[发明专利]一种发动机运行状态的预测方法及预测系统

权利要求书

1.一种预测发动机运行状态的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据发动机的油针调校值及工作环境的海拔高度确定各影响因子的非线性阶次和记忆长度，其中，所述影响因子包括：风门开度、大气压力及大气温度；

根据所述非线性阶次和记忆长度确定所述发动机的非线性模型；

对所述发动机进行激励，分别采集所述风门开度、所述大气压力、所述大气温度和所述发动机的转速的样本数据；

根据所述样本数据及所述非线性模型确定所述发动机的目标模型，用于预测所述发动机的运行状态。

2.根据权利要求1所述的预测发动机运行状态的方法，其特征在于，采用随机多音信号对所述发动机进行激励，所述随机多音信号的函数为：

其中，s(t)为随机多音信号，t为时间变量，A₀为激励幅值的均值，f_max为欲激励的最大频率，K为所述欲激励的最大频率的分频数量，A_k′为独立同分布的激励幅值的随机变量，为服从[0,2π)上均匀分布的随机相位，k′为欲激励的最大频率的倍频因子。

3.根据权利要求1所述的预测发动机运行状态的方法，其特征在于，所述非线性模型为：

其中，y(t)表示所述发动机的转速，u(t)表示输入向量，u(t)＝(u₁(t) u₂(t) u₃(t))^T，u₁(t)表示所述风门开度，u₂(t)表示所述大气压力，u₃(t)表示所述大气温度，t表示时间变量，g_n(τ)表示模型的非线性响应函数，m表示所述记忆长度，p表示所述非线性阶次。

4.根据权利要求1所述的预测发动机运行状态的方法，其特征在于，采用线下批处理辨识算法确定所述发动机的目标模型。

5.一种预测发动机运行状态的系统，其特征在于，所述系统包括：

参数确定模块，用于根据发动机的油针调校值及工作环境的海拔高度确定各影响因子的非线性阶次和记忆长度，其中，所述影响因子包括：风门开度、大气压力及大气温度；

非线性模型模块，用于根据所述非线性阶次和记忆长度确定所述发动机的非线性模型；

样本数据模块，用于对所述发动机进行激励，分别采集所述风门开度、所述大气压力、所述大气温度和所述发动机的转速的样本数据；

目标模型确定模块，用于根据所述样本数据及所述非线性模型确定所述发动机的目标模型，用于预测所述发动机的运行状态。

6.根据权利要求5所述的预测发动机运行状态的系统，其特征在于，所述样本数据模块采用随机多音信号对所述发动机进行激励，所述随机多音信号的函数为：

其中，s(t)为随机多音信号，t为时间变量，A₀为激励幅值的均值，f_max为欲激励的最大频率，K为所述欲激励的最大频率的分频数量，A_k′为独立同分布的激励幅值的随机变量，为服从[0,2π)上均匀分布的随机相位，k′表示欲激励的最大频率的倍频因子。

7.根据权利要求5所述的预测发动机运行状态的系统，其特征在于，所述非线性模型模块确定的所述非线性模型为：

其中，y(t)表示所述发动机的转速，u(t)表示输入向量，u(t)＝(u₁(t) u₂(t) u₃(t))^T，u₁(t)表示所述风门开度，u₂(t)表示所述大气压力，u₃(t)表示所述大气温度，t表示时间变量，g_n(τ)表示模型的非线性响应函数，m表示所述记忆长度，p表示所述非线性阶次。

8.根据权利要求5所述的预测发动机运行状态的系统，其特征在于，所述目标模型确定模块采用线下批处理辨识算法确定所述发动机的目标模型。