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基于信息融合的氫發(fā)動機(jī)故障診斷及優(yōu)化控制

發(fā)布時間:2021-03-13 01:02
  現(xiàn)如今全球化石燃料短缺,世界各國研究開發(fā)新型能源的任務(wù)迫在眉睫。氫氣以其自身的清潔性和永久可再生性受到了社會各界的青睞,氫燃料取代常規(guī)的汽油、柴油用于發(fā)動機(jī)時具有很多的優(yōu)點,但同時也存在著一定的問題,如它有著比汽油機(jī)低的輸出功率、易發(fā)生回火、早燃等異常燃燒,氫發(fā)動機(jī)的異常燃燒現(xiàn)象將會影響其正常的運(yùn)行生產(chǎn)。本文以信息融合技術(shù)為基礎(chǔ),展開的研究包括了:基于自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Self Organizing Maps,SOM)和多Agent系統(tǒng)融合的氫發(fā)動機(jī)早燃的診斷研究、基于蟻群-Fletcher-Reeves共軛梯度法(Ant Colony Optimization-CGF,ACO-CGF)融合的氫發(fā)動機(jī)早燃的優(yōu)化控制研究、基于粒子群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Particle Swarm Optimization-Back Propagation,PSO-BP)融合的氫發(fā)動機(jī)整體性能優(yōu)化研究。具體而言,闡述了氫發(fā)動機(jī)的優(yōu)點與異常燃燒的機(jī)理,以壓力升高率為線索對氫發(fā)動機(jī)的早燃進(jìn)行診斷并對其性能進(jìn)行優(yōu)化控制。本文的研究內(nèi)容包括:1.對氫發(fā)動機(jī)早燃的現(xiàn)象采用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行診斷,對于輕度早燃的診... 

【文章來源】:華北水利水電大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于信息融合的氫發(fā)動機(jī)故障診斷及優(yōu)化控制


我國近幾年新能源汽車保有量Fig1-1China"snewenergyvehicleownershipinrecentyears

基于信息融合的氫發(fā)動機(jī)故障診斷及優(yōu)化控制


世界范圍能源消費(fèi)情況

基于信息融合的氫發(fā)動機(jī)故障診斷及優(yōu)化控制


中國能源消耗情況


本文編號:3079301

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