摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第13-19页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 国外柴油机燃烧控制技术研究现状 | 第14-15页 |
1.3 国内柴油机燃烧控制技术研究现状 | 第15-16页 |
1.4 现阶段存在的主要问题 | 第16-17页 |
1.5 本文主要内容 | 第17-19页 |
第2章 数据驱动预测控制算法 | 第19-29页 |
2.1 数据驱动预测控制算法 | 第19-24页 |
2.1.1 数据驱动控制算法的构成 | 第20-21页 |
2.1.2 相关理论知识介绍 | 第21-24页 |
2.2 数据驱动控制算法 | 第24-28页 |
2.2.1 基于子空间辨识的系统预测模型 | 第24-25页 |
2.2.2 基于数据驱动的MPC控制器 | 第25-26页 |
2.2.3 预测控制器对约束的处理 | 第26-28页 |
2.3 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 柴油机燃烧过程分析与子空间预测模型 | 第29-43页 |
3.1 柴油机燃烧过程分析 | 第29-37页 |
3.1.1 NO_x生成过程 | 第30-36页 |
3.1.2 柴油机输出扭矩 | 第36-37页 |
3.1.3 柴油机燃油消耗率 | 第37页 |
3.2 柴油机燃烧过程特性分析 | 第37-42页 |
3.2.1 GT-suite中高精度柴油机燃烧模型介绍 | 第37-38页 |
3.2.2 柴油机燃烧模型动力学分析 | 第38-42页 |
3.3 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 基于子空间辨识的柴油机燃烧模型 | 第43-61页 |
4.1 线性参变系统输出预测方程 | 第43-53页 |
4.1.1 线性参变系统的描述 | 第43-45页 |
4.1.2 输出预测方程 | 第45-47页 |
4.1.3 核函数形式的输出预测方程 | 第47-51页 |
4.1.4 提取Lu矩阵 | 第51-53页 |
4.2 柴油机燃烧过程预测模型 | 第53-59页 |
4.2.1 激励数据选择 | 第53-54页 |
4.2.2 控制模型验证 | 第54-59页 |
4.3 本章小结 | 第59-61页 |
第5章 柴油机燃烧过程控制器设计及仿真验证 | 第61-77页 |
5.1 控制器设计 | 第61-63页 |
5.1.1 柴油机燃烧控制需求分析 | 第61页 |
5.1.2 基于数据驱动的MPC控制器设计 | 第61-63页 |
5.2 离线仿真 | 第63-75页 |
5.2.1 ETC工况介绍 | 第64页 |
5.2.2 仿真结果分析 | 第64-75页 |
5.3 本章小结 | 第75-77页 |
第6章 全文总结 | 第77-79页 |
6.1 全文工作总结 | 第77-78页 |
6.2 今后工作展望 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-85页 |
攻读硕士学位期间的研究成果 | 第85-87页 |
致谢 | 第87-88页 |