基于粒子群神经网络优化氢发动机点火提前角  

Advanced Ignition Angle Optimization of Hydrogen-fueled Engine Based on Particle Swarm Optimization Neural Network

作　　者：王丽君[1,2] 杨振中[2] 张庆波[2] 葛临东[1] 

机构地区：[1]解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002 [2]华北水利水电学院机械学院

出　　处：《小型内燃机与摩托车》2010年第4期61-64,共4页Small Internal Combustion Engine and Motorcycle

基　　金：河南省科技攻关项目(102102210034);2009年郑州市科技创新人才专项(096SYJH25086);2009年郑州市技术研究与开发项目(0910SGYG23261-3)

摘　　要：提出了基于粒子群算法(PSO)神经网络构建氢发动机点火提前角的优化模型,对点火提前角进行优化控制。仿真和试验结果的对比研究表明:模型能准确地得出各工况所需的最佳点火提前角,且新的算法有效防止了神经网络陷入局部极小值和收敛速度慢等缺点,使其训练时间大为缩短,网络计算的实时性得到加强,具有一定的实用性和可靠性。In order to control optimization advanced ignition angle,an optimum model of advanced ignition angle on the basis of PSO neural network is presented.The research of simulation and experiment results shows that the model can accurately obtain the best advanced ignition angle on various situations,and the new algorithm avoids the defects of slow convergence speed and easily falling into local minimum of BP Neural Network.The model cuts down training time,increases network computing real-time,and has certain practicality and reliability.

关 键 词：氢燃料发动机 优化控制 粒子群神经网络 点火提前角 

分 类 号：TK464[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]