本發(fā)明涉及一種內(nèi)燃機(jī)燃燒狀態(tài)精準(zhǔn)感知控制方法，屬于內(nèi)燃機(jī)。

背景技術(shù)：

1、內(nèi)燃機(jī)作為現(xiàn)代交通運(yùn)輸和工業(yè)生產(chǎn)的核心動(dòng)力裝置，其控制系統(tǒng)的性能直接影響著動(dòng)力輸出、燃油經(jīng)濟(jì)性和排放水平。然而，傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)控制系統(tǒng)存在諸多技術(shù)瓶頸：首先，其基于固定參數(shù)映射表的開環(huán)控制或簡(jiǎn)單的?pid?閉環(huán)控制策略，對(duì)內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行參數(shù)的監(jiān)測(cè)不夠?qū)崟r(shí)精準(zhǔn)，往往只能在工況變化較明顯時(shí)做出響應(yīng)，導(dǎo)致氣門開閉、燃油噴射、點(diǎn)火時(shí)刻等關(guān)鍵執(zhí)行動(dòng)作的調(diào)節(jié)存在顯著滯后。例如，在車輛急加速、爬坡等瞬態(tài)工況下，發(fā)動(dòng)機(jī)無法及時(shí)調(diào)整到最佳運(yùn)行狀態(tài)，不僅造成動(dòng)力輸出不穩(wěn)定，還會(huì)導(dǎo)致燃油浪費(fèi)和排放超標(biāo)。

2、其次，現(xiàn)有控制方法對(duì)異常狀態(tài)的檢測(cè)主要依賴固定閾值報(bào)警，缺乏早期識(shí)別能力。當(dāng)出現(xiàn)燃燒不良、機(jī)械故障等問題時(shí)，系統(tǒng)難以及時(shí)采取有效措施，容易引發(fā)連鎖故障。此外，燃油噴射、氣門正時(shí)和點(diǎn)火系統(tǒng)通常采用獨(dú)立控制策略，缺乏全局協(xié)同優(yōu)化機(jī)制，各子系統(tǒng)間的控制參數(shù)難以協(xié)調(diào)匹配，嚴(yán)重影響內(nèi)燃機(jī)的整體性能。更為關(guān)鍵的是，當(dāng)前先進(jìn)的自適應(yīng)控制方法雖然理論上能夠適應(yīng)內(nèi)燃機(jī)的動(dòng)態(tài)特性，但由于其對(duì)精確物理模型的高度依賴，在實(shí)際應(yīng)用中常因內(nèi)燃機(jī)的強(qiáng)非線性、時(shí)變特性而產(chǎn)生模型失配問題，導(dǎo)致控制精度難以保證。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供了一種內(nèi)燃機(jī)燃燒狀態(tài)精準(zhǔn)感知控制方法，本發(fā)明通過結(jié)合模糊語言控制和自適應(yīng)控制實(shí)現(xiàn)了內(nèi)燃機(jī)精準(zhǔn)動(dòng)作控制。

2、技術(shù)方案：一種內(nèi)燃機(jī)燃燒狀態(tài)精準(zhǔn)感知控制方法，包括以下步驟：

3、s1、參數(shù)采集：采集內(nèi)燃機(jī)在不同工況下的參數(shù)，并基于采集的參數(shù)獲取時(shí)域特征、頻域特征、工況特征；

4、s2、根據(jù)s1獲取的時(shí)域特征、頻域特征、工況特征建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并基于s1采集的參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，基于訓(xùn)練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)；

5、s3、基于s1采集的參數(shù)以及s2獲取的內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，建立模糊語言并得出燃油噴射系統(tǒng)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)、點(diǎn)火系統(tǒng)各自的模糊調(diào)整量；

6、s4、基于s2獲取的內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，分別建立燃油噴射系統(tǒng)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)、點(diǎn)火系統(tǒng)的自適應(yīng)控制模型，得出燃油噴射系統(tǒng)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)、點(diǎn)火系統(tǒng)各自的自適應(yīng)調(diào)整量；

7、s5、基于s2獲取的內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，將s3和s4獲取的模糊調(diào)整量和自適應(yīng)調(diào)整量進(jìn)行加權(quán)融合，得出最終的調(diào)整量。

8、優(yōu)選項(xiàng)，所述s1具體為：

9、所述采集內(nèi)燃機(jī)在不同工況，即不同負(fù)荷不同轉(zhuǎn)速下的參數(shù)包括進(jìn)氣流量、排氣流量、進(jìn)氣壓力、排氣壓力、冷卻液溫度、機(jī)油壓力、尾氣排放成分、振動(dòng)信號(hào)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)位移、噴油脈沖信號(hào)、噴油量、噴油時(shí)刻；

10、所述獲取時(shí)域特征具體為：

11、針對(duì)振動(dòng)信號(hào)，計(jì)算其有效值，以反映振動(dòng)信號(hào)的平均能量水平：?；

12、其中，為振動(dòng)信號(hào)采樣點(diǎn)數(shù)；為振動(dòng)信號(hào)在第i個(gè)采樣點(diǎn)的瞬時(shí)值；

13、計(jì)算峭度，用于評(píng)估振動(dòng)信號(hào)中是否存在異常的沖擊成分：

14、?；

15、其中，為振動(dòng)信號(hào)的均值；為振動(dòng)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差；

