| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-13页 |
| 1.2 汽车发动机AFR控制的发展现状 | 第13-18页 |
| 1.3 本文研究的主要问题与内容安排 | 第18-20页 |
| 第2章 SI发动机AFR系统建模 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 SI发动机运行过程 | 第20-21页 |
| 2.3 SI发动机AFR系统的MVEM模型 | 第21-22页 |
| 2.4 基于NARX模型的AFR系统建模 | 第22-27页 |
| 2.4.1 SI发动机AFR系统的NARX模型 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于NARX模型的AFR系统辨识 | 第23-25页 |
| 2.4.3 NARX模型建模仿真实验 | 第25-27页 |
| 2.5 基于RBF神经网络模型的AFR系统建模 | 第27-30页 |
| 2.5.1 RBF神经网络学习算法 | 第28-29页 |
| 2.5.2 RBF神经网络模型建模仿真实验 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于NARX模型的AFR系统非线性模型预测控制 | 第32-54页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 控制系统结构 | 第32-33页 |
| 3.3 模型预测算法 | 第33-41页 |
| 3.4 非线性模型预测控制算法 | 第41页 |
| 3.5 仿真实验 | 第41-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于NARX模型和RBF神经网络模型的联合非线性模型预测控制 | 第54-68页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 AFR联合非线性模型预测控制系统结构 | 第54-55页 |
| 4.3 AFR联合非线性模型预测控制算法 | 第55-57页 |
| 4.4 仿真实验 | 第57-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 全文总结与课题展望 | 第68-70页 |
| 5.1 全文总结 | 第68页 |
| 5.2 课题展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间科研成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |