基于免疫神经网络的发动机自适应控制
【摘要】:针对汽车发动机参数具有离散性、非线性和不确定性,难以精确控制瞬态过程的过量空气系数和点火时刻的问题,提出了一种基于免疫神经网络的发动机自适应控制。该方法很好地融合了基于遗传算法的模糊控制参数离线寻优和基于BP神经网络的免疫在线调节优势。在模糊控制参数离线优化的基础上,探讨了基于BP神经网络的免疫在线自适应调节。实验表明,发动机的动力性、经济性指标和自适应能力取得到了明显提高。
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