16、計(jì)算脈沖因子，幫助識(shí)別振動(dòng)信號(hào)中的脈沖性特征：脈沖因子=?；

17、其中為振動(dòng)信號(hào)的有效值，為振動(dòng)信號(hào)中的最大瞬時(shí)值；

18、所述獲取頻域特征具體為：

19、對(duì)排氣噪聲進(jìn)行頻譜分析，提取1/3倍頻程能量譜，通過分析不同頻率成分的能量分布；

20、中心頻率：?；其中，為頻段序號(hào)；

21、頻段范圍：?；

22、聲壓級(jí)spl計(jì)算：spl=20?；其中，；為實(shí)際聲壓；

23、獲取排氣噪聲在頻域上的特征，進(jìn)而反映內(nèi)燃機(jī)燃燒等過程的穩(wěn)定性；

24、所述工況特征具體包括轉(zhuǎn)速波動(dòng)率、進(jìn)氣壓力梯度、負(fù)荷變化率、進(jìn)氣流量、排氣流量、噴油量、排氣壓力、冷卻液溫度、機(jī)油壓力、尾氣排放成分、噴油脈沖信號(hào)、噴油量、噴油時(shí)刻；所述轉(zhuǎn)速波動(dòng)率、進(jìn)氣壓力梯度、負(fù)荷變化率通過以下方式獲取，其余工況特征通過直接采集獲取：

25、計(jì)算轉(zhuǎn)速波動(dòng)率，衡量?jī)?nèi)燃機(jī)轉(zhuǎn)速隨時(shí)間的變化情況；轉(zhuǎn)速波動(dòng)率=?；

26、其中，為轉(zhuǎn)速的標(biāo)準(zhǔn)差；為轉(zhuǎn)速的平均值；

27、計(jì)算進(jìn)氣壓力梯度，反映進(jìn)氣壓力隨時(shí)間的變化趨勢(shì)；?；

28、其中為進(jìn)氣壓力梯度，?為在時(shí)間點(diǎn)??時(shí)刻的進(jìn)氣壓力值，為在時(shí)間點(diǎn)??時(shí)刻的進(jìn)氣壓力值，?為時(shí)間間隔。

29、優(yōu)選項(xiàng)，所述s2中建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練具體為：

30、根據(jù)s1獲取的時(shí)域特征、頻域特征、工況特征建立關(guān)鍵特征集合，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層的輸入；

31、設(shè)置至少三層隱藏層，相鄰隱藏層之間選擇最優(yōu)的神經(jīng)元數(shù)，對(duì)每個(gè)隱藏層的神經(jīng)元輸出信號(hào)采用relu激活函數(shù)：對(duì)其進(jìn)行非線性變換，在相鄰隱藏層之間，插入dropout層，設(shè)置dropout層的丟棄率為0.3-0.5；

32、將輸出層的神經(jīng)元數(shù)量設(shè)定為內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別的總數(shù)，并在輸出層應(yīng)用softmax激活函數(shù)；其中，是輸出層第i個(gè)神經(jīng)元的輸出值，為神經(jīng)元總數(shù)，將神經(jīng)元的輸出值映射為對(duì)應(yīng)的概率分布，分別表示內(nèi)燃機(jī)處于對(duì)應(yīng)運(yùn)行狀態(tài)類別時(shí)的概率；

33、將s1中的時(shí)域特征、頻域特征、工況特征設(shè)置為訓(xùn)練集，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)學(xué)習(xí)；

34、模型初始化：對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行初始化；

35、訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置：設(shè)置訓(xùn)練迭代次數(shù)50至200輪，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率0.001-0.0001；

36、訓(xùn)練循環(huán)：對(duì)于每一訓(xùn)練輪次，遍歷訓(xùn)練集所有數(shù)據(jù)；

37、執(zhí)行前向傳播：數(shù)據(jù)依次經(jīng)過輸入層、至少一個(gè)隱藏層、輸出層；

38、計(jì)算損失函數(shù)：對(duì)于運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別任務(wù)，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)：

39、cross-entropy?loss=?；

40、其中，是真實(shí)值，是預(yù)測(cè)值；

41、對(duì)于性能指標(biāo)預(yù)測(cè)任務(wù)，采用均方誤差?mse損失函數(shù)：mse?loss=?；

42、其中，是真實(shí)值，是預(yù)測(cè)值，是樣本采樣點(diǎn)數(shù)；

43、執(zhí)行反向傳播：計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的梯度?：

44、假設(shè)輸出層有?個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值為?，真實(shí)值為；

45、對(duì)于交叉熵?fù)p失函數(shù)，輸出層的梯度計(jì)算如下：?；

46、其中，?是輸出層第??個(gè)神經(jīng)元的線性輸出，即?softmax?激活函數(shù)的輸入，為輸出層第??個(gè)神經(jīng)元的預(yù)測(cè)值，為輸出層第??個(gè)神經(jīng)元的真實(shí)值；

47、對(duì)于均方誤差損失函數(shù)，輸出層的梯度計(jì)算如下：；

48、從輸出層開始，逐層向前計(jì)算隱藏層的梯度；假設(shè)當(dāng)前層為第??層，其激活函數(shù)為?relu，則該層的梯度計(jì)算如下：?；

