李岳林+周喆++徐東輝++謝安平++廖伯榮

摘要：汽油機油膜參數(shù)具有多維非線性特性，當前使用的試驗標定法及辨識法難以精確確定參數(shù)值，對此提出了混沌時序最小二乘支持向量機（LS-SVM）預(yù)測模型。已知汽油機油路系統(tǒng)在時間序列具有非線性混沌特性，對油膜參數(shù)試驗標定數(shù)據(jù)進行相空間重構(gòu)，采用支持向量機對重構(gòu)后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練及預(yù)測，得出預(yù)測結(jié)果，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進行了對比分析。驗證了LS-SVM模型具有更強的非線性預(yù)測能力，能夠有效地提高油膜參數(shù)的預(yù)測精度。

關(guān)鍵詞：瞬態(tài)工況；油膜參數(shù)；相空間重構(gòu)；支持向量機；預(yù)測

中圖分類號：TK411 文獻標識碼：A

車用汽油機在瞬態(tài)工況時所產(chǎn)生的實際缸內(nèi)空燃比相對于目標空燃比的偏離，將對汽油機的排放性能、燃油經(jīng)濟性以及動力性產(chǎn)生很大的消極影響，而影響瞬態(tài)工況下空燃比控制精度的主要原因是由于油膜動態(tài)效應(yīng)的存在[1]。為了精確控制瞬態(tài)工況下的空燃比，需較準確地確定各個工況下的油膜參數(shù)，目前辨識油膜參數(shù)的方法主要有廣義最小二乘法、解耦辨識法及試驗標定法等[2]。但由于油路系統(tǒng)是一個多維的非線性系統(tǒng)，精確辨識難度較大，而對油膜參數(shù)進行試驗標定時，該參數(shù)對冷卻液溫度及發(fā)動機工況的影響也較敏感，所以對油膜模型參數(shù)進行準確的標定并不容易[3]。針對以上原因，本文提出了混沌時序LS-SVM預(yù)測模型，并應(yīng)用于發(fā)動機瞬態(tài)工況油膜參數(shù)的辨識當中。發(fā)動機油路系統(tǒng)受冷卻液溫度、節(jié)氣門開度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速等多種因素的影響具有多維非線性混沌特性，通過相空間重構(gòu)恢復(fù)汽油機油路系統(tǒng)的多維非線性混沌特性，有利于提高油膜參數(shù)預(yù)測精度。LS-SVM遵循結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，有效地解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合、易陷入局部極小值和泛化能力差的缺陷[4]，因此將混沌時序與LS-SVM兩者有效地融合起來，建立一種混沌時序支持向量機預(yù)測模型將有助于提高發(fā)動機瞬態(tài)工況油膜參數(shù)的預(yù)測精度。最后仿真驗證了LS-SVM模型具有比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強的非線性預(yù)測能力，能夠有效地提高油膜參數(shù)的預(yù)測精度。

4 結(jié)論

針對汽油機瞬態(tài)工況油膜參數(shù)的多維非線性混沌特性，提出了汽油機瞬態(tài)工況油膜參數(shù)的混沌時序LS-SVM預(yù)測模型，對重構(gòu)后的試驗數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練與預(yù)測。試驗仿真結(jié)果顯示混沌時序LS-SVM預(yù)測模型有效地提高了預(yù)測精度，明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分驗證了混沌時序支持向量機預(yù)測模型具有更強的非線性預(yù)測能力及學(xué)習(xí)與泛化能力，能夠有效地提高汽油機瞬態(tài)工況油膜參數(shù)的預(yù)測精度，具有較高的應(yīng)用價值。

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李岳林（1963-），男，湖南寧鄉(xiāng)人。教授、博士生導(dǎo)師，主要從事汽車節(jié)能減排與新能源技術(shù)研究。

Tel：0731-85258366 E-mail：li.yuelin@163.com

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周 喆（1988-），男，湖南邵陽人。碩士研究生，主要研究方向為汽車節(jié)能減排與新能源技術(shù)。Tel：13657416746 E-mail：zhezhou1988@163.com