【作者】

赵建辉; 蓝中泽

【单位】

哈尔滨工程大学

【摘要】

为了解决多次喷射模式下喷油量的精确控制问题，进行了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)-径向基函数(radial basis function, RBF)的喷油量预测，实现了有效的喷油补偿。首先，基于AMESim仿真软件建立了共轨喷油器仿真模型并进行校核，确定了轨压、预喷脉宽、主预喷时间间隔等三个影响喷油量波动的关键因素；然后，建立基于PSO-RBF算法的喷油量预测模型并验证了模型的准确性；最后，基于喷油量的预测结果对喷油量波动值进行补偿。结果表明，基于喷油量的预测及补偿可以提高喷射精度，验证了所提策略的有效性。

【关键词】

粒子群算法;径向基函数神经网络;多次喷射;喷油补偿

【论文集名称】

低碳/零碳燃料发动机燃烧与排放技术（一）（第一分会场）

【会议名称】

内燃动力碳中和与排放控制学术年会（2023）

【会议时间】

2023-7-17至2023-7-20

【会议地点】

无锡

【下载次数】

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