49、其中：?是第??層第??個(gè)神經(jīng)元的線性輸出,?是第??層第??個(gè)神經(jīng)元的線性輸出；?是?relu?激活函數(shù)的輸出；=?；

50、對(duì)于每一層的權(quán)重矩陣??和偏置向量?，其梯度計(jì)算如下：?；?；

51、其中：?是第??層第??個(gè)神經(jīng)元與第??層第??個(gè)神經(jīng)元之間的權(quán)重；?是第??層第??個(gè)神經(jīng)元的激活輸出；?是第??層第??個(gè)神經(jīng)元的偏置；

52、使用計(jì)算得到的梯度，通過adam優(yōu)化器更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，參數(shù)更新公式如下：

53、?；?；其中，?是學(xué)習(xí)率，控制參數(shù)更新的步長(zhǎng)。

54、優(yōu)選項(xiàng)，所述s2中識(shí)別出的內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)包括：

55、接收神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的六種狀態(tài)歸一化概率值，總和為1，包括正常狀態(tài)、過熱狀態(tài)、失速狀態(tài)、燃燒不良狀態(tài)、排放超標(biāo)狀態(tài)、機(jī)械故障狀態(tài)；

56、預(yù)設(shè)優(yōu)先級(jí)順序機(jī)械故障狀態(tài)＞失速狀態(tài)＞過熱狀態(tài)＞排放超標(biāo)狀態(tài)＞燃燒不良狀態(tài)＞正常狀態(tài)，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的六種狀態(tài)的概率值，置信度判斷：

57、s201、檢查是否存在任一運(yùn)行狀態(tài)的置信度達(dá)到高置信度閾值，即任一運(yùn)行狀態(tài)的概率≥0.85，且該運(yùn)行狀態(tài)的概率至少是次高概率的運(yùn)行狀態(tài)的兩倍，若是，則直接判定當(dāng)前處于該運(yùn)行狀態(tài)；

58、s202、若未出現(xiàn)高置信度狀態(tài)，則篩選出所有中置信度狀態(tài)，即運(yùn)行狀態(tài)概率在[0.5，0.85)，對(duì)其進(jìn)行參數(shù)驗(yàn)證：

59、過熱狀態(tài)：驗(yàn)證冷卻液溫度是否＞103℃；機(jī)械故障：驗(yàn)證振動(dòng)峭度是否＞3.5或脈沖因子＞5；燃燒不良：驗(yàn)證尾氣co/hc是否超標(biāo)20%；排放超標(biāo)：驗(yàn)證nox是否超標(biāo)15%或顆粒物異常；失速狀態(tài)：驗(yàn)證轉(zhuǎn)速是否＜1000?rpm；正常狀態(tài)：驗(yàn)證所有參數(shù)是否在安全范圍；若某狀態(tài)同時(shí)滿足概率條件和參數(shù)條件，則判定當(dāng)前所處的運(yùn)行狀態(tài)為該狀態(tài)；

60、s203、若出現(xiàn)兩個(gè)及以上運(yùn)行狀態(tài)為高置信度狀態(tài)，即運(yùn)行狀態(tài)的概率≥0.85，則按照預(yù)設(shè)優(yōu)先級(jí)排序，并檢查實(shí)時(shí)參數(shù)是否與出現(xiàn)的運(yùn)行狀態(tài)沖突，從最高優(yōu)先級(jí)狀態(tài)開始，選擇第一個(gè)實(shí)時(shí)參數(shù)與出現(xiàn)的運(yùn)行狀態(tài)無沖突的運(yùn)行狀態(tài)作為當(dāng)前所處的運(yùn)行狀態(tài)；

61、s204、若s201-s203中均無法判定出當(dāng)前所處運(yùn)行狀態(tài)，則篩選運(yùn)行狀態(tài)概率＞0.3的運(yùn)行狀態(tài)，按照優(yōu)先級(jí)順序選擇優(yōu)先級(jí)最高的狀態(tài)作為當(dāng)前所處的運(yùn)行狀態(tài)；

62、s205、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與控制調(diào)整

63、狀態(tài)判定后持續(xù)監(jiān)測(cè)參數(shù)變化：當(dāng)任何參數(shù)變化超過10%，立即重新返回s201觸發(fā)判定流程，

64、根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)執(zhí)行控制調(diào)整：

65、過熱狀態(tài)：減少噴油量0.2mg，提高冷卻風(fēng)扇轉(zhuǎn)速20%失速狀態(tài)：提前點(diǎn)火正時(shí)3°，增加進(jìn)氣量；機(jī)械故障：降負(fù)荷至50%并觸發(fā)聲光報(bào)警；每200毫秒對(duì)比實(shí)際與預(yù)期參數(shù)偏差，微調(diào)控制指令；

66、s306、閾值動(dòng)態(tài)更新：系統(tǒng)每5秒自動(dòng)更新判定閾值：

67、基于運(yùn)行穩(wěn)定性：當(dāng)轉(zhuǎn)速波動(dòng)率＜0.3r/min且負(fù)荷變化率＜8n·m/s時(shí)，提高正常狀態(tài)閾值至0.75；基于異常信號(hào)：當(dāng)振動(dòng)峭度＞4.0時(shí)，降低機(jī)械故障閾值至0.6；基于工況適應(yīng)：長(zhǎng)期高負(fù)荷運(yùn)行時(shí)，降低燃燒不良閾值至0.65。

