基于工况点线性模型的内燃机车柴油机在线辨识

建立了内燃机车柴油机各工况点及其附近的等效线性模型 ,用一系列等效的工况点线性模型描述了柴油机复杂的非线性特性。在分析柴油机闭环辨识条件的基础上 ,使用相关分析———最小二乘两步法 ,对装备在内燃机车上的 12V180ZJ型柴油机进行了在线辨识。辨识试验与仿真结果表明 ,这种建模方法是合理可行的。该模型可用于柴油机控制系统的分析与设计。

基于RBF网络的柴油机非线性建模(英文)

根据在柴油机试验中得到的输入和输出数据,基于RBF神经网络,建立了描述柴油机动态性能的非线性神经网络模型。提出了一个改进的自组织网络(MSOM),可以根据柴油机输入输出数据的空间分布和给定的逼近误差自动选择RBF网络的中心。RBF网络的权重用最小方差方法估计出。仿真结果表明,该非线性的神经网络模型可以准确地描述柴油在整个工作范围内的动态性能。该模型将被用于柴油机控制系统的性能分析和控制方案设计中。