[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

技術領域

本發明涉及汽車發動機電控系統標定的領域，更具體的涉及一種點火提前角預測系統及其方法。

背景技術

點火提前角是指從點火時刻起到發動機活塞到達壓縮上止點，這段時間內曲軸轉過的角度?；旌蠚鈴狞c燃、燃燒到燒完有一個時間過程，最佳點火提前角的作用就是在各種不同工況下使氣體膨脹趨勢最大段處于活塞做功下降行程，這樣效率最高，振動最小，溫升最低。

點火提前角對汽油機動力性、燃油經濟性及排放均有重要影響，其控制是汽油機電控系統的重要內容之一，目前汽油機點火提前角都通過臺架試驗來標定，即以某種性能為優化目標，然后確定點火提前角與運行工況之間的關系。由于標定試驗不能覆蓋所有的運行工況，非試驗測定的工況通常采用插值方法確定點火提前角，而插值方法存在一定誤差。

發明內容

為了克服現有技術中在預測點火提前角的實驗運行工況不夠全面的不足，本發明提供一種點火提前角預測系統及其方法。

本發明的技術方案是：一種點火提前角預測系統，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。

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。

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。

所述顯示終端包括顯示器和輸入鍵盤，顯示器用于處理器輸出的結果，輸入鍵盤用于工作人員輸入指令和更改指令。

一種點火提前角預測系統的方法，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。

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。

所述步驟三中的粒子群優化RBF模型的步驟包括：

A.??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；

B.??計算每一個粒子的目標函數值，即所要優化函數的值；

C.??更新每一個粒子a?的位置局部最優值Pbest和全局最優值Gbest；

D.??更新每一個粒子a的飛行速度和位置；

E.??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；

F.??返回最優a?的值，并將最優化的參數傳遞給RBF模型。

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。

本發明有如下積極效果：本發明系統中通過檢測發動機多項主要影響點火提前角的參數進行最優點火提前角預測，此外還可以增加參數，本系統是在參數改變中檢測記錄的點火提前角，覆蓋了發動機了所有運行工況，檢測結果更加準確，結果直接顯示在顯示終端上，檢測人員查看方便。而且本發明系統使用的是粒子群優化RBF模型進行的數據分析處理，處理數據時收斂速度快、學習能力快、操作簡單，比之通常使用的插值法更加準確可靠。

附圖說明

圖1?是本發明中點火提前角預測系統的工作框圖；

圖2?是本發明中點火提前角預測系統方法的工作流程圖；

圖3?是本發明中RBF模型的工作流程圖。

具體實施方式