Neural modelling of the vehicle powertrain

• Autorzy: Jantos J. , Mamala J. , Danielczok A.

Warianty tytułu

EN

Neuronowe modelowanie samochodowego układu napędowego

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W proponowanej metodzie oceny jakości działania samochodowego układu napędowego wykorzystano technikę sztucznych sieci neuronowych. Za pomocą takiej sieci modelowano pracę całego systemu obejmującego układ napędowy. pojazd, kierującego nim człowieka oraz otoczenie. Oryginalną cechą proponowanej metody jest zastosowanie sieci neuronowej do odwzorowania odwrotnego, co umożliwia badania przy założonym profilu prędkości samochodu. Wykazano, że sieć neuronowa, wytrenowana w oparciu o wyniki pomiarów przeprowadzonych w samochodzie badawczym, podczas normalnego ruchu drogowego, nie tylko dobrze odwzoruje rzeczywiste zależności ale umożliwia także predykcję wybranych wskaźników pracy przy dowolnym profilu prędkości. Uzyskane wyniki dowodzą przydatności metody głównie do wartościowania algorytmów automatycznego sterowania samochodowym układem napędowym.

EN

In the proposed method of powertrain work quality valuation, the technicque of artificial neural networks was applied. With such a network the work of the whole system with powertrain, vehicle, driver and environment was modelled. Original in this method is the application of neural network to inversion model which make possible the investigations by determined vehicle speed profile. It was shown that the neural network, trained on the base of measurements results, carried out in the test vehicle while normal traffic, not only good represents actual relationships but also make s possible prediction of selected work indexes at an arbitrary vehicle speed profile. The results proved that the proposed method can the useful especially to qualifying of automatic powertrain control algorithms in passenger car.

Słowa kluczowe

PL

ocena jakości działania; samochodowy układ napędowy; sztuczne sieci neuronowe; odwzorowanie odwrotne; algorytmy automatycznego sterowania samochodowym układem napędowym

• Wydawca: Łukasiewicz Research Network - Institute of Aviation ; European Science Society of Powertrain and Transport KONES Poland ; Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONES
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 11, No. 1-2
• Strony: 253--258
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Jantos J.

• Politechnika Opolska 45-271 Opole, ul. Mikolajczyka 5 tel. [phone], fax. [phone]

autor

Mamala J.

• Politechnika Opolska 45-271 Opole, ul. Mikolajczyka 5 tel. [phone], fax. [phone]

autor

Danielczok A.

• Politechnika Opolska 45-271 Opole, ul. Mikolajczyka 5 tel. [phone], fax. [phone]

Bibliografia

• [1] Brace C.J., Deacon M., Vaughan N.D.: Prediction of emissions from turbocharged passenger car diesel engine using a neural network. School of Mechanical Engineering. University of Bath 2001
• [2] Howlett R., Zoysa M., Waiters S., Howson P.: Neural network techniques for monitoring and control or internal combustion engines. Genova, Italy 1999
• [3] Jantos J., Korniak J., Mamala J., Siłka W.: Driveability and fuel consumption improved through integrated fuzzy logic control of powertrain with spark ignition engine and continuously variable transmission. FISITA World Automotive Congress, Barcelona 2004. nr F2004F414
• [4] Jantos J.: Zintegrowane sterowanie samochodowym, spalinowym układem napędowym o przełożeniu zmiennym w sposób ciągły, studia i monografie, z. 141, Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej, Opole 2003
• [5] Taylor C.F.: The internal combustion engine theory and practice, M.LT. Press. Cambridge 2001
• [6] Traver M., Atkinson R. J., Atkinson C. M.: Neural Network based diesel engine emissions prediction using in-cylinder combustion pressure, West Virginia University, 1999