68、優(yōu)選項(xiàng)，所述s3具體為：

69、將采集到的負(fù)荷參數(shù)轉(zhuǎn)換為模糊語言變量：

70、采用三角形隸屬函數(shù)將負(fù)荷參數(shù)劃分為低負(fù)荷、中等負(fù)荷、高負(fù)荷三個(gè)模糊語言變量，定義域范圍分別為：低負(fù)荷?：定義域范圍，隸屬度函數(shù)為：?；中等負(fù)荷?：定義域范圍，隸屬度函數(shù)為：?；高負(fù)荷?：定義域范圍，隸屬度函數(shù)為：?；

71、其中，為實(shí)際測(cè)量的負(fù)荷值，為低負(fù)荷范圍的最小值，為低負(fù)荷范圍的最大值，同時(shí)也是低負(fù)荷到中等負(fù)荷的過渡點(diǎn)，為中等負(fù)荷范圍的中心值，用于定義中等負(fù)荷的隸屬度函數(shù)，為中等負(fù)荷范圍的最大值，同時(shí)也是中等負(fù)荷到高負(fù)荷的過渡點(diǎn)，為高負(fù)荷范圍的最大值。

72、將采集到的轉(zhuǎn)速參數(shù)轉(zhuǎn)換為模糊語言變量：

73、采用梯形隸屬函數(shù)將轉(zhuǎn)速參數(shù)分為低轉(zhuǎn)速、中等轉(zhuǎn)速、高轉(zhuǎn)速三個(gè)模糊語言變量：以下定義域范圍均根據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)速范圍確定；

74、低轉(zhuǎn)速?：采用z型隸屬函數(shù)，定義域范圍為?[0,?]，隸屬度函數(shù)為：?；其中，?和??是為了讓低轉(zhuǎn)速的模糊數(shù)學(xué)模型適配真實(shí)場(chǎng)景，根據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)速范圍確定的可調(diào)形態(tài)控制參數(shù)；

75、中等轉(zhuǎn)速?：采用三角形隸屬函數(shù)，定義域范圍為?[,?]，隸屬度函數(shù)為：

76、?；

77、高轉(zhuǎn)速?：采用?s?型隸屬函數(shù)，定義域范圍為?[,?∞?),?隸屬度函數(shù)為：

78、?；

79、其中，?和??是根據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)速范圍確定的可調(diào)形態(tài)控制參數(shù)，：低轉(zhuǎn)速即z型隸屬函數(shù)和中等轉(zhuǎn)速即三角形隸屬函數(shù)的定義域分界，、?：中等轉(zhuǎn)速即三角形隸屬函數(shù)自身的定義域區(qū)間端點(diǎn)，決定三角形?的底邊范圍，[，］到[，]是中等轉(zhuǎn)速隸屬度變化的區(qū)間；：中等轉(zhuǎn)速和高轉(zhuǎn)速即s型隸屬函數(shù)的定義域分界，[,+∞）是高轉(zhuǎn)速的判定范圍；為采集到的實(shí)際轉(zhuǎn)速；

80、冷卻液溫度轉(zhuǎn)換為模糊語言變量：

81、低溫度：定義域范圍?，隸屬度函數(shù)為：?；

82、中等溫度：定義域范圍?，隸屬度函數(shù)為：

83、?；

84、高溫度：定義域范圍?，隸屬度函數(shù)為：

85、?；

86、其中為采集到的冷卻液溫度，為低溫范圍的起始溫度，為低溫范圍的最大溫度，中溫范圍的起始溫度，中溫范圍的結(jié)束溫度，高溫范圍的起始溫度，高溫范圍的結(jié)束溫度。：低溫度的中心溫度值，表示低溫度范圍的中心點(diǎn)，：中等溫度的中心溫度值，表示中等溫度范圍的中心點(diǎn)，：高溫度的中心溫度值，表示高溫度范圍的中心點(diǎn)，為低溫度范圍的標(biāo)準(zhǔn)差，表示低溫度范圍的擴(kuò)散程度，為中等溫度范圍的標(biāo)準(zhǔn)差，表示中等溫度范圍的擴(kuò)散程度，為高溫度范圍的標(biāo)準(zhǔn)差，表示高溫度范圍的擴(kuò)散程度。

87、機(jī)油壓力轉(zhuǎn)換為模糊語言變量：

88、低壓力：定義域范圍?，隸屬度函數(shù)為：

89、?；

90、中等壓力：定義域范圍，隸屬度函數(shù)為：

91、?；

92、高壓力：定義域范圍，隸屬度函數(shù)為：

93、?；

94、其中為采集到的機(jī)油壓力參數(shù)，為機(jī)油壓力的最小值，通常是系統(tǒng)的最低安全壓力。

95、為低壓力范圍的起始?jí)毫Γ瑸榈蛪毫Ψ秶淖畲髩毫?，中壓力范圍的起始?jí)毫Α橹械葔毫Ψ秶闹行膲毫?，為中等壓力范圍的最大壓力，高壓力范圍的起始?jí)毫?。為高壓力范圍的最大壓力?/p>

