基于神经网络的直线电磁阀式怠速系统预测控制方法研究

简介

基于汽油发动机怠速系统的非线性、时变性和不确定性等特点,构建了神经网络与预测算法相结合的控制系统。利用预测控制算法的滚动优化和反馈校正的特性,采用神经网络建立系统的动态模型作为预测控制器的预测模型;提供怠速系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,再在线对神经网络模型的权值和阀值进行调整,获得精确的预测模型,实现了对怠速系统的自适应控制。仿真结果表明,这种方法有效地提高了发动机怠速系统的控制精度、可靠性和转速的稳定性。