本文選題：控制理論與控制工程 + 故障檢測(cè)��； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：現(xiàn)有的發(fā)動(dòng)機(jī)故障檢測(cè)與隔離方法均是基于開環(huán)控制,在閉環(huán)控制系統(tǒng)下并不適用,本文研究了一種新的閉環(huán)控制系統(tǒng)故障檢測(cè)和隔離方法。針對(duì)現(xiàn)有的故障檢測(cè)方法是對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行實(shí)機(jī)測(cè)試這一問題,對(duì)SI發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行了非線性仿真,模擬發(fā)動(dòng)機(jī)的不同故障,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)氣路模型,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)SI發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行建模,分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集的缺點(diǎn),提出了一種新的數(shù)據(jù)采集方法,大大提高了模型精度。
[Abstract]:The existing methods of engine fault detection and isolation are based on open-loop control, which is not suitable for closed-loop control system. In this paper, a new closed-loop control system fault detection and isolation method is studied.Aiming at the problem that the existing fault detection method is to test the engine, the nonlinear simulation of SI engine is carried out to simulate the different faults of the engine. The simulation results show that the method is effective.The engine gas path model based on artificial neural network is established, and the SI engine is modeled by RBF neural network. The shortcoming of training data acquisition based on neural network model is analyzed, and a new data acquisition method is proposed.The precision of the model is greatly improved.
【作者單位】： 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院;長春建筑學(xué)院電氣信息學(xué)院;利物浦約翰莫爾大學(xué)技術(shù)與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11104020)
【分類號(hào)】：U472.9;TP273

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本文編號(hào)：1769487