| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 发动机建模方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 发动机空燃比控制研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 存在的主要问题 | 第15页 |
| 1.4 论文主要的研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 SI 发动机 AFR 系统建模和模型建模基础 | 第18-28页 |
| 2.1 SI 发动机---MVEM 模型 | 第18-24页 |
| 2.1.1 发动机 AFR 模型 | 第19页 |
| 2.1.2 发动机转速子模型 | 第19-20页 |
| 2.1.3 发动机燃油喷射子模型 | 第20-21页 |
| 2.1.4 发动机进气歧管子模型 | 第21-24页 |
| 2.2 RBF 神经网络模型 | 第24-25页 |
| 2.3 Volterra 模型 | 第25-26页 |
| 2.4 NARMAX 模型 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 RBF神经网络模型和NARMAX模型的SI发动机AFR系统建模 | 第28-38页 |
| 3.1 模型数据 | 第28-29页 |
| 3.2 基于 RBF 神经网络模型的 SI 发动机 AFR 系统建模 | 第29-32页 |
| 3.2.1 RBF 神经网络模型的学习算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 RBF 神经网络模型建模仿真实验 | 第31-32页 |
| 3.3 SI 发动机 AFR 系统的 NARMAX 模型 | 第32-35页 |
| 3.3.1 基于 NARMAX 模型 SI 发动机 AFR 系统辨识 | 第33-35页 |
| 3.4 Volterra 模型与 NARMAX 模型建模与仿真实验对比 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 SI 发动机 AFR 联合非线性模型预测控制 | 第38-60页 |
| 4.1 联合模型非线性预测控制系统结构 | 第38-39页 |
| 4.2 联合模型非线性预测控制系统算法 | 第39-43页 |
| 4.3 仿真对比实验 | 第43-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 全文总结 | 第60页 |
| 5.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 作者简介及科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
