| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-6页 |
| 中文目录 | 第6-8页 |
| 英文目录 | 第8-10页 |
| 符号说明 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| ·问题的提出 | 第12-14页 |
| ·产生问题的原因 | 第14-15页 |
| ·汽车发动机燃油控制技术的发展 | 第15-16页 |
| ·我国汽车发动机空燃比控制的现状 | 第16-18页 |
| ·课题来源和技术路线 | 第18-20页 |
| ·本论文的主要工作 | 第20-22页 |
| 2 发动机电喷和点火系统 | 第22-29页 |
| ·电控汽油喷射系统 | 第22-25页 |
| ·电喷系统的概述 | 第22-23页 |
| ·喷油器结构和工作方式 | 第23-25页 |
| ·电喷系统的组成 | 第25页 |
| ·燃油喷射的控制 | 第25-29页 |
| ·喷油时刻的控制 | 第25-26页 |
| ·喷油量的控制 | 第26-29页 |
| 3 发动机空燃比及其控制策略分析 | 第29-46页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·空燃比及其对排放的影响 | 第30-33页 |
| ·空燃比的定义 | 第30-32页 |
| ·汽车排放限制 | 第32-33页 |
| ·空燃比的形成 | 第33-34页 |
| ·空燃比控制策略的介绍 | 第34-46页 |
| ·基于经典控制理论的空燃比控制策略 | 第34-35页 |
| ·基于现代控制理论的空燃比控制策略 | 第35-37页 |
| ·基于模糊控制的控制方法 | 第37-39页 |
| ·基于人工智能的空燃比控制方法 | 第39-42页 |
| ·采用逆模型的空燃比控制方法 | 第42页 |
| ·控制策略比较 | 第42-43页 |
| ·汽油机不同暂态燃油补偿模型的比较及控制策略选择 | 第43-46页 |
| 4 神经网络 | 第46-66页 |
| ·神经网络简介 | 第46-50页 |
| ·神经网络理论基础 | 第50-53页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第53-54页 |
| ·神经网络在控制领域的应用 | 第54-57页 |
| ·为什么要采用智能控制? | 第54-55页 |
| ·智能控制的基本特征 | 第55-56页 |
| ·神经网络控制 | 第56-57页 |
| ·RBF神经网络 | 第57-66页 |
| ·RBF神经网络介绍 | 第57-58页 |
| ·RBF神经网络离线算法 | 第58-62页 |
| ·RBF神经网络在线算法 | 第62-66页 |
| 5 发动机空燃比的逆控制 | 第66-72页 |
| ·前言 | 第66-68页 |
| ·自适应逆控制 | 第68-69页 |
| ·自适应逆控制在本课题中的应用 | 第69-72页 |
| 6 基于RBF网络控制和逆控制空燃比的MATLAB仿真 | 第72-77页 |
| ·基于RBF神经网络控制空燃比的应用方案 | 第72-74页 |
| ·简单与复杂模型的RBF神经网络控制空燃比MATLAB仿真 | 第74-75页 |
| ·基于自适应逆控制空燃比的应用方案 | 第75页 |
| ·简单与复杂模型的逆控制空燃比MATLAB仿真 | 第75页 |
| ·与基于CMAC网络控制空燃比的MATLAB仿真比较与分析 | 第75-77页 |
| 7 SIMULINK仿真 | 第77-96页 |
| ·前言 | 第77页 |
| ·平均值发动机模型的实现 | 第77-81页 |
| ·RBF控制、逆控制和CMAC控制的比较分析 | 第81-96页 |
| 8 结论及展望 | 第96-98页 |
| ·全文总结 | 第96-97页 |
| ·工作展望 | 第97-98页 |
| 创新声明 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
