基于BP神经网络的内燃机排气温度辨识
建立了内燃机排气温度BP神经网络模型，通过发动机试验台架采集内燃机转速、负荷、油耗、排气温度等参数作为模型学习样本。充分利用神经网络自学习功能，使用实验数据对模型训练，获得了样本发动机排气温度神经网络模型。在试验数据的基础上对内燃机神经网络模型进行了训练和误差分析，结果表明所建神经网络模型反映了实验样机的排气温度变化规律，在测试数据范围内，排气温度辨识误差小于1”％”，满足计算要求。内燃机排气温度神经网络模型的建立为内燃机排气温度控制提供了模型基础。
内燃机 排气温度 测试方法 BP神经网络模型
王惜慧 黄正展
华南理工大学机械与汽车工程学院,广东省,广州市 510641
国内会议
潍坊
中文
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2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）