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电控燃油喷射系统ECU硬件在环的研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 电控燃油喷射系统国内外研究现状第11-13页
        1.2.2 ECU硬件在环国内外研究现状第13-16页
    1.3 主要研究内容第16-17页
第二章 发动机平均值模型的搭建第17-30页
    2.1 进气歧管空气流量模型第18-23页
        2.1.1 进气歧管压力模型第18-19页
        2.1.2 节气门空气流量模型第19-21页
        2.1.3 进气门空气流量模型第21-23页
    2.2 油膜蒸发及油膜补偿模型第23-26页
        2.2.1 油膜蒸发模型第23-24页
        2.2.2 油膜补偿模型第24-25页
        2.2.3 油膜参数X和τ_f第25-26页
    2.3 动力输出模型第26-29页
        2.3.1 指示热效率第27页
        2.3.2 摩擦损失功率和泵气损失功率第27-28页
        2.3.3 负载功率第28页
        2.3.4 基于转矩公式的建模第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 发动机模型试验验证及优化第30-37页
    3.1 发动机仿真模型第30页
    3.2 仿真模型试验验证第30-33页
        3.2.1 发动机转速保持定值的试验验证第31-32页
        3.2.2 节气门开度保持定值的试验验证第32-33页
    3.3 参数优化第33-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 控制策略研究第37-58页
    4.1 电控燃油喷射系统控制策略第37-41页
        4.1.1 喷油正时控制第38页
        4.1.2 喷油量控制第38-41页
        4.1.3 喷油控制过程设计第41页
    4.2 点火控制策略第41-43页
        4.2.1 点火提前角控制第42-43页
        4.2.2 通电时间控制第43页
    4.3 基于神经网络的喷油、点火控制第43-51页
        4.3.1 数据样本第43-44页
        4.3.2 网络设计与训练第44-48页
        4.3.3 基于神经网络的点火、喷油控制模型第48-49页
        4.3.4 仿真试验第49-51页
    4.4 神经网络自校正喷油控制第51-57页
        4.4.1 神经网络自校正控制理论基础第51-52页
        4.4.2 网络设计与训练第52-54页
        4.4.3 神经网络自校正喷油控制模型第54-55页
        4.4.4 仿真试验第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 硬件在环试验研究第58-77页
    5.1 基于NI VeriStand的被控对象模型第58-62页
        5.1.1 传感器信号标定第58-60页
        5.1.2 试验用被控对象模型第60-61页
        5.1.3 编译第61-62页
    5.2 基于MotoTron的控制器模型第62-68页
        5.2.1 ECU选型与管脚定义第62-64页
        5.2.2 底层操作系统设置第64页
        5.2.3 应用层控制系统设计第64-67页
        5.2.4 编译与刷写第67-68页
    5.3 硬件在环试验第68-76页
        5.3.1 硬件配置第68-70页
        5.3.2 测试系统设计第70-74页
        5.3.3 试验及结果分析第74-76页
    5.4 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
    6.1 全文总结第77-78页
    6.2 研究展望第78-79页
参考文献第79-85页
附录A第85-87页
    1. 目标燃油质量流量(g/s)实测数据第85-86页
    2. 五菱LJ465Q型发动机基本性能参数第86-87页
附录B第87-89页
    1. 板卡PXI-6229管脚图第87-88页
    2. 板卡PXI-6713管脚图第88-89页
致谢第89-90页
攻读学位期间发表论文情况第90页

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