基于粒子群神经网络优化氢发动机点火提前角

摘要：

提出了基于粒子群算法(PSO)神经网络构建氢发动机点火提前角的优化模型,对点火提前角进行优化控制.仿真和试验结果的对比研究表明:模型能准确地得出各工况所需的最佳点火提前角,且新的算法有效防止了神经网络陷入局部极小值和收敛速度慢等缺点,使其训练时间大为缩短,网络计算的实时性得到加强,具有一定的实用性和可靠性.

关键词：氢燃料发动机、优化控制、粒子群神经网络、点火提前角

所属期刊栏目：39

分类号：TK464(内燃机)

资助基金：河南省科技攻关项目102102210034;2009年郑州市科技创新人才专项096SYJH25086;2009年郑州市技术研究与开发项目0910SGYG23261-3

在线出版日期：2010-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-64