A Neural Network Observer for Injection Rate Estimation in Common Rail Injectors with Nozzle Wear
A Neural Network Observer for Injection Rate Estimation in Common Rail Injectors with Nozzle Wear
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用于估计喷嘴磨损共轨喷油器喷油率的神经网络观测器
DOI：
10.1007/978-3-319-91217-2_19
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kiener
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hofmann;Kiener
本研究的目的是提出一个神经观测器，估计改变喷射行为，由于磨损和老化的影响，在喷嘴的共轨柴油机喷油器。使用一个动态识别系统与修改后的学习规则相结合，神经观测器适用于广泛的问题集。多层感知器（MLP）网络具有三层，隐层神经元较少，保证了快速计算和高效率;网络学习基于拟牛顿优化和附加的线搜索算法。通过对喷油器底部的建模，建立了喷油器底部的仿真模型，并以某电磁共轨喷油器为例进行了仿真验证。估计结果符合以及与改变的植物，因此证明了显着的好处，使用建议的神经网络观测器的概念。
The objective of this study is to present a neural observer that estimates changing injection behavior due to wear and aging effects within the nozzle of a common rail diesel injector. Using a dynamic identification system in combination with a modified learning rule, the neural observer is applicable to a wide range of problem sets. A multilayer perceptron (MLP) network with three layers and few neurons in the hidden layer ensures fast computing and high efficiency; network learning is based on quasi-Newton optimization and an additional line search algorithm. Modeling the bottom part of the injector introduces a simulation model, which is validated with experimental data from a solenoid common rail diesel injector. Estimation results conform well with the altered plant and therefore demonstrate the significant benefit of using the proposed neural network observer concept.
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