神经网络驱动的车用发动机广义预测控制提升环保与效率

本文主要探讨了"基于神经网络的车用发动机广义预测控制"这一主题，发表于2012年的太原理工大学学报。作者李国勇针对非线性特性明显的车用发动机燃油控制系统提出了改进策略。研究的核心是利用神经网络技术来增强控制效果，以满足高效能和低污染的目标。 首先，论文构建了一个前向神经网络模型，将发动机系统划分为线性和非线性两部分。非线性部分采用单隐藏层的BP神经网络进行建模，通过Davidon最小二乘法在线动态调整网络权重，这种方法具有较快的学习速度，能够更好地捕捉非线性关系。 线性部分则采用了受控自回归积分滑动平均（CARIMA）模型，这是一个常用的时间序列分析方法，用于描述动态系统的行为。参数辨识采用递推最小二乘法（RLS），这种方法确保了模型参数的准确性。接着，通过将神经网络模型展开为线性回归模型，并采用非线性前馈增益补偿建模误差，构建出了一种自校正广义预测控制器。 这种广义预测控制器的优势在于它能适应非线性系统的动态变化，通过预测未来状态来优化控制决策，提高控制精度和稳定性。在仿真测试中，结果显示算法具有快速的收敛速度和出色的控制性能，控制动作平滑，达到了理想的控制效果。 论文的关键词包括非线性系统、BP神经网络、广义预测控制以及车用发动机，这些都表明了研究焦点集中在如何利用先进的控制理论和技术提升汽车发动机的性能。随着汽车工业的发展和环保要求的提高，这类基于智能控制的解决方案对于推动发动机控制技术的进步具有重要意义。 总结来说，这篇文章是一项关于汽车发动机控制领域的创新工作，展示了神经网络和广义预测控制在实际应用中的潜力，尤其是在解决非线性问题上的优势，这将有助于推动汽车行业向着更高效、环保的方向发展。