基于模糊神经网络的火花塞离子电流的软测量理论方法及应用

摘要

随着现代科技的飞速进步，设计结构日趋复杂的发动机上所使用的多种传感器不但会影响发动机的燃烧，甚至会影响其使用寿命和可靠性。而近些年来，在不增加原发动机零部件的条件下，利用包含大量发动机燃烧和运转信息的离子电流对其工作状态及参数进行测量，则是解决这一矛盾的极佳方案。而作为一门具有广阔发展前景的新兴工业技术-软测量技术以及模糊神经网络技术的同样飞速发展，为火花塞离子电流的软测量的实现提供了一条新思路。 本文以湖南株洲湘火炬火花塞有限责任公司委托项目——火花塞的热值测试项目为依托，主要开展了以下研究： (1)在等离子体概念的基础上，对燃气等离子体中带电粒子的产生和消失机理进行研究和阐述，进而综合运用化学动力学、热力学和等离子体物理学的有关知识建立了点燃式发动机火花塞离子电流的数学模型。 (2)基于模糊神经网络的理论方法，提出了一种利用点火提前角度，发动机的转矩和转速等特征参数作为辅助变量的点火提前角时间差模糊神经网络软测量模型，仿真结果表明，该软测量模型具有非常好的映射性能。 (3)基于火花塞离子电流法的测量原理和方法，设计了火花塞离子电流检测与信号处理系统，其检测装置结构合理、成本低廉、安装简便，并且通过一台NF1E57FM单缸发动机的台架试验，取得了比较好的效果。 (4) 实验结果表明，当利用该软测量模型对点火提前角进行控制时，该软测量模型能在连续工作96h内实现成功点火以及在冷起动条件下保证一次性点火成功，且能满足排放性能要求。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1软测量技术概论

1.2神经网络与模糊理论的发展状况

1.3火花塞离子电流检测技术研究现状及进展

1.4本课题的提出以及主要研究内容

1.4.1课题的提出

1.4.2主要研究内容

第2章软测量技术基础

2.1软测量模型的概述

2.2软测量模型的建立方法

2.2.1基于工艺机理分析的方法

2.2.2基于状态估计的软测量

2.2.3基于回归方法

2.2.4基于模式识别与模糊数学的方法

2.2.5基于人工神经网络的软测量

2.3软测量模型的影响因素

2.3.1建模方法的选择

2.3.2辅助变量的选择

2.3.3测量数据的处理和变换

2.4软仪表的在线校正

2.5软测量技术的应用及展望

2.6小结

第3章离子电流法基本原理

3.1火花点火发动机中离子生成平衡分析

3.1.1火花塞点火发动机缸内气体状态

3.1.2点燃式发动机燃气等离子体的形成过程

3.2不同时域离子电流的数学计算模型

3.2.1焰前反应期离子电流计算模型

3.2.2焰后高温期离子电流计算模型

3.3离子电流信号在火花塞热值检测中的应用

3.3.1火花塞的热值的标定

3.3.2火花塞热值的传统测定方法

3.3.3火花塞离子电流检测方法

3.4火花点火发动机离子电流信号的特征

3.5影响离子电流波形的因素

3.5.1离子电流的转速特性

3.5.2离子电流的负荷特性

3.5.3离子电流的影响因素

3.6小结

第4章点火提前角时间差模糊神经网络软测量技术

4.1模糊神经网络的基础理论

4.1.1模糊控制理论的发展与应用

4.1.2神经网络的发展与应用

4.2神经网络和模糊技术的结合的基本方法

4.2.1模糊神经网络的发展现状

4.2.2神经网络和模糊技术的结合的基本方法

4.3模糊神经元与模糊神经网络

4.3.1模糊神经元

4.3.2模糊神经网络模型

4.3.3模糊神经网络的学习算法

4.4点火提前角时间差模糊神经网络软测量模型

4.4.1模糊BP网络结构确定

4.4.2模糊神经网络软测量模型特征参数模糊化

4.4.3点火提前角时间差模糊神经网络软测量模型参数确定

4.4.4点火提前角时间差反模糊化输出

4.4.5点火提前角时间差模糊神经网络软测量仿真应用

4.5小结

第5章试验装置与结果分析

5.1基本试验装置

5.1.1发动机的试验台架

5.1.2火花塞离子电流检测的试验台架

5.2系统硬件的组成

5.2.1系统处理单元

5.2.2曲轴转角信号发生器

5.2.3信号预处理电路

5.3试验测试及结果分析

5.4软测量模型的应用效果

5.5小结

结论

参考文献

附录

致谢