华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2011, Vol. 39 ›› Issue (1): 147-151.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.01.027
王惜慧 黄正展 赵荣超 黄旭为 刘珐
Wang Xi-hui Huang Zheng-zhan Zhao Rong-chao Huang Xu-wei Liu Xuan
摘要: 利用改进的BP神经网络算法,建立了样本柴油机排气温度的神经网络模型,通过柴油机台架实验采集柴油机转速、负荷、油耗、排气温度等参数作为神经网络模型学习样本,使用实验数据对所建立模型进行训练,并对该神经网络模型进行了误差分析,结果表明,所建神经网络模型反映了实验样机的排气温度变化规律,在测试数据范围内,排气温度辨识误差小于1.0%,满足计算要求.最后将神经网络预测模型与模糊推理结合,实现了柴油机排气再循环温度的智能控制.