[發明專利]點火提前角預測系統及其方法在審
| 申請號: | 201410519603.2 | 申請日: | 2014-10-07 |
| 公開(公告)號: | CN104598654A | 公開(公告)日: | 2015-05-06 |
| 發明(設計)人: | 李楊宇;徐尼云 | 申請(專利權)人: | 蕪湖揚宇機電技術開發有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/40 | 分類號: | G06F17/40;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司: | 無 | 代理人: | 無 |
| 地址: | 241000 安徽省蕪湖*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 點火 提前 預測 系統 及其 方法 | ||
1.一種點火提前角預測系統,其特征在于,該系統包括:
信號采集單元,采集影響點火提前角的發動機轉速、負荷和冷卻水溫參數;
處理器,連接并接收信號采集單元的信號,利用粒子群優化RBF模型分析處理信號采集單元的參數信號輸出發動機的點火提前角;
顯示終端,連接處理器,接收并顯示處理器處理輸出的點火提前角結果。
2.根據權利要求1所示的點火提前角預測系統,其特征在于,所述信號采集單元包括轉測量發動機轉速的速傳感器、測量發動機負荷的測功器和測量發動機內部冷卻水溫度的溫度傳感器。
3.根據權利要求1所示的點火提前角預測系統,其特征在于,所述處理器包括數據庫,數據庫中包括點火提前角的試驗數據,數據庫中的數據用于粒子群優化RBF模型的機器訓練。
4.根據權利要求1所示的點火提前角預測系統,其特征在于,所述顯示終端包括顯示器和輸入鍵盤,顯示器用于顯示處理器輸出的結果,輸入鍵盤用于工作人員輸入指令和更改指令。
5.一種點火提前角預測系統的方法,其特征在于,該方法步驟包括:
步驟一、建立RBF模型,利用粒子群算法優化訓練RBF模型參數,得到最優模型;
步驟二、改變發動機負荷,記錄發動機待測參數數據和點火提前角;
步驟三、采用粒子群優化RBF模型對待測發動機參數進行分析預測,輸出最優點火提前角;
步驟四、輸出的點火提前角信息結果顯示在顯示終端上;
步驟五、點火提前角和對應的發動機參數數據存入數據庫。
6.根據權利要求5所述的點火提前角系統的方法,其特征在于,所述步驟三中的待測發動機參數包括發動機的轉速參數、負荷參數和冷卻水水溫參數,分別是由轉速傳感器、測功器和溫度傳感器測量得到的。
7.根據權利要求5所述的點火提前角系統的方法,其特征在于,所述步驟三中的粒子群優化RBF模型的步驟包括:
初始化粒子群:?確定粒子群的規模,初始位置和速度,根據約束條件對每個粒子初始化;
計算每一個粒子的目標函數值,即所要優化函數的值;
更新每一個粒子a?的位置局部最優值Pbest和全局最優值Gbest;
更新每一個粒子a的飛行速度和位置;
判斷數據是否達到RBF模型標準,達到標準跳出循環,并計算相關系數,否則返回的步驟B?,直到滿足迭代的次數;
返回最優a?的值,并將最優化的參數傳遞給RBF模型。
8.根據權利要求5所述的點火提前角系統的方法,其特征在于,所述RBF模型的建立包括三個部分:
RBF神經網絡構建,隱層節點的“基”構成隱層空間,確定RBF的中心和映射關系;
RBF神經網絡訓練,以目標函數最小化為準則對隱層各個節點的中心點與偏差以及輸出權值進行調整修正;
RBF神經網絡識別,?RBF神經網絡模型輸入測試數據。
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