96、尾氣排放成分轉(zhuǎn)換為模糊語言變量：

97、低排放：定義域范圍?，對(duì)應(yīng)尾氣中污染物的濃度較低的情況，隸屬度函數(shù)為：

98、?；

99、中等排放：定義域范圍?，對(duì)應(yīng)尾氣中污染物濃度處于中等水平的情況，隸屬度函數(shù)為：

100、?；

101、高排放：定義域范圍?，對(duì)應(yīng)尾氣中污染物濃度過高的情況，隸屬度函數(shù)為：

102、?；

103、其中為實(shí)際測(cè)量的尾氣排放值，為低排放范圍的起始排放值，通常是排放標(biāo)準(zhǔn)的最低限值。為低排放到中等排放的過渡起始點(diǎn)，為低排放到中等排放的過渡結(jié)束點(diǎn)，：中等排放范圍的起始排放值，為中等排放范圍的中心排放值，為中等排放到高排放的過渡起始點(diǎn)，為高排放范圍的起始排放值，為高排放范圍的最大排放值。

104、振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為模糊語言變量

105、低振動(dòng)：定義域范圍?，對(duì)應(yīng)內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)幅度較小的情況，隸屬度函數(shù)為：

106、?；

107、中等振動(dòng)：定義域范圍?，對(duì)應(yīng)內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)幅度中等的情況，隸屬度函數(shù)為：

108、?；

109、高振動(dòng)：定義域范圍?，對(duì)應(yīng)內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)幅度較大的情況，隸屬度函數(shù)為：

110、?；

111、其中為實(shí)際測(cè)量的振動(dòng)信號(hào)值。為振動(dòng)信號(hào)的最小值，通常是正常運(yùn)行時(shí)的背景振動(dòng)水平。為低振動(dòng)范圍的起始振動(dòng)值。為低振動(dòng)到中等振動(dòng)的過渡起始點(diǎn)。為中等振動(dòng)范圍的起始振動(dòng)值。為中等振動(dòng)范圍的中心振動(dòng)值。為中等振動(dòng)到高振動(dòng)的過渡起始點(diǎn)。為高振動(dòng)范圍的起始振動(dòng)值。為高振動(dòng)范圍的最大振動(dòng)值，超過此振動(dòng)值后隸屬度保持為1。

112、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)位移轉(zhuǎn)換為模糊語言變量：

113、采用三角形隸屬函數(shù)將氣門傳動(dòng)系統(tǒng)位移劃分為低位移、中等位移、高位移三個(gè)模糊語言變量：

114、定義域范圍根據(jù)實(shí)際氣門傳動(dòng)系統(tǒng)位移范圍確定；

115、低位移：定義域范圍?，隸屬度函數(shù)為：

116、?；

117、中等位移：定義域范圍?，隸屬度函數(shù)為：

118、?；

119、高位移：定義域范圍?，隸屬度函數(shù)為：

120、?；

121、其中，是低位移區(qū)間的下限，小于時(shí)，位移完全屬于低位移；是低位移與中等位移區(qū)間的分界點(diǎn)，位移在??范圍內(nèi)時(shí)，低位移隸屬度逐漸減小，中等位移隸屬度逐漸增加；?是中等位移與高位移區(qū)間的分界點(diǎn)，當(dāng)位移超過?時(shí)，開始屬于高位移；?是高位移區(qū)間的上限，位移大于或等于??時(shí)，屬于高位移；

122、基于上述所有類別的模糊語言、內(nèi)燃機(jī)所有的運(yùn)行狀態(tài)及其所對(duì)應(yīng)的s1中的參數(shù)，構(gòu)建模糊規(guī)則庫，每條規(guī)則為if?條件?then?結(jié)論，其中條件部分由模糊語言組合定義；將內(nèi)燃機(jī)當(dāng)下實(shí)時(shí)得出的模糊語言、內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)及其所對(duì)應(yīng)的s1中的參數(shù)與規(guī)則庫逐條匹配，計(jì)算每條規(guī)則的激發(fā)強(qiáng)度；

123、對(duì)條件部分中的邏輯操作符執(zhí)行隸屬度聚合運(yùn)算：若含and操作符則取條件部分隸屬度的最小值作為該規(guī)則的激發(fā)強(qiáng)度，若含or操作符則取條件部分隸屬度的最大值作為該規(guī)則的激發(fā)強(qiáng)度；

124、根據(jù)每條規(guī)則的激發(fā)強(qiáng)度和對(duì)應(yīng)的結(jié)論部分，按照激發(fā)強(qiáng)度截?cái)鄬?duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)，得到截?cái)嗪蟮妮敵瞿：?/p>

125、將所有規(guī)則的輸出模糊集進(jìn)行并集操作，即任一規(guī)則截?cái)嗪蟮碾`屬度函數(shù)與前一條規(guī)則的截?cái)嚯`屬度函數(shù)取最大值，生成最終的輸出模糊集；

126、對(duì)最終的輸出模糊集進(jìn)行去模糊化處理：

127、將最終的輸出模糊集論域離散化為i個(gè)點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)離散點(diǎn)，計(jì)算其對(duì)應(yīng)的隸屬度值，采用重心法將最終的輸出模糊集轉(zhuǎn)換為精確控制信號(hào)，計(jì)算公式為：?；

