神经网络驱动的车用发动机高效广义预测控制方法

本文主要探讨了在车用发动机控制领域的创新方法，即基于神经网络的广义预测控制。发动机的非线性特性是提升燃油效率和减少污染物排放的关键挑战。研究者利用前向神经网络来构建非线性系统的模型，通过分解为线性和非线性两部分来处理复杂性。非线性部分采用了单隐层的BP神经网络，利用Davidon最小二乘法快速调整网络权重，这种方法具有较快的学习能力，能够实时优化模型。 线性部分则采用受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型，这是一种时间序列分析方法，通过递归最小二乘法(RLS)进行参数辨识，确保了模型的精度和稳定性。在每一步骤，非线性系统的网络模型被展开为线性回归模型，并通过非线性前馈增益的方式补偿建模误差，这种策略增强了控制器的自校正能力。 广义预测控制在此应用中发挥着核心作用，它结合了预测技术和反馈控制，能够在考虑到未来状态的情况下做出决策，以实现更高效的控制。通过这种方式，研究人员成功地设计出一种适合非线性系统的控制器，其特点是收敛速度快，控制动作平滑，控制效果显著。 论文的关键点在于对比传统的控制理论，如经典的查表法和PID控制，作者强调了现代智能控制理论的发展，特别是多变量最优解耦理论、自适应控制理论和预测控制理论的应用，这为车用发动机的精确控制提供了新的可能。研究结果表明，这种方法不仅能满足当前严格的排放法规要求，还能够随着电子技术和传感器技术的进步持续优化。 这篇文章对于理解和改进车用发动机的控制性能，特别是在非线性条件下提高燃油效率和降低污染方面，具有重要的理论价值和实际应用前景。