端包括顯示器和輸入鍵盤，顯示器用于顯示處理器 輸出的點(diǎn)火提前角結(jié)果，輸入鍵盤用于工作人員輸入指令和更改指令，顯示終端的設(shè)置方 便工作人員的查看結(jié)果和研究數(shù)據(jù)。
[0020] 一種點(diǎn)火提前角預(yù)測系統(tǒng)的方法，如圖2所示，該方法步驟包括： 步驟一、建立RBF模型，利用粒子群算法優(yōu)化訓(xùn)練RBF模型參數(shù)，得到最優(yōu)模型。
[0021] RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，它能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，學(xué)習(xí)速 度快，精度高，在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方而均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 分為三個(gè)部分，如圖3所示：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別。
[0022] RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)和構(gòu)建：徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（radial basis function neural network)是一種具有單隱層的3層前饋網(wǎng)絡(luò)。它的基本思想是：用RBF 作為隱層節(jié)點(diǎn)的"基"構(gòu)成隱層空間，這樣就可以將輸入矢量不通過權(quán)值連接映射到隱層空 間。當(dāng)RBF的中心點(diǎn)確定后，這種映射關(guān)系也就確定了。其中，隱層節(jié)點(diǎn)的基函數(shù)采用距離 函數(shù)，而激活函數(shù)采用徑向基函數(shù)（如高斯函數(shù)）。
[0023] 徑向基函數(shù)是一種局部分布的中心點(diǎn)徑向?qū)ΨQ衰減的非負(fù)非線性函數(shù)，這種"局 部特性"使得RBF網(wǎng)絡(luò)成為一種局部響應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且，隱層到輸出層的映射是線性的， 即網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱節(jié)點(diǎn)輸出的線性組合。現(xiàn)在也己證明，徑向基網(wǎng)絡(luò)也能夠以任意精度逼 近任意連續(xù)函數(shù)，并且它的學(xué)習(xí)速度比BP網(wǎng)絡(luò)快，并能避免局部極小值問題。
[0024] RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法以目標(biāo)函數(shù)最小化為準(zhǔn)則對隱層 各個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心點(diǎn)與偏差以及輸出權(quán)值進(jìn)行調(diào)整修正。在此，使用帶有動(dòng)量因子的梯度下 降法對網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行修改。網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)為：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種點(diǎn)火提前角預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括： 信號(hào)采集單元，采集影響點(diǎn)火提前角的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷和冷卻水溫參數(shù)； 處理器，連接并接收信號(hào)采集單元的信號(hào)，利用粒子群優(yōu)化RBF模型分析處理信號(hào)采 集單元的參數(shù)信號(hào)輸出發(fā)動(dòng)機(jī)的點(diǎn)火提前角； 顯示終端，連接處理器，接收并顯示處理器處理輸出的點(diǎn)火提前角結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所示的點(diǎn)火提前角預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述信號(hào)采集單元包括 轉(zhuǎn)測量發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的速傳感器、測量發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷的測功器和測量發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部冷卻水溫度的 溫度傳感器。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所示的點(diǎn)火提前角預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器包括數(shù)據(jù)庫， 數(shù)據(jù)庫中包括點(diǎn)火提前角的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)用于粒子群優(yōu)化RBF模型的機(jī)器訓(xùn) 練。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所示的點(diǎn)火提前角預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述顯示終端包括顯示 器和輸入鍵盤，顯示器用于顯示處理器輸出的結(jié)果，輸入鍵盤用于工作人員輸入指令和更 改指令。
5. -種點(diǎn)火提前角預(yù)測系統(tǒng)的方法，其特征在于，該方法步驟包括： 步驟一、建立RBF模型，利用粒子群算法優(yōu)化訓(xùn)練RBF模型參數(shù)，得到最優(yōu)模型； 步驟二、改變發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷，記錄發(fā)動(dòng)機(jī)待測參數(shù)數(shù)據(jù)和點(diǎn)火提前角； 步驟H、采用粒子群優(yōu)化RBF模型對待測發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)進(jìn)行分析預(yù)測，輸出最優(yōu)點(diǎn)火提 前角； 步驟四、輸出的點(diǎn)火提前角信息結(jié)果顯示在顯示終端上； 步驟五、點(diǎn)火提前角和對應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的點(diǎn)火提前角系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述步驟H中的待測 發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)包括發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速參數(shù)、負(fù)荷參數(shù)和冷卻水水溫參數(shù)，分別是由轉(zhuǎn)速傳感器、測 功器和溫度傳感器測量得到的。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的點(diǎn)火提前角系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述步驟H中的粒子 群優(yōu)化RBF模型的步驟包括： 初始化粒子群：確定粒子群的規(guī)模，初始位置和速度，根據(jù)約束條件對每個(gè)粒子初始 化； 計(jì)算每一個(gè)粒子的目標(biāo)函數(shù)值，即所要優(yōu)化函數(shù)的值； 更新每一個(gè)粒子a的位置局部最優(yōu)值化est和全局最優(yōu)值Gbest ; 更新每一個(gè)粒子a的飛行速度和位置； 判斷數(shù)據(jù)是否達(dá)到RBF模型標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)跳出循環(huán)，并計(jì)算相關(guān)系數(shù)，否則返回的步 驟B，直到滿足迭代的次數(shù)； 返回最優(yōu)a的值，并將最優(yōu)化的參數(shù)傳遞給RBF模型。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的點(diǎn)火提前角系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述RBF模型的建立包 括H個(gè)部分： RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，隱層節(jié)點(diǎn)的"基"構(gòu)成隱層空間，確定RBF的中也和映射關(guān)系； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，W目標(biāo)函數(shù)最小化為準(zhǔn)則對隱層各個(gè)節(jié)點(diǎn)的中也點(diǎn)與偏差W及輸 出權(quán)值進(jìn)行調(diào)整修正； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入測試數(shù)據(jù)。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種點(diǎn)火提前角預(yù)測系統(tǒng)及其方法，屬于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)電控系統(tǒng)標(biāo)定的領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：信號(hào)采集單元，采集影響點(diǎn)火提前角的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷和冷卻水溫參數(shù)；處理器，連接并接收信號(hào)采集單元的信號(hào)，利用粒子群優(yōu)化RBF模型分析處理信號(hào)采集單元的參數(shù)信號(hào)輸出發(fā)動(dòng)機(jī)的點(diǎn)火提前角；顯示終端，連接處理器，接收并顯示處理器處理輸出的點(diǎn)火提前角結(jié)果。本發(fā)明系統(tǒng)中通過檢測發(fā)動(dòng)機(jī)多項(xiàng)主要影響點(diǎn)火提前角的參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)點(diǎn)火提前角預(yù)測，可以增加參數(shù)，在參數(shù)改變中檢測記錄的點(diǎn)火提前角，覆蓋了發(fā)動(dòng)機(jī)了所有運(yùn)行工況，檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確，結(jié)果直接顯示在顯示終端上，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在預(yù)測點(diǎn)火提前角的實(shí)驗(yàn)運(yùn)行工況不夠全面的問題。
【IPC分類】G06F17-40, G06N3-08, G06N3-00
【公開號(hào)】CN104598654
【申請?zhí)枴緾N201410519603
【發(fā)明人】李楊宇, 徐尼云
【申請人】蕪湖揚(yáng)宇機(jī)電技術(shù)開發(fā)有限公司
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2014年10月7日