基于不同人工神经网络的CNG发动机排气温度预测模型研究

作者：张鹏; 张铖; 毛功平

来源：内燃机, 2020, (02): 19-24.

DOI：10.3969/j.issn.1000-6494.2020.02.005

• CNG发动机
• 排气温度模型
• 人工神经网络

为了提高CNG发动机排气温度预测精度,基于BP、RBF和GRNN神经网络建立了3种排气温度的预测模型。开展了CNG发动机台架实验,测量了不同工况条件下发动机的排气温度,利用实验值对模型进行训练,并预测了不同发动机转速、空气进气量、点火提前角等条件下的排气温度,将预测值与实验值进行了对比分析,评估了不同预测模型的准确性。结果表明:BP、RBF和GRNN 3种神经网络的误差分别为3.5%、2.8%和3.1%。RBF神经网络的预测误差比BP和GRNN神经网络的误差小,稳定性强,更适合CNG发动机的排气温度预测。

• 单位
  江苏大学