【作者】

卢相东; 赵建辉; 蓝中泽

【单位】

哈尔滨工程大学; 哈尔滨工程大学动力与能源工程学院

【摘要】

为解决高压共轨系统多次喷射下后喷油量的精确预测问题，首先，建立了高压共轨燃油系统数学模型，并采用实验数据进行了校核验证；然后，提出了一种基于遗传（GA）算法优化核极限学习机（KELM）的后喷油量预测模型；最后，采用高压共轨燃油系统数学模型计算得到的数据进行了GA-KELM模型的训练与测试，研究分析了不同核函数对GA-KELM模型预测能力的影响。结果表明，以线性核函数和多项式核函数为基础的GA-KELM模型不能准确预测出后喷油量的波动特性，而以高斯核函数和小波核函数为基础的GA-KELM模型能够很好的预测训练数据，但从测试集来看，高斯核函数要优于小波核函数，以高斯核函数为基础的GA-KELM模型的MAPE和R2分别为1.335%和0.986，鲁棒性和泛化能力较强，能够准确主-后喷射策略下的后喷油量。

【关键词】

高压共轨系统;多次喷射;核极限学习机;遗传优化算法;喷油量预测

【论文集名称】

数字化设计与仿真技术

【会议名称】

设计智能制造2023学术年会

【会议时间】

2023-10-20至2023-10-23

【会议地点】

湖北十堰

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