基于BP神经网络的柴油发动机特性建模
作者:李洪涛,许家俊,张明柱,王建华 单位:河南科技大学机电工程学院,黄河交通学院,机械装备先进制造河南省协同创新中心,拖拉机动力系统国家重点实验室 本文刊于: 《农机化研究》 2021年第0期
关键词:
燃油特性 调速特性 神经网络 最小二乘法 柴油机Keywords:
fuel characteristics,speed regulation characteristics,neural network,least squares method,diesel engine
摘要
建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。
基金项目:
国家自然科学基金项目(51375145);拖拉机动力系统国家重点实验室开放课题(AKT2019001)