基于模糊神经网络的火花塞离子电流的软测量理论方法及应用
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·软测量技术概论 | 第10-11页 |
| ·神经网络与模糊理论的发展状况 | 第11-12页 |
| ·火花塞离子电流检测技术研究现状及进展 | 第12-14页 |
| ·本课题的提出以及主要发展方向 | 第14-15页 |
| ·课题的提出 | 第14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 软测量技术基础 | 第15-22页 |
| ·软测量模型的概述 | 第15页 |
| ·软测量模型的建立方法 | 第15-17页 |
| ·基于工艺机理分析的方法 | 第15-16页 |
| ·基于状态估计的软测量 | 第16页 |
| ·基于回归方法 | 第16-17页 |
| ·基于模式识别与模糊数学的方法 | 第17页 |
| ·基于人工神经网络的软测量 | 第17页 |
| ·软测量模型的影响因素 | 第17-19页 |
| ·建模方法的选择 | 第17-18页 |
| ·辅助变量的选择 | 第18页 |
| ·测量数据的处理和变换 | 第18-19页 |
| ·软仪表的在线校正 | 第19-20页 |
| ·软测量技术的应用及展望 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 离子电流法基本原理 | 第22-37页 |
| ·火花点火发动机中离子生成平衡分析 | 第22-26页 |
| ·火花塞点火发动机缸内气体状态 | 第22-24页 |
| ·点燃式发动机燃气等离子体的形成过程 | 第24-26页 |
| ·不同时域离子电流的数学计算模型 | 第26-27页 |
| ·焰前反应期离子电流计算模型 | 第26页 |
| ·焰后高温期离子电流计算模型 | 第26-27页 |
| ·离子电流信号在火花塞热值检测中的应用 | 第27-29页 |
| ·火花塞的热值的标定 | 第27页 |
| ·火花塞热值的传统测定方法 | 第27-28页 |
| ·火花塞离子电流检测方法 | 第28-29页 |
| ·火花点火发动机离子电流信号的特征 | 第29-30页 |
| ·影响离子电流波形的因素 | 第30-35页 |
| ·离子电流的转速特性 | 第30-31页 |
| ·离子电流的负荷特性 | 第31-32页 |
| ·离子电流的影响因素 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第4章 点火提前角时间差模糊神经网络软测量技术 | 第37-53页 |
| ·模糊神经网络的基础理论 | 第37-39页 |
| ·模糊控制理论的发展与应用 | 第37-38页 |
| ·神经网络的发展与应用 | 第38-39页 |
| ·神经网络和模糊技术的结合的基本方法 | 第39-41页 |
| ·模糊神经网络的发展现状 | 第39-40页 |
| ·神经网络和模糊技术的结合的基本方法 | 第40-41页 |
| ·模糊神经元与模糊神经网络 | 第41-46页 |
| ·模糊神经元 | 第41-43页 |
| ·模糊神经网络模型 | 第43-44页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第44-46页 |
| ·点火提前角时间差模糊神经网络软测量模型 | 第46-52页 |
| ·模糊BP 网络结构确定 | 第47-48页 |
| ·模糊神经网络软测量模型特征参数模糊化 | 第48-49页 |
| ·点火提前角时间差模糊神经网络软测量模型参数确定 | 第49-51页 |
| ·点火提前角时间差反模糊化输出 | 第51页 |
| ·点火提前角时间差模糊神经网络软测量仿真应用 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第5章 试验装置与结果分析 | 第53-62页 |
| ·基本试验装置 | 第53-55页 |
| ·发动机的试验台架 | 第53-54页 |
| ·火花塞离子电流检测的试验台架 | 第54-55页 |
| ·系统硬件的组成 | 第55-56页 |
| ·系统处理单元 | 第55-56页 |
| ·曲轴转角信号发生器 | 第56页 |
| ·信号预处理电路 | 第56页 |
| ·试验测试及结果分析 | 第56-59页 |
| ·软测量模型的应用效果 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
