[发明专利]火花塞局部混合气浓度软测量方法

权利要求书

1.一种火花塞局部混合气浓度软测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

A.获取主导变量，建立数学模型：

(1)提取发动机的转速、负荷和喷油量；

(2)采集离子电流，提取特征参数Ip、S和Tms；

(3)通过开关型氧传感器检测氧的参数；

(4)建立BP神经网络软测量模型；

B.获取二次变量，建立黑箱模型：

(1).通过火花塞离子电流的检测获取二次变量Ip、S和Tms，开关型氧化锆式氧传感器输出获取氧传感器信号，线性空燃比检测获取A/F，过滤后形成样本集；

(2).建立黑箱模型；

误差纠正学习模型对BP神经网络软测量模型进行离线训练，对训练好的软测量模型用于线测量中。

2.根据权利要求1所述的火花塞局部混合气浓度软测量方法，其特征在于：基于BP神经网络软测量模型，创建面向Matlab的λSS神经网络模型，其中输入矢量P维数为4，由[Ip，S，Tms，O₂]组成；隐层含有5个神经元，采用tansig作为传递函数；输出层含有1个神经元，采用purelin传递函数；网络训练函数取trainlm，采用newff函数生成网络模型。

3.根据权利要求1或2所述的火花塞局部混合气浓度软测量方法，其特征在于：建立BP神经网络软测量模型的步骤：

(1)加载样本数据；

(2)对样本数据进行标准化处理；

(3)将样本数据划分为训练集和测试集；

(4)创建神经网络；

(5)对网络进行训练；

(6)对网络进行仿真训练；

(7)将仿真结果与目标输出作线性回归分析。