基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽油機(jī)性能預(yù)測(cè)

內(nèi)燃機(jī)中使用的汽油和柴油很容易從自然界中獲取，并且方便儲(chǔ)存和運(yùn)輸。石油作為發(fā)動(dòng)機(jī)的主要燃料已有一個(gè)多世紀(jì)了。近年來(lái)，嚴(yán)格的廢氣（CO、HC、積碳、PM、NOx、SOx）排放法規(guī)使世界各地的研究人員不斷地研究減少排放的措施。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）來(lái)源于對(duì)人類大腦的模擬，其能夠?qū)W習(xí)用例和解決非線性問(wèn)題，常常用于解決建立數(shù)學(xué)模型很困難或者根本無(wú)法建模的問(wèn)題。人工神經(jīng)元的非線性特性使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能解決自然界的許多問(wèn)題。

本研究采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，預(yù)測(cè)汽油機(jī)的比油耗、有效功率和發(fā)動(dòng)機(jī)的排氣溫度。為了獲取用于訓(xùn)練和測(cè)試上述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，采用4缸、4沖程汽油機(jī)，使其工作在不同的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和扭矩下。使用一些訓(xùn)練試驗(yàn)數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了基于標(biāo)準(zhǔn)反向傳播算法的發(fā)動(dòng)機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后，通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果和試驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比，測(cè)試了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、燃料流率、進(jìn)氣歧管的平均溫度和冷卻水入口溫度作為輸入層，而輸出層則分別是比油耗、有效功率和排氣溫度。采用Matlab程序優(yōu)化了由輸出層獲得的參數(shù)方程組。結(jié)果顯示，用于訓(xùn)練和測(cè)試的數(shù)據(jù)的R2（絕對(duì)方差）值約為0.99，RMS（均方根）值小于0.02，MEP（平均誤差百分比）小于2.7%。研究表明，作為一種可替代經(jīng)典建模技術(shù)的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能用于精確地預(yù)測(cè)內(nèi)燃機(jī)性能、溫度和其它參數(shù)。

刊名：Fuel（英）

刊期：2013年第111卷

作者：Yusuf Cay

編譯：張振偉