...
首页> 外文期刊>Pomiary Automatyka Kontrola >Fuel recognition in compression ignition engine in the real time
【24h】

Fuel recognition in compression ignition engine in the real time

机译:压缩点火发动机中的燃料实时识别

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Silniki o zapłonie samoczynnym mogą być zasilane różnymi paliwami. Współczesne silniki pozwalają na sterowanie procesem zasilania, który powinien być przystosowany do danego paliwa. Na stanowisku badawczym, silnik był zasilany olejem napędowym, paliwem RME (estry metylowe kwasów tłuszczowych oleju rzepakowego) oraz mieszankami tych paliw. W artykule zastosowano wybrane metody sztucznej inteligencji w celu zbudowania klasyfikatora, który rozpoznaje typ paliwa na podstawie przebiegów ciśnienia w cylindrze zarejestrowanych i uśrednionych dla 20, 30, 40 oraz 50 kolejnych cykli roboczych silnika. Przedstawiono porównanie dokładności zastosowanych metod (sztuczne sieci neuronowe oraz drzewa decyzyjne CART i CHAJD, zaimplementowane w pakiecie Statistica Data Mining, a także drzewo decyzyjne See5). Przedstawiono oszacowanie minimalnej liczby kolejnych cykli pracy silnika, podczas których rejestrowane są przebiegi ciśnienia, niezbędnej do rozpoznania typu paliwa przez klasyfikator. Zaproponowano również implementację klasyfikatora na mikrokontrolerze, pozwalającą na rozpoznawanie typu paliwa w czasie rzeczywistym.%Contemporary engines allow controlling the fuel injection process, which should be adjusted to a given fuel. On test bench the engine was fuelled by diesel oil, RME or its blends with diesel oil. In this paper selected artificial intelligence methods are used to build classifiers which recognize type of fuel using cylinder pressure curves recorded and averaged for 20, 30, 40, or 50 consecutive engine working cycles. The accuracy of these methods is compared. There is presented the estimation of the minimum number of consecutive engine cycles during which the pressure curves are recorded, required for recognition of type of fuel by a classifier.
机译:压燃式发动机可以由各种燃料提供动力。现代发动机可让您控制电源过程,该过程应适合燃料。在试验台上,发动机由柴油,RME燃料(菜籽油脂肪酸甲酯)和这些燃料的混合物提供动力。本文使用人工智能的选定方法来构建分类器,该分类器基于汽缸压力记录来识别燃料类型,并在随后的20、30、40和50个发动机工作循环中进行平均。比较了所使用方法的准确性(在Statistica数据挖掘程序包中实现了人工神经网络以及CART和CHAJD决策树,以及See5决策树)。提供了对连续发动机循环的最小数量的估计,在此期间,通过分类器识别燃料类型所需的压力变化过程被提出。还提出了在微控制器上实现分类器的方法,以实现实时燃料类型识别。%现代发动机允许控制燃料喷射过程,应根据给定的燃料进行调整。在试验台上,发动机以柴油,RME或其与柴油的混合物为燃料。在本文中,将使用选定的人工智能方法来构建分类器,这些分类器使用汽缸压力曲线记录并平均20、30、40或50个连续发动机工作循环来识别燃料类型。比较了这些方法的准确性。提出了对分类器识别燃料类型所需的,记录压力曲线的连续发动机循环的最小数量的估计。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号