針對(duì)汽油發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的高度復(fù)雜的非線性特性,提出了Chaos-RS-RBF（chaos-rough sets-radial basis function）算法對(duì)油膜動(dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)。在判斷發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)混沌（chaos）特性的基礎(chǔ)上,通過相空間重構(gòu)技術(shù)恢復(fù)其固有的高度復(fù)雜的非線性特性,獲得多維狀態(tài)空間時(shí)間序列,利用粗糙集（rough sets,RS）刪除大量冗余數(shù)據(jù),最后采用徑向基函數(shù)（radial basis function,RBF）算法對(duì)多維狀態(tài)空間時(shí)間序列進(jìn)行辨識(shí),獲得油膜動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)值。仿真結(jié)果顯示,與最小二乘法及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較,Chaos-RS-RBF模型具有更高的精度,對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用具有較好的借鑒意義。 

【文章來源】：大理大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,5(06)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

為提高油膜動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)精確度，建立了如圖2所示的油膜動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)模型。本文通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)分別采集噴油脈寬、節(jié)氣門開度、轉(zhuǎn)速、冷卻液溫度及進(jìn)氣管壓力等數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化處理，根據(jù)相空間重構(gòu)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)恢復(fù)系統(tǒng)原理的非線性特性，經(jīng)過時(shí)域及頻域分析后提取信息決策表，通過粗糙集屬性約簡處理，刪除大量不必要的冗余數(shù)據(jù)，得到?jīng)Q策表約簡，將通過粗糙集處理后的數(shù)據(jù)作為RBF網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練及辨識(shí)獲取油膜動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)值。圖2中，U(t)為噴油脈寬；α為節(jié)氣門開度；ω(t)為轉(zhuǎn)速；Tcool為冷卻液溫度；Pm為進(jìn)氣管壓力。

由圖3、4和表1、2可知，在隨節(jié)氣門開度變化下的油膜動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)仿真試驗(yàn)中，Chaos-RS-RBF模型與試驗(yàn)標(biāo)定值之間誤差最小，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)法誤差次之，最小二乘法誤差最大；Chaos-RS-RBF模型具有精度高、收斂快、泛化能力強(qiáng)等特點(diǎn)，表明了Chaos-RS能有效提高RBF的辨識(shí)精度及收斂速度。最小二乘法存在收斂速度慢，易陷入局部極小化等缺陷，常用于實(shí)驗(yàn)室對(duì)油膜參數(shù)推算，無法實(shí)現(xiàn)工程實(shí)際應(yīng)用。圖4 油膜蒸發(fā)時(shí)間常數(shù)τ的辨識(shí)值（n=2 000 r/min)

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3266305