人工神经网络在柴油机性能预测中的应用

摘要

车用柴油机是个复杂的系统,柴油机的性能受到众多因素的影响,各种因素对柴油机性能的影响是强烈非线性的.作者通过对柴油机性能参数的影响因素的分析,建立柴油机稳态性能预测的人工神经网络模型,并编写可视化程序.该模型输入参数为转速和燃油消耗量,输出参数为功率、燃油消耗率、排气温度和烟度.对LF4108Q型直喷式柴油机进行台架试验,获取该柴油机的性能试验数据,然后利用试验数据对人工神经网络进行学习训练.利用训练过的人工神经网络预测柴油机在其他工况点的性能,把预测的结果和试验的结果进行对比,检验所建立的人工神经网络模型的性能.利用验证过的人工神经网络模型来预测柴油机的万有特性,并绘制万有特性曲线图.实例说明,作者所建立的柴油机稳态性能预测的人工神经网络模型能较好的预测柴油机的性能,利用人工神经网络来预测柴油机的性能是可行的,利用人工神经网络方法研究柴油机的性能是一种全新的思想方法.

目录

文摘

英文文摘

符号说明

第一章综述

1.1人工神经网络简介

1.2人工神经网络在内燃机工程中的应用现状

1.2.1用人工神经网络处理内燃机试验数据

1.2.2内燃机仿真

1.2.3故障诊断

1.2.4人工神经网络技术与内燃机电子控制

1.2.5内燃机系统的人工神经网络优化设计

1.3论文的研究任务

第二章人工神经网络模型

2.1建立人工神经网络模型的步骤

2.2神经网络神经元模型

2.3神经网络结构

2.4学习训练算法

2.4.1误差逆传播学习规则

2.4.2误差逆传播学习规则的数学推导

第三章应用实例

3.1应用方案

3.2模型的建立

3.3试验数据的采集

3.3.1试验方法

3.3.2试验方案

3.3.3试验用柴油机主要参数

3.3.4试验主要设备、仪器

3.4试验数据及其标准化处理

3.4.1训练样本数据

3.4.2验证数据

3.4.3试验数据的标准化处理

3.5网络模型及参数选择

3.6程序实现

3.7结果分析

3.7.1样本点的计算结果分析

3.7.2验证点的计算结果分析

3.7.3预测万有特性结果分析

3.8存在问题及应用前景

第四章结论

参考文献

附录

致谢