[發明專利]使用神經網絡控制車輛發動機的方法無效
| 申請號： | 200680014709.0 | 申請日： | 2006-04-25 |
| 公開（公告）號： | CN101198783A | 公開（公告）日： | 2008-06-11 |
| 發明（設計）人： | T·普呂尼耶 | 申請（專利權）人： | 雷諾股份公司 |
| 主分類號： | F02D41/18 | 分類號： | F02D41/18 |
| 代理公司： | 北京市中咨律師事務所 | 代理人： | 李崢;于靜 |
| 地址： | 法國布洛*** | 國省代碼： | 法國;FR |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 使用 神經網絡 控制 車輛 發動機 方法 | ||
1.一種控制車輛發動機的方法，其中，確定了該發動機的空氣容積填充效率(η)，其特征在于，借助于人工神經網絡(6)來確定所述效率的基礎值和校正值，并且將該基礎值和校正值相加。
2.根據前一權利要求所述的方法，其特征在于，根據所述發動機的轉數(N)來確定所述效率。
3.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，根據所述發動機的收集器中的壓力(Pcol)來確定所述效率。
4.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，根據進氣凸輪軸的定位定值與該軸的位置測量值之差(ΔCadm)來確定所述效率。
5.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，根據排氣凸輪軸的定位定值與該軸的位置測量值之差(ΔCech)來確定所述效率。
6.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，根據進氣閥門的升程規律與該閥門的位置之差(ΔLadm)來確定所述效率。
7.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，根據排氣閥門的升程規律與該閥門的位置之差(ΔLech)來確定所述效率。
8.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，根據所述發動機的定值力矩與最大力矩之比(Tqi)來確定所述效率。
9.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，根據所述收集器中的壓力和/或所述發動機的轉數來確定所述基礎值。
10.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，所述網絡(6)包括唯一的隱層(18)。
11.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，所述網絡(6)的激勵函數是tansig函數。
12.根據前述任一權利要求所述的方法，其特征在于，在非等距點之間離散所述網絡的激勵函數。
13.一種車輛發動機，包括適于確定所述發動機的空氣容積填充效率的控制構件，該控制構件包括神經網絡(6)，其特征在于，所述神經網絡適于確定所述效率的基礎值、借助于該神經網絡(6)確定校正值，并且將該基礎值和該校正值相加。
14.根據前一權利要求所述的發動機，其特征在于，它包括進氣凸輪軸和/或排氣凸輪軸的可變定位裝置。
15.根據權利要求13和14中任一項所述的發動機，其特征在于，它包括用于進氣閥門和/或排氣閥門的可變升程裝置。
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