基于BP神经网络的汽油机排气温度的标定

摘 要：近年来随着计算机技术的发展，为其网络优异的函数逼近性能和分类性能应用于工程提供了硬件基础，神经网络由于其大多结构简单，算法易于理解和使用，有利于工程人员应用解决实际问题。本文介绍了BP神经网络在电控汽油机中排气温度的标定的方法，建立了一个基于BP神经网络的汽油机排气温度标定的算法。

关键词：BP神经网络汽油机排气温度标定

中图分类号：TK31文献标识码：A文章编号：1007-9416（2010）10-0081-02

人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)的理论于20世纪提出，作为一种基于人类大脑学习过程的智能算法，已经成功应用于最优化问题、数据分析、模式识别、控制系统等[1]。据统计，在人工神经网络的实际应用中，80%~90%均采用了BP神经网络或它的变化形式。

1 BP神经网络

BP(Back-Propagation)神经网络的结构是一个前向的多层网络，网络结构由输入层、隐含层、输出层组成。某一层神经元的输出信息通过连接权因子的加强或抑制传输给下一层神经元。BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层单元逐层处理，如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的路径返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小[2]。

2 发动机温度参数实验标定

在发动机的参数标定试验中，一般是保持某一个调节量保持不变，逐步调节另一个调节量，重复以上的步骤，可得到全部工况点的实验数据。本实验采用4G63型发动机进行实验标定，由于训练样本的两个输入参数为转速和进气压力，发动机试验台只能直接控制节气门开度，要获得等间隔的进气压力数值比较困难，为了减少实验标定的工作量，标定中进气压力值取得比较随意，但是不影响最终标定结果的精度，本次试验取了72个工况点。

3 BP神经网络结构的选择以及MATLAB算法的实现

理论上，BP神经网络只要有足够多的隐含层，总可以逼近任意的非线性映射关系；由于目前对BP网络的隐含层数和每一隐含层的隐结点数多少在理论上不能给出合适的方法，因此一般的做法是试算[3]。经过试算，本文选用输入层有2个结点，分别为发动机转速n(r/min)，进气压力P(kPa)。隐含层有两层，第一层8个神经元，第二层6个神经元，输出层1个结点。为了有效地训练网络，需要将输入数据、输出数据进行归一化处理，以消除量纲和不同参量绝对值大小的影响。具体处理方法如下：

上式中，为原始变量，、分别为原始变量的最小值和最大值。X为归一化后的量。本文选用S型激活函数，由于输出层各神经元的理想输出值只能接近1和0，而不能达到1和0，以选择0.1～0.9为宜，本文根据实验标定的转速范围[1000，6000]，进气压力范围[42.9，100.2]，排气温度范围[491，852]，取=400，=6500，=30，=110，=400，=900。

确定了网络的结构之后，为求解网络权系数与阈值，根据MATLAB神经网络工具箱提供的函数，编写m文件(略)，利用由实验获得的72的数据点进行训练，以获得神经网络的权值与阈值，再利用训练好的神经网络反过来计算72个工况点的排气温度。根据实验测得的72个数据与由训练出来的神经网络计算获得的72个数据比较，相对误差结果如图1所示，由训练好的BP神经网络计算获得的数据与实际测得的数据相对误差上下限不超过±0.8%，绝大部分分布在±0.5%范围内，由此可证实用此种方法得到的训练结果是可信的。

采用同样的方法，由训练好的BP神经网络计算其他工况点的温度，取P=40:5:100,n=1000:500:6000，共13×11=143个工况点，编写m文件(略)对这143个工况点进行排气温度计算计算，根据算得的143个工况点的排气温度数据。最终，绘制排气温度三维MAP图，如图2所示。

4 结语

本文研究了BP神经网在发动机排气温度标定的应用，提出了在发动机电控系统中采用神经网的可能性。经研究结果表明，BP网络模型具有很高的网络逼近性，能够很好地应用于非线性复杂控制系统，可以准确地计算出汽油机各个工况下的排气温度，其结果的误差位于±5℃范围内，具有很高的精度。

参考文献

[1] Haykin S.Neural Network:A comprehensive Foundation (2nd Edition)[M].New York:New York Pearson Education Inc，1999.

[2] 王军、冯国胜等.基于神经网络的供油提前角脉谱研究[J].北京理工大学学报,2005.1,第25卷第1期27-28.

[3] 吴义虎、禹敏等。基于神经网络的车用汽油机稳态排放特性建模研究[J].湖南大学学报，2002.2，第29卷第一期：70-71.

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