基于智能控制的汽车发动机可变配气相位系统

提出了基于智能控制的发动机可变配气相位控制方法。采用神经网络构成配气相位产生器,解决了发动机脉谱图的输入与输出非线性映射问题。采用模糊控制器构成可变配气相位控制系统,解决了在无被控对象数学模型的情况下,可变配气相位难以有效控制问题。汽车道路试验表明:整个系统工作稳定,具有良好的动态和稳态性能,高速时汽车等速燃油消耗平均下降了10％,直接挡加速时间下降了4.8％,最低稳定车速限值降低了8.3％。

基于神经网络和模糊控制的可变配气相位系统

提出了基于神经网络和模糊控制的汽车发动机可变配气相位控制方法。采用神经网络构成配气相位产生器 ,解决了发动机脉谱图的输入与输出非线性映射问题。采用模糊控制器构成可变配气相位控制系统 ,解决了在无被控对象数学模型情况下 ,可变配气相位难以有效控制问题。实验表明 :基于神经网络的相位产生器 ,具有良好的非线性逼近能力和泛化能力。系统工作稳定 ,具有良好的动态性能和稳态性能 。