128、其中，為輸出論域離散點(diǎn)，為其隸屬度值，為參數(shù)調(diào)整量；f1是縮放系數(shù)，定義域?yàn)閇0?1]，通過查詢基于油門和轉(zhuǎn)速的映射函數(shù)或映射表得到。

129、該參數(shù)調(diào)整量明確了內(nèi)燃機(jī)控制參數(shù)的具體變化數(shù)值，包含燃油噴射系統(tǒng)模糊調(diào)整量、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)模糊調(diào)整量、點(diǎn)火系統(tǒng)模糊調(diào)整量。

130、優(yōu)選項(xiàng)，所述s4中的得出燃油噴射系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量具體為：

131、期望的燃油噴射系統(tǒng)具有快速響應(yīng)和較小超調(diào)的特性，參考模型為：；

132、其中，為燃油噴射系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，為參考模型在時(shí)間?t?時(shí)刻的噴油量,參考模型在時(shí)間?t?時(shí)刻的噴油脈沖信號(hào)，為燃油噴射系統(tǒng)增益，為燃油噴射系統(tǒng)時(shí)間常數(shù)，s為拉普拉斯變換的復(fù)頻域變量；

133、將s1采集的燃油噴射系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，即噴油脈沖信號(hào)、噴油量、噴油時(shí)刻，代入?yún)⒖寄Ｐ椭校?jì)算，確定模型中的燃油噴射系統(tǒng)增益與燃油噴射系統(tǒng)時(shí)間常數(shù)；

134、確定誤差信號(hào)，誤差信號(hào)定義為參考模型輸出與燃油噴射系統(tǒng)實(shí)際輸出之差：

135、；其中，為燃油噴射系統(tǒng)誤差信號(hào)，為燃油噴射系統(tǒng)在時(shí)間t內(nèi)的噴油量；

136、設(shè)置性能指標(biāo)：；其中，為燃油噴射系統(tǒng)性能指標(biāo)，表示誤差信號(hào)的平方和，用于衡量系統(tǒng)性能的優(yōu)劣；

137、為了最小化性能指標(biāo)?，采用梯度下降法更新控制參數(shù)?：?；其中：?為當(dāng)前時(shí)刻的控制參數(shù)，為學(xué)習(xí)率，控制參數(shù)更新的步長(zhǎng)；為某一瞬時(shí)；為這一時(shí)刻和上一時(shí)刻之差；為下一時(shí)刻的控制參數(shù)；?為性能指標(biāo)對(duì)控制參數(shù)的梯度，表示為：?；?為誤差信號(hào)對(duì)控制參數(shù)的梯度；

138、根據(jù)更新后的可調(diào)增益燃油和燃油誤差信號(hào)，生成控制信號(hào)?來調(diào)節(jié)燃油噴射系統(tǒng)的噴油量：?；其中，為更新后的噴油脈沖信號(hào)，為更新前的噴油脈沖信號(hào)；更新后的噴油脈沖信號(hào)為燃油噴射系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量。

139、優(yōu)選項(xiàng)，所述得出氣門傳動(dòng)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量具體以為：

140、期望的氣門傳動(dòng)系統(tǒng)具有穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性，參考模型為氣門位移的期望軌跡：

141、?；其中，為氣門位移關(guān)于時(shí)間t的二階導(dǎo)數(shù)，表示氣門加速度；為在時(shí)間t時(shí)輸入到電磁閥的電流，表示電磁力與輸入電流的平方之間的比例常數(shù)；為氣門在時(shí)間t時(shí)的實(shí)際位移；為彈簧剛度系數(shù)，表示彈簧對(duì)氣門位移的恢復(fù)力；為氣門及其傳動(dòng)系統(tǒng)的質(zhì)量；

142、誤差信號(hào)定義為參考位移與實(shí)際位移之差：?；其中，為氣門傳動(dòng)系統(tǒng)的誤差信號(hào)；為氣門傳動(dòng)系統(tǒng)參考位移；為氣門傳動(dòng)系統(tǒng)實(shí)際位移；

143、設(shè)置性能指標(biāo)：?；其中，為氣門傳動(dòng)系統(tǒng)的性能指標(biāo)，表示誤差信號(hào)的平方和，用于衡量系統(tǒng)性能的優(yōu)劣；

144、為了最小化性能指標(biāo)?，采用梯度下降法更新控制參數(shù)?：?；其中，?為當(dāng)前時(shí)刻的控制參數(shù)，為學(xué)習(xí)率，控制參數(shù)更新的步長(zhǎng)，?為性能指標(biāo)對(duì)控制參數(shù)的梯度：?；?為誤差信號(hào)對(duì)控制參數(shù)的梯度；

145、參數(shù)更新：?更新后的控制參數(shù)用于生成新的電磁力信號(hào)?，從而調(diào)節(jié)氣門的開閉：

146、?；

147、其中，為在時(shí)間時(shí)的氣門控制參數(shù)，用于調(diào)整電磁力信號(hào)的變化；在時(shí)間時(shí)的新的電磁力信號(hào)值；

148、更新后的電磁力為氣門傳動(dòng)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量。

149、優(yōu)選項(xiàng)，所述得出點(diǎn)火系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量具體以為：

