济柴柴油机-神经网络运用在点火能量控制中的转速和信号汽车发动机离地多高

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【摘要】随着电子控制技术的发展，人们不再满足于采用传统的查表插值法预定最优控制方法来实现系统的最优控制。 相反，自适应控制、模糊控制、神经网络控制和模糊神经网络控制等控制领域的最新成果正逐渐应用于各种控制系统的设计中。 人工神经网络由于模仿人脑的结构船用柴油机，具有图像思维能力，识别和处理模糊或随机信号等离子体发动机，适合解决非线性问题，越来越引起人们的兴趣等离子体发动机，已成为理论的重要组成部分。人工智能研究。 新的兴趣领域。 点火能量是衡量汽油机点火系统性能的重要指标，直接影响发动机的动力性和经济性。 如果点火能量太低，发动机的功率和扭矩会下降船用柴油机，油耗增加，排放恶化，甚至发动机熄火； 如果点火能量过高，会造成能量浪费，并降低点火系统的寿命。 目前，点火系统的设计往往只考虑如何尽可能提高点火能量，使其能够满足各种工况下的点火需要。 这克服了传统点火系统无法可靠点火的缺点，并使点火能量保持在高能量。 点火状态。 本文以发动机转速和负荷信号作为控制系统的输入信号，利用神经网络控制发动机在不同工况下的点火次数，使点火能量满足点火和点火的需要。发动机点火系统的性能可以接近最佳。 基于上述控制方法，进行了控制系统的硬件、软件和抗干扰设计，重点是神经网络算法的选择、网络结构的确定、神经网络隐层数、神经元数等。每个隐藏层，以及适当的神经元激活函数、适当的训练次数。 实验表明，神经网络在点火能量控制中的应用是可行的，能够满足模块的设计要求。

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