RBF神经网络在柴油发动机调速特性建模中的应用与优势

该篇论文主要探讨了基于RBF神经网络的柴油发动机调速特性仿真建模技术。作者于微波、王东艳和赵丹丹来自长春工业大学电气与电子工程学院，他们通过对比传统柴油机调速系统建模方法如数学模型、经验公式和动力装置的关键稳态力矩-速度特性模拟，发现这些方法存在误差较大、拟合过程易产生畸变等问题。针对这些问题，他们提出了利用径向基函数(RBF)神经网络来建立发动机调速特性模型。 RBF神经网络以其卓越的逼近性能和高效训练速度成为首选。这种网络结构能够处理非线性关系，避免了多项式拟合中的复杂性，减少了误差，并能适应发动机调速特性随油门开度变化的复杂特性。论文强调了RBF神经网络在描述发动机外部性能参数，如油门开度与转速、扭矩之间的关系时，能够提供更高的精度和更精确的动力性能模拟。 为了实现这一目标，作者利用MATLAB集成系统中的SIMULINK工具箱构建了柴油发动机的仿真模型。这种方法使得模型的建立更加便捷，同时提高了模型的可靠性和实用性。通过将RBF神经网络应用于发动机调速特性建模，研究者们能够有效地评估和优化车辆的动力性和燃油经济性，从而为汽车动力系统的设计和控制提供更为精确的支持。 这篇论文不仅深入剖析了传统建模方法的局限性，还展示了RBF神经网络在解决柴油发动机调速特性建模问题上的优势，为汽车行业提供了新的建模策略和技术手段。通过仿真结果，作者证明了这种新型方法在实际应用中的有效性，对于提升发动机控制系统的精确度和性能具有重要意义。