150、期望的點(diǎn)火系統(tǒng)具有精確的點(diǎn)火提前角控制特性，參考模型為：

151、?；

152、其中，為參考點(diǎn)火提前角；?為內(nèi)燃機(jī)轉(zhuǎn)速；為壓縮壓力；?為混合氣過量空氣系數(shù)；、、、為參考模型系數(shù)，其基于s1采集的參數(shù)，使用最小二乘法來估計(jì)獲??；

153、誤差信號(hào)定義為參考點(diǎn)火提前角與實(shí)際點(diǎn)火提前角之差：?；

154、其中，為點(diǎn)火系統(tǒng)的誤差信號(hào)，為參考點(diǎn)火提前角，為實(shí)際點(diǎn)火提前角；

155、設(shè)置性能指標(biāo)：?；

156、其中：?為點(diǎn)火系統(tǒng)性能指標(biāo)，表示誤差信號(hào)的平方和，用于衡量系統(tǒng)性能的優(yōu)劣；

157、為了最小化性能指標(biāo)?，采用梯度下降法更新控制參數(shù)?：

158、?；

159、其中：下一時(shí)刻的控制參數(shù)；?為當(dāng)前時(shí)刻的控制參數(shù)；為學(xué)習(xí)率，控制參數(shù)更新的步長(zhǎng)；?為性能指標(biāo)對(duì)控制參數(shù)的梯度，表示為：?；

160、?為誤差信號(hào)對(duì)控制參數(shù)的梯度；

161、?更新后的控制參數(shù)用于生成新的點(diǎn)火提前角調(diào)整量?，從而調(diào)節(jié)點(diǎn)火時(shí)刻：

162、?；

163、更新后的點(diǎn)火提前角為點(diǎn)火系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量。

164、優(yōu)選項(xiàng)，所述s5具體為：

165、s501、確定s3和s4獲取的模糊調(diào)整量和自適應(yīng)調(diào)整量融合的權(quán)重系數(shù)：

166、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)內(nèi)燃機(jī)在實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷下的s1中的運(yùn)行數(shù)據(jù)，計(jì)算工況穩(wěn)定性指標(biāo)，包括轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性指標(biāo)和負(fù)荷穩(wěn)定性指標(biāo)，具體為：

167、計(jì)算轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性指標(biāo)，即計(jì)算轉(zhuǎn)速波動(dòng)率的3秒滑動(dòng)時(shí)間窗口標(biāo)準(zhǔn)差：

168、實(shí)時(shí)采集內(nèi)燃機(jī)的轉(zhuǎn)速，采集頻率設(shè)定在每秒10次至100次之間，設(shè)定時(shí)長(zhǎng)為3秒的滑動(dòng)時(shí)間窗口用于存儲(chǔ)連續(xù)采集到的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，在滑動(dòng)時(shí)間窗口內(nèi)，計(jì)算轉(zhuǎn)速的平均值，公式如下：?；其中，是窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，是第個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)處的轉(zhuǎn)速值，

169、計(jì)算窗口內(nèi)轉(zhuǎn)速波動(dòng)率的標(biāo)準(zhǔn)差：?；

170、這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差反映了轉(zhuǎn)速在窗口內(nèi)的波動(dòng)程度，隨著時(shí)間的推移，滑動(dòng)時(shí)間窗口不斷向前移動(dòng)，每次新增一個(gè)最新的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)點(diǎn)，同時(shí)丟棄該時(shí)間段內(nèi)的首個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，保持窗口的時(shí)長(zhǎng)始終為3秒；

171、重復(fù)上述計(jì)算過程，得到實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)速波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差，若該標(biāo)準(zhǔn)差小于0.5?r/min，則判定轉(zhuǎn)速處于穩(wěn)定狀態(tài)；若大于或等于0.5?r/min，則判定轉(zhuǎn)速處于非穩(wěn)定狀態(tài)；

172、計(jì)算負(fù)荷穩(wěn)定性指標(biāo)，即計(jì)算負(fù)荷變化率的絕對(duì)值：

173、實(shí)時(shí)采集內(nèi)燃機(jī)的負(fù)荷數(shù)據(jù)，采集頻率與轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)采集頻率一致，以保證數(shù)據(jù)的時(shí)間同步性和一致性，在兩個(gè)相鄰的采集時(shí)刻，計(jì)算負(fù)荷的變化量與時(shí)間間隔的比值，即負(fù)荷變化率，公式如下：?；其中，是當(dāng)前時(shí)刻的負(fù)荷值，是前一個(gè)時(shí)刻的負(fù)荷值，為兩個(gè)采集時(shí)刻之間的時(shí)間間隔，常取值為0.01秒至1秒；由于關(guān)注的是負(fù)荷變化的劇烈程度，無論負(fù)荷是增加還是減少，因此對(duì)負(fù)荷變化率取絕對(duì)值：?；

