| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-13页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·汽油机空燃比控制的研究现状与发展趋势 | 第13-14页 |
| ·本论文的研究内容 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-16页 |
| 第二章 汽油机过渡工况空燃比控制方法 | 第16-21页 |
| ·空燃比 PID控制方法 | 第16-17页 |
| ·基于智能控制理论的空然比控制策略 | 第17-19页 |
| ·空燃比模糊控制 | 第17-18页 |
| ·空燃比的自适应控制 | 第18页 |
| ·空燃比的神经网络控制 | 第18-19页 |
| ·空燃比混合控制 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于SIMULINK的汽油机建模及油膜特性 | 第21-39页 |
| ·汽油机平均值模型概述 | 第21页 |
| ·汽油机平均值模型的建立 | 第21-38页 |
| ·进气通路模型 | 第23-25页 |
| ·动力输出通路建模 | 第25-26页 |
| ·燃油通路系统建模 | 第26-30页 |
| ·燃油动态特性仿真及其结果分析 | 第30-33页 |
| ·油膜补偿器模型 | 第33-35页 |
| ·燃油补偿仿真过程及其结果分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 汽油机过渡工况进气流量预测 | 第39-47页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·汽油机进气流量模型 | 第39-41页 |
| ·BP神经网络结构与算法 | 第41-43页 |
| ·过渡工况进气流量预测的 BP神经网络拓扑结构 | 第42-43页 |
| ·BP网络学习算法 | 第43页 |
| ·基于过渡工况参数信息融合的进气流量预测建模 | 第43-45页 |
| ·汽油机过渡工况进气流量预测结果及分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于神经网络的空燃比建模与控制 | 第47-61页 |
| ·空燃比模型分析 | 第47-49页 |
| ·基于 RBF神经网络的空燃比预测 | 第49-55页 |
| ·过渡工况空燃比预测的 RBF神经网络拓扑结构 | 第50页 |
| ·RBF神经网络模型结构及学习算法 | 第50-52页 |
| ·实验方案及数据预处理 | 第52-53页 |
| ·神经网络拓扑结构对预测结果的影响 | 第53页 |
| ·模型检验 | 第53-54页 |
| ·基于 BP神经网络的空燃比预测研究 | 第54-55页 |
| ·汽油机空燃比神经网络 PID复合控制在线仿真研究 | 第55-60页 |
| ·神经网络 PID空燃比在线控制结构 | 第55-56页 |
| ·汽油机空燃比神经网络 PID控制的 SIMULINK模型 | 第56-57页 |
| ·汽油机空燃比神经网络 PID控制的仿真过程 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 附录B HL495Q发动机相关参数 | 第69页 |
