy control , ., . ,, . ., , , . [-15] . , HL495, . , ,, ,. : 2007- 03- 08. : . :
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