孙艳辉
- 作品数：7 被引量：24H指数：3
- 供职机构：天津大学机械工程学院内燃机燃烧学国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理理学交通运输工程机械工程更多>>
- 基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法被引量：11
- 2007年
- 为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力.
- 谢辉孙艳辉吴召明
- 关键词：HCCI汽油机离子电流动态递归神经网络
- 基于Elman网络的HCCI发动机燃烧相位观测器的研究
- 本文首先定性分析了离子电流信号与发动机失火和爆震的关系，研究结果表明通过对离子电流信号的强弱分析可以判断发动机的失火情况，通过对离子电流信号的频谱分析可以判断发动机爆震的发生;对采集到的离子电流信号进行特征信息提取，并定...
- 孙艳辉
- 关键词：发动机失火爆震HCCI汽油机离子电流
- 文献传递
- 基于内部残余废气的汽油HCCI燃烧过程离子电流特性研究
- 燃烧相位和燃烧状态在HCCI燃烧控制中至关重要.为了控制该过程,需要一个来自某种燃烧传感器的反馈信号来确定实际燃烧过程的状态。本文通过对动态工况下火花塞离子电流与HCCI燃烧相位和燃烧状态的相关性进行研究,分析了离子电流...
- 谢辉吴召明孙艳辉
- 关键词：HCCI燃烧火花塞离子电流燃烧检测闭环控制
- 文献传递
- 基于内部残余废气的汽油HCCI燃烧过程离子电流特性被引量：9
- 2008年
- 燃烧相位和燃烧状态在HCCI燃烧控制中至关重要．为了控制该过程，需要一个来自某种燃烧传感器的反馈信号来确定实际燃烧过程的状态．通过对动态工况下火花塞离子电流与HCCI燃烧相位和燃烧状态的相关性进行研究，分析了离子电流的影响因素，提取出与燃烧相关的离子电流特征参数．结果表明，离子电流拐点相位、峰值相位与HCCI燃烧相位有很好的线性相关性，其相关系数在0．95以上，可以用于燃烧相位在线检测；离子电流峰值、积分面积和拐点值与燃烧负荷的相关系数都在0．65～0．73之间，可以在一定程度上反映燃烧负荷情况．通过检测离子电流信号用于HCCI燃烧指示并用于燃烧过程闭环控制．
- 谢辉吴召明孙艳辉
- 关键词：HCCI燃烧火花塞离子电流燃烧检测
- 用于HCCI发动机燃烧状态参数辨识的神经网络被引量：1
- 2007年
- 本文分别利用Elman网络、BP网络和RBF网络从离子电流信号辨识HCCI发动机的燃烧相位CA50,并对三种模型的各项性能进行了比较。该方法首先提取每个循环的离子流信号的4个特征信息,用提取的特征信息和发动机转速以及4个控制参数经归一化处理后,输入给神经网络,计算出CA50。本研究以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,另两个动态变负荷数据为测试样本。测试结果表明:Elman网络的训练耗时明显最长,计算时间稍长于BP网络和RBF网络;RBF网络具有最好的拟合精度,但泛化能力最差,而Elman网络的泛化能力最好,Elman观测器具有更强的抗干扰性。综合考虑Elman网络更适合于HCCI发动机燃烧状态参数辨识。
- 孙艳辉谢辉夏超英
- 关键词：HCCI汽油机离子电流ELMAN网络RBF网络
- 基于动态递归神经网络的HCCI发动机燃烧相位辨识模型
- 为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,本文提出了一种利用动态递归神经网络从汽缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50的方法.该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到一个由9个特征数构...
- 谢辉孙艳辉夏超英
- 关键词：HCCI汽油机动态递归神经网络
- 文献传递
- 基于动态递归神经网络的HCCI发动机燃烧相位辨识模型被引量：9
- 2007年
- 为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到一个由9个特征数构成的时间序列。一个Elman动态递归神经网络以该序列为输入,计算出燃烧相位CA50。以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中4个典型的HCCI动态变负荷过程数据,其中一个作为训练样本,另外3个作为测试样本。测试结果表明:该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA50预测误差小于0.25°CA;与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力;与直接热力学计算方法相比,具有突出的抗干扰性和容错能力。
- 谢辉孙艳辉夏超英
- 关键词：HCCI汽油机动态递归神经网络
