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    新型智能脉络在柴油情态输出矩型勘验中运用
    来源:本站 作者:admin 发布日期:2015-5-19 点击次数:1325

    车辆在实际运行中,输出扭矩是柴油机电子控制和状态监测的一个重要参数。非接触式动态扭矩传感器价格昂贵,且大规模应用于装甲车辆柴油机实车扭矩测量难度较大,同时,实践证明柴油机不稳定工况时间占总工作时间的60%~80%;因此,研究柴油机在不稳定工况下的动态特性,并建立准确的柴油机动态输出扭矩模型对柴油机电控和状态监测都具有重要的意义。

      通常柴油机在非故障情况下,其不稳定原因主要有3种:油门开度不变,外界负荷发生变化;外界负荷不变,油门开度发生变化;油门开度和外界负荷都发生变化。文献<1 >系统总结了研究柴油机动态特性的方法,主要有试验研究和模拟计算2种。按照研究目的的不同,对各种动态特性模型的优缺点和适用范围进行了总结与对比,其研究目的与表现形式如所示。

      柴油机作为一个复杂的非线性、时变、滞后系统,能准确反映共工作特性的模型大约需要30个状态变量,采用这样的模型不仅计算复杂、工作量大,而且模型的求解也存在一定的难度。人工神经网络(ANN)具有很强的自适应、自学习能力,且具有以任意精度逼近任意非线性函数的特性,国内外许多研究人员对ANN在内燃机工程中的应用进行了详细的讨论。文献< 5 >作者开发了一个基于ANN的内燃机性能、排放实时预测系统;文献< 6 >作者利用ANN建立了火花点燃式发动机的模型,并进行了台架试验验证;文献< 7 - 8 >分别探讨了动态递归神经网络在柴油机动态模型辨识和柴油机输出扭矩预测控制模型中的应用等。可见: ANN由于能够逼近任意复杂的非线性关系和学习与适应不确定系统的动态特性;因此,基于稳态试验数据,采用人工神经网络,建立可用于柴油机电子控制和状态监测的动态输出扭矩预测模型,具有建模工作量小、模型简单、通用性较好等优点。

      1柴油机动态特性研究方法分类研究方法研究目的表现形式试验研究用于动态特性测试(基于动态试验台)试验数据用于整车性能仿真(基于稳态试验数据)动力性模型动态修正模型指数曲线逼近模型一阶惯性环节模型神经网络模型燃油经济性模型神经网络模型模拟计算用于控制分析线性模型准线性模型非线性模型用于参数优化和匹配非线性模型

      1柴油机输出扭矩神经网络模型的建立

      1. 1神经网络拓扑结构

      BP神经网络是一种具有3层或3层以上神经元的神经网络学习算法,包括输入层、中间层(隐含层)和输出层,全称为基于误差反向传播算法的人工神经网络。它的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元相互全连接,同层内神经元之间无连接,各层神经元之间无反馈连接,构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题,能够求解非线性问题的网络必须是具有隐含层的多层神经网络,且理论上已经证明,双隐含层的BP神经网络具有非常好的泛化能力。因此,可以采用具有2个隐含层的BP神经网络建立柴油机的动态输出扭矩预测模型。

      研究柴油机的实车动态特性,不仅要考虑驾驶员的油门操纵特性与柴油机总体性能参数的关系,即油门开度或加油尺杆位移与柴油机转速、扭矩的关系,还应引入柴油机内部热力过程的影响,如进气温度、进气压力和排气温度等因素。因此,柴油机的动态输出扭矩简化描述为

      M = f n, d, Tp,(1)

      式中:M为柴油机输出扭矩,单位为Nm;n为柴油机转速,单位为r/min;d为加油尺杆位移,单位为mm;T p为试验用废气涡轮增压柴油机涡轮后排气温度,单位为℃;f为神经网络输入与输出之间的非线性映射关系。因此,该BP神经网络输入层为3个神经元,分别为柴油机转速、加油尺杆位移和涡轮后排气温度。输出层有1个神经元,为柴油机输出扭矩。

      隐含层神经元的数量直接关系到网络的仿真精度、训练时间和泛化能力,需经反复的试验后才能确定。

      1. 2传递函数的确定

      传递函数又称为激活函数,是BP神经网络的重要组成部分,必须是连续可微的。BP神经网络经常采用S型的对数( logsig)或正切( tansig)函数以及线性(purelin)函数,如1所示。

