论文摘要
针对发动机气门无凸轮驱动控制精度较低问题,采用改进神经网络控制电液无凸轮气门机构,并对控制效果进行仿真验证.设计了电液无凸轮机构驱动系统,建立了发动机气门动力学模型.采用两个径向基神经网络控制液压伺服阀运动,引用粒子群算法并进行改进,将改进粒子群算法用于优化神经网络结构参数.采用Matlab软件对电液无凸轮气门机构运动结果进行仿真,并且与有凸轮气门机构结果进行对比.结果显示:优化前,控制气门升程、速度和加速度产生的最大误差分别为5.8×10-2mm,8.7×10-2mm·s-2;优化后,气门控制升程、速度和加速度产生的最大误差分别为3.5×10-2mm,4.8×10-2mm·s-2.采用改进神经网络控制电液无凸轮气门机构,能够较好地实现对气门升程和正时的控制.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 白洁,王胜
关键词: 改进粒子群算法,气门机构,神经网络控制,误差,仿真
来源: 中国工程机械学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 动力工程,自动化技术
单位: 吉林电子信息职业技术学院汽车工程学院,燕山大学机械工程学院
基金: 河北省自然科学基金资助项目(E2014203190)
分类号: TP18;TK403
DOI: 10.15999/j.cnki.311926.2019.06.009
页码: 515-518+522
总页数: 5
文件大小: 786K
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