Sztuczna inteligencja w sterowaniu silnikiem spalinowym

• Autorzy: Sitnik L. J.

Warianty tytułu

EN

Artificial intelligence in control of IC engine

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia dane potwierdzające, że sterowanie silnikiem spalinowym z wykorzystaniem sztucznej inteligencji jest możliwe. Pokazano to na przykładzie doboru wielkości dawki paliwa oraz kąta wyprzedzenia wtrysku indywidualnie w każdym cylindrze. Sztuczna inteligencję oparto na sieciach neuronowych o radialnych funkcjach bazowych (RBF). Optymalizacja tychże jest stosunkowo prosta gdyż ogranicza się w istocie do wyboru liczby neuronów w jedynej warstwie pośredniej sieci. Pokazano, że tego typu sieci nadają się zarówno do sterowania kątem wyprzedzenia wtrysku jak i czasem trwania wtrysku. Uzyskana predykcja danych pomiarowych modelem matematycznym jest zadziwiająco dobra.

EN

Paper shows, that using of artificial intelligence in diesel engine control is possible on the example of fuel injection time (fuel dose) control as well as the injection advance angle in each of cylinders separately. It was proved that for the engine run control it is possible to use Radial Basis Function (RBF) neuronal network. Applying of these networks is easy. The optimization of their structure is also simple. It does not have also the necessity of selection of the function of transformations. It is a big advantage. It was shown that the RBF network is suitable both to modeling of the advance angle of fuel injection and the fuel injection time. In both applications the predictions of values of object responses are with high efficiencies.

Słowa kluczowe

PL

silnik spalinowy; sterowanie; sztuczna inteligencja; optymalizacja

EN

IC engine; control; artificial intelligence; optimization

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Naukowe Silników Spalinowych
• Czasopismo: Combustion Engines
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 52, nr 3
• Strony: 1062--1068
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., wykr., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Sitnik L. J.

• Wydział Mechaniczny Politechniki Wrocławskiej

Bibliografia

• [1] Bauer M., Bredenbeck J., Krause F-L., Pucher H., Raubold W.: Online Prozessoptimierung für aufgeladene Dieselmotoren MTZ Motortechnische Zeitschrift 57 (1996) 6.
• [2] Kessel J-A., Schmidt M., Isermann R.: Modelbasierte Motorsteuerung, -regelung und –überwachung. MTZ Motortechnische Zeitschrift 59 (1998) 4.
• [3] Gölcü M., Sekmen Y., Erduranli P., Sahir S.; Artificial neural-network based modeling of variable valve-timing in a spark-ignition engine, Applied energy (Appl. energy) ISSN 0306-2619.
• [4] Manzie C., Palaniswami M., Watson H.; Gaussian networks for fuel injection control Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D, Journal of automobile engineering (Proc. Inst. Mech. Eng., D J. automob. eng.) ISSN 0954-4070.
• [5] Kovalenko O., Derong L., Javahenan H.; Neural network modeling and adaptive critic control of automotive fuel-injection systems. Proceedings of the 2004 IEEE International Symposium on Intelligent Control 2004, pp. 368-373.
• [6] Cuiping Z., Qiugfo Y.; Study On Injection And Ignition Control Of Gasoline Engine Based On Bp Neural Network. China Taiyuan 030024.
• [7] Isermann R., Mueller N.; Modeling And Adaptive Control Of Combustion Engines With Fast Neural Networks. Darmstadt University of Technology, Institute of Automatic Control, Laboratory of Control Systems and Process Automation, Darmstadt, Germany 2001.
• [8] Beuschel M.; Neuronale Netze zur Diagnose und Tilgung von Drehmomentschwingungen am Verbrennungsmotor. Diss. Lehrstuhl für Elektrische Antriebssysteme Technische Universität München, 2000.
• [9] Bayir R., Bay O. F.; Serial Wound Starter Motor Faults Diagnosis Using Artificial Neural Network. Department of Electronics and Computer, Faculty of Technical Education, Gazi University 06500 Teknikokullar, Ankara, TURKEY, 2007.
• [10] Sitnik L.: Koncepcja wykorzystania sieci neuronowych do sterowania nastawami silnika. wielopaliwowego Ogólnopolska Konferencja Naukowa KONSSPAL’96, Wrocław 1996.
• [11] Sitnik L. Neuronal network for diesel engine control. PTNSS KONGRES – 2005, September 25th – 28th, 2005 Bielsko Biała/Szczyrk Poland, PTNSS P05-C091.
• [12] Sitnik L. Neuronal network for flexible process control In diesel engine. Silniki spalinowe 2007 R, 46 Nr SC3 s. 345-360.
• [13] Rawski F.; Metody wyznaczania czasowych charakterystyk transportu czynnika roboczego w silniku spalinowym. Rozprawa habilitacyjna. Politechnika Warszawska. Warszawa 1999.
• [14] Zespół sterowania silnikiem ZS typu Common-Rail. Instrukcja do stanowiska modelowego. Wrocław 2003.
• [15] Pawlaczyk M.; Zastosowanie sztucznej inteligencji w elastycznym sterowaniu silnikiem o zapłonie samoczynnym. Politechnika Wrocławska, Wydział Mechaniczny, praca dyplomowa. (Promotor L. Sitnik) Wrocław 2012.