174、負(fù)荷變化率絕對(duì)值越大，表明負(fù)荷變化越劇烈，若負(fù)荷變化率絕對(duì)值小于10?n·m/s，則判定負(fù)荷處于穩(wěn)定狀態(tài)；若大于或等于10?n·m/s，則判定負(fù)荷處于非穩(wěn)定狀態(tài)；計(jì)算內(nèi)燃機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速輸出與期望轉(zhuǎn)速輸出之間的誤差，并結(jié)合轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性指標(biāo)和負(fù)荷穩(wěn)定性指標(biāo)，設(shè)定不同轉(zhuǎn)速波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差和負(fù)荷變化率絕對(duì)值以及誤差狀態(tài)、運(yùn)行狀態(tài)組合下的權(quán)重系數(shù)值：若轉(zhuǎn)速波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差小于0.5?r/min，負(fù)荷變化率絕對(duì)值小于10?n·m/s，轉(zhuǎn)速誤差小于50?r/min，運(yùn)行狀態(tài)為正常狀態(tài)，則設(shè)定模糊控制權(quán)重系數(shù)?，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若轉(zhuǎn)速波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差小于0.5?r/min，負(fù)荷變化率絕對(duì)值小于10?n·m/s，轉(zhuǎn)速誤差大于且等于50?r/min，運(yùn)行狀態(tài)為正常狀態(tài)，則設(shè)定模糊控制權(quán)重系數(shù)?，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若轉(zhuǎn)速波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差大于且等于0.5?r/min，負(fù)荷變化率絕對(duì)值大于且等于10?n·m/s，轉(zhuǎn)速誤差小于50?r/min，運(yùn)行狀態(tài)為正常狀態(tài)，則設(shè)定模糊控制權(quán)重系數(shù)?，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若轉(zhuǎn)速波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差大于且等于0.5?r/min，負(fù)荷變化率絕對(duì)值大于且等于10?n·m/s，轉(zhuǎn)速誤差大于且等于50?r/min，運(yùn)行狀態(tài)為正常狀態(tài)，則設(shè)定模糊控制權(quán)重系數(shù)?，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若運(yùn)行狀態(tài)為過熱狀態(tài)，則定模糊控制權(quán)重系數(shù)，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若運(yùn)行狀態(tài)為失速狀態(tài)，則定模糊控制權(quán)重系數(shù)?，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若運(yùn)行狀態(tài)為燃燒不良狀態(tài)，則定模糊控制權(quán)重系數(shù)?，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若運(yùn)行狀態(tài)為排放超標(biāo)狀態(tài)，則定模糊控制權(quán)重系數(shù)?，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)?；若運(yùn)行狀態(tài)為機(jī)械故障狀態(tài)，則設(shè)定模糊控制權(quán)重系數(shù)為0.7，自適應(yīng)控制權(quán)重系數(shù)為0.3；

175、s502、根據(jù)s501融合的權(quán)重系數(shù)，對(duì)模糊調(diào)整量和自適應(yīng)調(diào)整量進(jìn)行加權(quán)融合，得出最終的調(diào)整量：

176、根據(jù)確定的權(quán)重系數(shù)，將燃油噴射系統(tǒng)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)、點(diǎn)火系統(tǒng)各自的模糊調(diào)整量和自適應(yīng)調(diào)整量分別對(duì)應(yīng)代入到以下公式中進(jìn)行加權(quán)融合：?；

177、其中，?為最終的調(diào)整量，?和??分別為模糊控制和自適應(yīng)控制的權(quán)重系數(shù)，為燃油噴射系統(tǒng)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)、點(diǎn)火系統(tǒng)各自的參數(shù)調(diào)整量，即燃油噴射系統(tǒng)模糊調(diào)整量、氣門系統(tǒng)模糊調(diào)整量、點(diǎn)火系統(tǒng)模糊調(diào)整量；?為燃油噴射系統(tǒng)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)、點(diǎn)火系統(tǒng)各自的自適應(yīng)調(diào)整量，包括燃油噴射系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量即更新后的噴油脈沖信號(hào)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量即更新后的電磁力、點(diǎn)火系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整量即更新后的點(diǎn)火提前角。

178、有益效果：本發(fā)明通過實(shí)時(shí)采集多維運(yùn)行參數(shù)并提取時(shí)域、頻域特征，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)內(nèi)燃機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)識(shí)別和早期預(yù)警，能夠在內(nèi)燃機(jī)工況發(fā)生微小變化時(shí)就及時(shí)檢測(cè)并做出響應(yīng)，解決了傳統(tǒng)控制系統(tǒng)響應(yīng)滯后的問題。在車輛遇到急加速或爬坡等瞬態(tài)工況時(shí)，系統(tǒng)能夠在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成狀態(tài)識(shí)別和控制參數(shù)調(diào)整，確保內(nèi)燃機(jī)始終保持在最佳工作狀態(tài)，既保證了動(dòng)力輸出的平順性，又顯著提升了燃油經(jīng)濟(jì)性。采用了模糊控制與自適應(yīng)控制的動(dòng)態(tài)融合策略。在穩(wěn)態(tài)工況下優(yōu)先采用模糊控制保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，在瞬態(tài)或異常工況下則自動(dòng)增強(qiáng)自適應(yīng)控制的權(quán)重以提高響應(yīng)速度。這種智能化的混合控制模式完美兼顧了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)性能。同時(shí)，基于運(yùn)行狀態(tài)的全局優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)了燃油噴射系統(tǒng)、氣門傳動(dòng)系統(tǒng)和點(diǎn)火系統(tǒng)的協(xié)同控制，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整各子系統(tǒng)的控制參數(shù)，確保整個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)始終處于最優(yōu)工作狀態(tài)。