摘要：针对过渡工况下汽油机进气流量预测难度较高的问题,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化广义回归神经网络(GRNN)的进气流量预测模型。该模型利用SSA算法对GRNN的平滑因子进行寻优辨识,并采用斯皮尔曼法和对比分析法提取模型的特征参数,以达到较好的预测精度和泛化性能。运用过渡工况进气流量样本数据对模型进行训练和预测,结果表明:在加减速工况下,SSA-GRNN模型预测值的平均相对误差均小于1%;相较于BP、RBF和GA-SVR进气流量预测模型,SSA-GRNN模型具有更高的预测精度和泛化性能,更加适用于汽油机过渡工况进气流量的预测。

摘要：为了提高汽油机点火提前角预测的精确性,从而改善发动机性能,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的点火提前角预测模型。该模型通过SSA对LSSVM的正则化参数c和核函数参数σ进行优化辨识,提高模型自身的鲁棒性与泛化能力,使LSSVM的预测性能和泛化性均都达到最佳。运用汽油机试验数据对模型进行训练和预测,并将仿真结果分别与反向传播(BP)神经网络模型、径向基核函数(RBF)神经网络模型进行横向对比分析。仿真结果表明:SSA-LSSVM模型的预测值与试验值的平均相对误差(MRE)控制在2.5%范围之内,与常规的BP预测模型、RBF预测模型相比,MRE分别下降2.35%和1.56%,表明SSA-LSSVM模型具有更高的预测精度,更加适用于汽油机点火提前角预测。

摘要：以某四缸水冷车用柴油机为样机,应用GT-Power软件搭建车用柴油机仿真模型,通过改变预主喷间隔、预喷油量和废气再循环(EGR)开度,研究中等负荷及转速工况下,不同的预喷策略以及引入外部EGR后两者共同作用对车用柴油机燃烧和排放性能的影响。试验结果表明:随着预喷正时从-17°CA提前到-37°CA,预喷油量从3.3 mg增加到9.9 mg,燃烧特性、碳氢化合物(HC)和一氧化碳(CO)排放均得到有效改善,但燃油消耗率和NOx排放总体呈上升趋势。在预喷策略的基础上引入外部EGR后,随着EGR率从5%增加到25%,NOx排放保持在较低水平,但缸内燃烧变差,HC和CO排放增多。在1 800 r/min、50%负荷的试验工况下,较小的预喷油量、中等的预喷间隔以及中等的EGR开度更有利于车用柴油机的燃烧和排放。

摘要：针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题,分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性,提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势,采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取,并利用遗传算法(GA)对模型参数进行寻优辨识,以提高模型的泛化性能和预测精度。运用汽油机过渡工况仿真试验数据对模型进行了训练和预测,并应用MATLAB/LIBSVM工具箱实现SVR模型的回归预测功能。结果表明:SVR模型的预测值与试验值的误差控制在2%范围之内,有效实现了过渡工况进气流量的预测;与常规的RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型相比,SVR模型具有更高的预测精度,适用于汽油机过渡工况空燃比的精准控制。