基于神經網絡和遺傳算法的甲醇柴油雙燃料發(fā)動機噴醇MAP優(yōu)化.pdf

1、甲醇被用作商用車發(fā)動機的替代能源時，由于其十六烷值低，自燃性能差，需要其他燃料進行引燃。在柴油機進氣道上布設噴醇裝置，用原柴油機油泵噴入的柴油進行引燃，對發(fā)動機改動少，甲醇噴入量控制靈活，能夠節(jié)約柴油和改善排放，可以應用在不同類型的柴油車上。在應用過程中，每循環(huán)噴醇過少，則甲醇替代性差，排放改進不明顯；噴醇過多，則發(fā)動機循環(huán)變動過大甚至熄火。可見，定時供應適量甲醇非常關鍵。用數學模型模擬計算最佳噴醇量非常困難，所以噴醇MAP的標定一般是

2、大量臺架試驗測得的結果，且受標定工程師主觀影響大。
　　本文是以4B26柴油機為研究樣機，在柴油機進氣道上布設噴醇裝置進行了臺架試驗，記錄轉速、負荷、噴醇量、柴油消耗量、排放等相關參數作為神經網絡訓練樣本，然后應用BP神經網絡強大的非線性映射能力模擬雙燃料發(fā)動機的輸入輸出，又基于遺傳算法較好的全局搜索能力搜索最優(yōu)噴醇量。
　　結果顯示，人工神經網絡能簡單快速地模擬發(fā)動機多變量的復雜變化情況。人工神經網絡遺傳算法聯(lián)合運行，能在