[发明专利]一种标准型递归神经网络发动机怠速模型辨识方法

说明书

一种标准型递归神经网络发动机怠速模型辨识方法，包括以下步骤：(1)针对发动机怠速实际工况系统，采集跟系统辨识相关的状态变量，并做好前期传感器非线性信号的滤波处理；(2)标准型递归神经网络模型仅需要单层神经网络，且每个状态仅需要单个神经元；(3)针对动态回归矩阵和权值设计自适应学习律。通过设计Lyapunov函数：得到相关的自适应学习律；(4)将所测状态变量输入所提标准型递归神经网络辨识模型中，通过在线学习进行模型辨识。本发明提供了一种有效实现模型辨识的标准型递归神经网络发动机怠速模型辨识方法。

技术领域

本发明属于自动控制、信息技术和先进制造领域，具体涉及针对具有模型不确定的复杂非线性系统模型辨识问题的基于标准型递归神经网络的系统辨识方法。

背景技术

汽车的运行工况复杂,且变化频繁,若在交通拥挤、车辆众多的城市中行驶时,汽车经常处于怠速工况,约有相当部分的燃油消耗于此。因此对发动机的怠速加以有效控制,对提高发动机经济性能指标有很大的影响。由于进、排气的波动性和燃烧过程的随机性,发动机的怠速工况具有天然的随机性,因此对怠速系统无法建立精确数学模型,且怠速工作过程的非线性、时变性、复杂性使得对其模型辨识变得十分困难。

发明内容

为了克服已有技术无法对发动机怠速系统进行建模、无法实现模型辨识的不足，本发明提供了一种有效实现模型辨识的标准型递归神经网络发动机怠速模型辨识方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种标准型递归神经网络发动机怠速模型辨识方法，所述系统状态辨识方法包括以下步骤：

(1)针对发动机怠速实际工况系统，采集跟系统辨识相关的状态变量，并做好前期传感器非线性信号的滤波处理；

(2)标准型递归神经网络模型仅需要单层神经网络，且每个状态仅需要单个神经元，选择两个非线性Sigmoid型激励函数σ(·),φ(·)，构造标准型递归神经网络辨识模型。其中a₁,b₁,c₁；a₂,b₂,c₂根据不同的系统参数进行取值；

(3)针对动态回归矩阵和权值设计自适应学习律；

通过设计Lyapunov函数：得到如下的自适应学习律：

其中k₁,k₂,k₃为正的常数，M为动态回归矩阵，W_1,2为递归神经网络权值，e为辨识误差，为辨识状态，u为系统输入，σ(·),φ(·)为Sigmoid型激励函数。所设计的自适应学习律满足如下稳定性条件：

W_1,2,M∈L_∞，e∈L₂∈L_∞且

(4)将所测状态变量输入所提标准型递归神经网络辨识模型中，通过在线学习进行模型辨识。

进一步，在步骤(1)中，选择系统输出为进气歧管压力P(kPa)和发动机转速N(r/min),系统输入为节气门角度θ(度)和点火提前角δ(度)，然后将传感器采集的相关状态信号经过二阶低通巴特沃思滤波器进行滤波后送入标准型递归神经网络辨识模型。

在步骤(4)中，通过公式计算辨识误差均方值。其中n为总共的步长数,e(i)为第i^th步的辨识误差；若RMS≤E(系统平均误差容限)，则学习结束，否则继续调整自适应学习律调节参数k₁,k₂,k₃，提高系统收敛速度和准确度。