Model Based Control with Online Automatic Adaptation by Neural Network for Advanced Diesel Combustion

Jianan Cao; Jihoon Kim; Motoki Takahashi; Yudai Yamasaki

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Model Based Control with Online Automatic Adaptation by Neural Network for Advanced Diesel Combustion

机译：基于模型控制在线自动适应神经网络高级柴油燃烧

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Model based control with physical models are proposed as an alternative to conventional control methods to improve engine performance under real driving conditions including various transient condition. Even if models are built based on physical rules, the models still have several parameters which is desirable to adapt in real time according to driving condition. Therefore, the authors developed an online automatic adaptation method for model-based control of diesel engines, which is based on neural networks. The predictive accuracy of the adapted model has been evaluated by simulation, and the performance of the feed-forward controller based on the model is evaluated by experiment under actual engine.

机译：基于模型的具有物理模型的控制作为传统控制方法的替代方案，以改善包括各种瞬态条件的实际驾驶条件下的发动机性能。即使模型是基于物理规则构建的，型号仍然具有几个参数，这是期望根据驾驶条件实时适应的。因此，作者开发了一种用于基于模型的柴油机控制的在线自动适配方法，其基于神经网络。通过模拟评估了适应模型的预测精度，并通过实际发动机进行了实验评估了基于模型的前馈控制器的性能。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2020年第2期|共7页
作者
Jianan Cao; Jihoon Kim; Motoki Takahashi; Yudai Yamasaki;
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关键词
Diesel engineModel-based controlAutomatic adaptationNeural network;

机译：基于柴油EngineModel的ControlSutomatic适应网络;

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