【摘 要】
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建立瞬态工况小波网络发动机油膜模型, 利用蚁群算法对小波网络参数进行初始 化寻优,将其作为小波网络参数初始值, 以提高小波网络的训练速度和误差精度,并基于该网 络模型测
【机 构】
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长沙理工大学汽车与机械工程学院,河南交通职业技术学院汽车学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（51406017）,湖南省自然科学基金项目（2016JJ2003）
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建立瞬态工况小波网络发动机油膜模型, 利用蚁群算法对小波网络参数进行初始 化寻优,将其作为小波网络参数初始值, 以提高小波网络的训练速度和误差精度,并基于该网 络模型测试了发动机空燃比瞬态过程,然后利用瞬态工况试验数据进行了仿真,并与台架试验 实际数据进行对比.结果表明, 基于蚁群算法初始化小波网络模型能有效地辨识发动机瞬态 工况油膜参数,高精度地逼近空燃比瞬态过程,不仅具有较强的泛化能力,而且大大缩短了训 练时间.蚁群初始化小波网络适用于油膜参数辨识, 本研究为发动机瞬态工况空燃比的精确 控制奠定了基础
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