針對汽油發(fā)動機動力學系統(tǒng)的高度復雜的非線性特性,提出了Chaos-RS-RBF（chaos-rough sets-radial basis function）算法對油膜動態(tài)參數(shù)進行辨識。在判斷發(fā)動機動力學系統(tǒng)混沌（chaos）特性的基礎上,通過相空間重構技術恢復其固有的高度復雜的非線性特性,獲得多維狀態(tài)空間時間序列,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）算法對多維狀態(tài)空間時間序列進行辨識,獲得油膜動態(tài)參數(shù)辨識值。仿真結果顯示,與最小二乘法及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡相比較,Chaos-RS-RBF模型具有更高的精度,對實際工程應用具有較好的借鑒意義。 

【文章來源】：大理大學學報. 2020,5(06)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型

為提高油膜動態(tài)參數(shù)辨識精確度，建立了如圖2所示的油膜動態(tài)參數(shù)辨識模型。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、冷卻液溫度及進氣管壓力等數(shù)據(jù)，并進行歸一化處理，根據(jù)相空間重構理論進行數(shù)據(jù)重構恢復系統(tǒng)原理的非線性特性，經(jīng)過時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)絡的輸入向量，對其進行訓練及辨識獲取油膜動態(tài)參數(shù)辨識值。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態(tài)參數(shù)辨識仿真試驗中，Chaos-RS-RBF模型與試驗標定值之間誤差最小，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡辨識法誤差次之，最小二乘法誤差最大；Chaos-RS-RBF模型具有精度高、收斂快、泛化能力強等特點，表明了Chaos-RS能有效提高RBF的辨識精度及收斂速度。最小二乘法存在收斂速度慢，易陷入局部極小化等缺陷，常用于實驗室對油膜參數(shù)推算，無法實現(xiàn)工程實際應用。圖4 油膜蒸發(fā)時間常數(shù)τ的辨識值（n=2 000 r/min)

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3266305