[发明专利]一种基于神经网络模型的汽油机次充模型进气量估算方法

说明书

本发明涉及发动机参数估计领域，具体的说涉及一种基于神经网络模型的汽油机次充模型进气量估算方法。包括以下步骤：1、通过发动机台架测量并记录每个稳态工况点的数据；所述数据包括发动机转速、空燃比、油耗量、节气门开度、节气门前后压力比值；2、根据步骤1记录的数据计算进气量；3、对节气门开度、节气门前后压力比值以及进气量进行归一化处理；4、构建神经网络模型；5、将处理后的数据带入神经网络模型中进行训练；6、利用训练后的神经网络模型估算发动机进气量。本发明针对不匹配进气流量计的发动机，能够根据节气门开度和前后压力比值通过神经网络模型估算出进气量，提高了结果准确性，对发动机电控系统控制稳定性有较大帮助。

技术领域

本发明涉及发动机参数估计领域，具体的说涉及一种基于神经网络模型的汽油机次充模型进气量估算方法。

背景技术

发动机进气量在发动机电控系统中是一个重要参数，其准确性对发动机的运行稳定性、经济性有较大影响，对发动机电控系统的精确控制有重要意义。针对未匹配流量计的汽油机，无法直接通过测量得到进气量；当前的台架标定方法是汽油机电控系统中的次充模型通过MAP图表插值结合经验公式拟合得到进气量，这一方法受到发动机台架差异、节气门差异、经验公式等因素影响，无法保证准确性，经常需要重复性标定。

因此提出一种能够准确快速估算次充模型进气量的方法是有必要的。

发明内容

本发明提供了一种基于神经网络模型的汽油机次充模型进气量估算方法，该估算方法基于一次发动机台架试验的试验数据，运用构建的神经网络模型，实现对汽油机次充模型进气量的精确实时估算，解决了现有发动机进气量计算方法存在的上述问题。

本发明技术方案结合附图说明如下：

一种基于神经网络模型的汽油机次充模型进气量估算方法，包括以下步骤：

步骤一、通过发动机台架测量并记录每个稳定工况点的数据；所述数据包括发动机转速、空燃比、油耗量、节气门开度、节气门前后压力比值；

步骤二、根据步骤一记录的数据计算进气量；

步骤三、对节气门开度、节气门前后压力比值以及进气量进行归一化处理；

步骤四、构建神经网络模型；

步骤五、将处理后的数据带入神经网络模型中进行训练，达到满足要求的精度；

步骤六、利用训练后的神经网络模型估算发动机进气量。

所述步骤一的具体方法为：

记录转速从1000转/分钟到5000转/分钟间隔500转/分钟，节气门开度从0％开始间隔2％，调节至节气门前后压力比值达到0.95停止的发动机转速、空燃比、油耗量、节气门开度、节气门前后压力比值数据。

所述步骤二的具体方法如下：

airflow＝lambda×fb_val×14.5

式中，airflow为发动机实际进气量，单位为kg/h；lambda为空燃比，五量纲单位；fb_val为发动机油耗量，单位为kg/h。

所述步骤三的具体方法如下：

归一化处理公式如下：

式中，y_i为x_i经过归一化处理后的值；x_i为第i个量；x_max为数据中最大值；x_min为数据中最小值。

所述步骤四的具体方法如下：