      输出层神经元采用线性传递函数,整个网络的输出可以取任意值。在相同条件下(第1隐含层神经元数目为12,第2隐含层神经元数目为9,训练函数为Levenberg2MarquardtBP训练函数,每次训练的权值、阈值初始化相同) ,第1隐含层、第2隐含层神经元的传递函数分别采用logsig和logsig函数、logsig和tansig函数、tansig和logsig函数、tansig和tansig函数4种组合形式。采用的训练及测试样本为某型废气涡轮增压柴油机稳态工况台架试验的扭矩、转速、排气温度和加油尺杆位移测试数据,扭矩变化范围为223~1 854 Nm,转速变化范围为800~2 200 r/min,加油尺杆位移变化范围为1. 3~9. 2 mm,排气温度变化范围为238. 2~613. 1℃。经多次训练后发现,第1隐含层、第2隐含层神经元的传递函数分别采用tansig和tansig函数时输出结果较为平顺,收敛特性较好,测试样本目标值与预测值的相对误差最小。因此,BP神经网络的2个隐含层均采用S型的正切函数。

      1. 3隐含层神经元数目的确定

      隐含层神经元的数量直接关系到网络的仿真精度、训练时间和泛化能力。若神经元数量太少,则网络所能获取的用以解决问题的信息太少;若神经元数量太多,不仅增加训练时间,还可能出现所谓的“过渡吻合”(Overfitting)问题,即测试误差增大导致泛化能力下降;因此,合理选择隐含层神经元数量非常重要。

      采用不同神经元数目组合形成的神经网络对训练样本进行试算,假定第1隐含层神经元数为s1,第2隐含层神经元数目为s2,分别考虑s1,s 2各自从3~12变化。经多次训练后发现,各种神经元数量组合形成的神经网络均能得到收敛的结果。但通过对比测试误差得出比较理想的数量组合是< 4, 5 >、< 6,4 >、<7, 4 >、<10, 7 >、< 11, 7 >和<12, 9 >.综合考虑网络的训练时间、训练精度及容错性因素, BP神经网络的2个隐含层的神经元数量取为< 10, 7 >.最终网络结构如所示,其中第2隐含层与第1隐含层结构相同,但神经元数量不等。

      2仿真结果分析

      仿真程序基于MATLAB 6. 5提供的神经网络工具箱编写而成。训练及测试样本为某型废气涡轮增压柴油机稳态工况台架试验数据,其中,测试样本为柴油机800 r/min和1 500 r/min时的负荷特性试验数据,以检验网络的泛化能力;训练样本为柴油机其他转速时的负荷特性试验数据。设定期望均方误差为10- 4,最大训练次数为1 000次。

      2. 1训练样本的仿真结果

      样本训练过程中以样本点目标值的逼近作为程序的收敛条件。因此凡是成功的训练,训练样本点的预测值与目标值(试验值)之间应该具有最小的误差。由于篇幅所限,仅给出了柴油机1 400 r/min和2 200 r/min时训练样本目标值与预测值的对比。可见:训练好的网络具有较高的仿真精度,训练样本目标值与预测值的最大相对误差为3. 00%.

      2部分训练样本目标值与预测值对比

      2. 2测试样本的仿真结果

      以柴油机800 r/min和1 500 r/min时的负荷特性试验数据为测试样本。由于柴油机转速800 r/ min在训练样本转速范围以外,因此能够更好地检验网络的泛化能力。给出了测试样本目标值与预测值的对比。可见:测试样本目标值与预测值的最大相对误差为4. 32% ,训练好的网络具有较强的泛化能力。

      3测试样本目标值与预测值对比

      3结论

      1)采用MATLAB神经网络工具箱中的多层前馈BP网络可实现柴油机动态输出扭矩的非线性预测,相对于动态修正模型、指数曲线逼近模型和一阶惯性环节模型,来研究具有建模工作量小、模型简单和通用性较好等优点。

      2)以柴油机稳定工况台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及对应输出扭矩为训练和测试样本,采用经过归一化的训练样本与测试样本对具有双隐含层的BP网络进行训练,得到的训练误差为9. 71×10- 5,达到了预定目标。

      3)训练样本及测试样本的仿真结果表明:训练好的BP网络对柴油机动态输出扭矩的预测精度较高,网络泛化能力强,且计算时间短,可用于柴油机在线实时控制。

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