基于BPNN的发动机停机相位预测研究

姚国仲; 徐小鸿; 王贵勇; 邓冬荣; 路璐

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)09-0052-04

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基于BPNN的发动机停机相位预测研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于BPNN的发动机停机相位预测研究
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- 传感器与微系统 2023年第9期页码：52-55+60
- 作者机构：
  
  昆明理工大学云南省内燃机重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52066008)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)09-0052-04
  中图分类号： TK421;TP183
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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姚国仲, 徐小鸿, 王贵勇, 等. 基于BPNN的发动机停机相位预测研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(9):52-55+60.
姚国仲, 徐小鸿, 王贵勇, 等. 基于BPNN的发动机停机相位预测研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(9):52-55+60. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)09-0052-04.

DOI：

摘要

为避免柴油发动机启动阶段因建立喷油时序而在寻找信号特征齿上花费过多时间，基于反向传播神经网络(BPNN)建立了发动机停机相位预测模型。以某双缸柴油机停油时转速和负荷为输入，单片机和增量式编码器为核心计算的原有曲轴位置传感器“失信点”后的相对相位变化为输出，建立了BPNN停机相位预测模型。预测结果表明：模型决定系数和修正决定系数均大于0.91

平均相对误差为5.9%

模型对于发动机停机过程中不可信点至静止期间转过的相对角度具有预测性，可作为发动机再启动阶段相位快速同步和判缸的首选方式。

Abstract

关键词

Keywords

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伺服电机编码器自动校装系统开发[J]. 蔡敬鹏;杨向萍;周宇;袁帅;陈家新.传感器与微系统,2021(05)

基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测[J]. 凌晓;徐鲁帅;余建平;梁瑞.传感器与微系统,2021(02)

优化的BP神经网络短时交通流预测方法[J]. 曹洁;沈钧珥;张红;陈作汉;侯亮.传感器与微系统,2020(05)

基于响应曲面法的非道路用高压共轨柴油机设计点优化标定[J]. 王俊;申立中;杨永忠;毕玉华;万明定.农业工程学报,2017(03)

基于窗口观测的电控柴油机判缸控制的优化分析[J]. 冒晓建;韦雄;宋君花;王俊席;唐航波;蒋祖华.农业工程学报,2014(15)

发动机活塞位置全工况测量系统设计与试验[J]. 许楠;于秀敏;刘德荣;李国良;于拓舟.内燃机学报,2012(04)

高压共轨柴油机判缸传感器信号配置研究[J]. 王贵勇;申立中;徐劲松;张学文.内燃机工程,2011(06)

Engine Stop Position Estimation[J]. Mueller Martin.SAE International Journal of Engines,2012

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