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天然气发动机燃烧非线性动力学特性及混沌预测控制研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
本文所用主要符号和缩写表第13-14页
第1章 绪论第14-32页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 课题的提出第15-17页
    1.3 非线性动力学在发动机燃烧不稳定方面的研究进展第17-29页
        1.3.1 非线性动力学特性分析研究进展第17-22页
        1.3.2 混沌预测研究进展第22-26页
        1.3.3 混沌控制研究进展第26-29页
    1.4 当前研究存在的问题第29-30页
    1.5 本文的主要研究内容第30-32页
第2章 发动机试验系统搭建及控制系统开发第32-58页
    2.1 发动机结构优化设计第33-36页
    2.2 试验台测试系统开发第36-37页
    2.3 控制系统设计开发第37-55页
        2.3.1 发动机控制系统总体需求分析第38-39页
        2.3.2 控制系统硬件总体设计第39-40页
        2.3.3 控制系统软件总体设计第40-43页
        2.3.4 关键模块的驱动和控制第43-54页
        2.3.5 整机控制策略第54-55页
    2.4 基于缸压的燃烧闭环控制系统设计第55-56页
        2.4.1 数据采集和处理系统第55-56页
        2.4.2 关键燃烧特征参数的计算第56页
    2.5 本章小结第56-58页
第3章 可控边界参数对发动机燃烧特性影响规律的研究第58-76页
    3.1 引言第58页
    3.2 过量空气系数对发动机燃烧特性的影响规律第58-65页
        3.2.1 过量空气系数对缸压的影响规律第59-60页
        3.2.2 过量空气系数对放热率的影响规律第60-62页
        3.2.3 过量空气系数对排温的影响规律第62-63页
        3.2.4 过量空气系数对发动机稳定性和动力性的影响规律第63-65页
    3.3 点火正时对发动机燃烧特性的影响规律第65-71页
        3.3.1 点火正时对缸压的影响规律第65-67页
        3.3.2 点火正时对放热率的影响规律第67-68页
        3.3.3 点火正时对排温的影响规律第68-69页
        3.3.4 点火正时对发动机稳定性和动力性的影响规律第69-71页
    3.4 喷射正时对发动机燃烧特性的影响规律第71-75页
        3.4.1 喷射正时对缸压的影响规律第71-72页
        3.4.2 喷射正时对放热率的影响规律第72-73页
        3.4.3 喷射正时对排温的影响规律第73页
        3.4.4 喷射正时对发动机稳定性和动力性的影响规律第73-75页
    3.5 本章小结第75-76页
第4章 燃烧非线性动力学特性识别及量化分析第76-114页
    4.1 引言第76页
    4.2 非线性动力学分析方法第76-88页
        4.2.1 缸压时间序列采集第76-78页
        4.2.2 相空间重构第78-82页
        4.2.3 返回映射第82页
        4.2.4 最大李雅普诺夫指数第82-84页
        4.2.5 0 -1测试第84-88页
    4.3 燃烧非线性动力学特性识别第88-101页
        4.3.1 重构相空间中吸引子结构的演化途径第88-95页
        4.3.2 返回映射的演化途径第95-101页
    4.4 燃烧非线性动力学特性量化分析第101-104页
        4.4.1 过量空气系数对LLE的影响规律第101-102页
        4.4.2 点火正时对LLE的影响规律第102-103页
        4.4.3 喷射正时对LLE的影响规律第103-104页
    4.5 0-1测试定性结果的演化途径和量化分析第104-110页
        4.5.1 过量空气系数对0-1测试结果的影响规律第104-105页
        4.5.2 点火正时对0-1测试结果的影响规律第105-107页
        4.5.3 喷射正时对0-1测试结果的影响规律第107-110页
    4.6 燃烧不稳定性各定量指标的相关性第110-112页
    4.7 本章小结第112-114页
第5章 天然气发动机燃烧混沌预测控制第114-138页
    5.1 引言第114页
    5.2 神经网络混沌预测模型第114-121页
        5.2.1 重构相空间中的映射关系第115页
        5.2.2 RBF神经网络第115-117页
        5.2.3 非抽样小波变换去噪第117-118页
        5.2.4 UWT-LLE-RBF神经网络混沌预测模型第118-121页
    5.3 基于混沌理论的燃烧过程离线和在线预测第121-130页
        5.3.1 离线训练和预测第121-126页
        5.3.2 在线实时预测第126-130页
    5.4 混沌预测控制策略第130-131页
    5.5 控制效果验证和分析第131-136页
    5.6 本章小结第136-138页
结论第138-140页
参考文献第140-158页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第158-162页
致谢第162-165页

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