基于模糊神经网络的火花塞离子电流软测量方法及其应用

本篇硕士学位论文深入探讨了人工智能在火花塞离子电流软测量领域的理论方法及其实际应用。作者成志明在动力机械及工程专业背景下，针对现代发动机复杂传感系统带来的挑战，提出了利用模糊神经网络进行火花塞离子电流的软测量策略。 首先，论文从等离子体物理的角度出发，研究了燃气等离子体中带电粒子的产生和消失机制，结合化学动力学、热力学等多学科知识，构建了适用于点燃式发动机的火花塞离子电流数学模型。这一步旨在理解离子电流与发动机运行状态之间的内在关联，为后续的软测量提供了理论基础。 接下来，论文引入模糊神经网络的理论，设计了一种点火提前角时间差模糊神经网络模型，该模型将点火提前角度、扭矩和转速等关键参数作为输入，能够有效地映射发动机的工作状态。仿真结果证实了这种软测量模型的高效性和准确性，能够准确反映火花塞的工作性能。 在硬件层面，作者还设计并实现了火花塞离子电流检测与信号处理系统，采用低成本、易于安装的结构，通过在一台NFlE57FM单缸发动机的台架试验中，验证了该系统的实用性和稳定性。这一步展示了软测量技术如何应用于实际设备，提高工作效率。 论文的核心成果在于，通过软测量模型对点火提前角进行控制，实验证明了在连续工作长时间（96小时）内能保证成功的点火，并且在冷启动条件下也能一次成功点火，同时满足严格的排放标准。这表明模糊神经网络技术在火花塞离子电流的实时监测和优化控制方面具有显著优势，对于提升发动机性能和可靠性具有重要的实践意义。 关键词：软测量技术、火花塞、离子电流、模糊神经网络、热值，这些关键词突出了论文的核心内容和研究重点，展示了人工智能在汽车工程中的应用潜力。整体来看，本论文不仅理论严谨，而且具有很强的实用性，为火花塞离子电流的精确测量和发动机管理提供了新的思考方向。