Calculation of selected engine parameters of S.I. engine with the use of neural network with radial basis function

• Autorzy: Różycki A.

Warianty tytułu

PL

Sieć neuronowa o radialnej funkcji bazowej w obliczeniach wybranych parametrów obiegu pracy silnika spalinowego o zapłonie iskrowym

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono architekturę sztucznej sieci neuronowej o radialnej funkcji bazowej, którą wykorzystano do obliczeń wybranych parametrów procesu spalania. W procesie uczenia sieci zastosowano algorytm propagacji wstecznej. Wejściowe i wyjściowe zbiory uczące zastosowane do trenowania sieci uzyskano z pomiarów wykonanych na stanowisku hamownianym oraz z metody bazującej na pierwszej zasadzie termodynamiki. Zastosowanie sieci neuronowej o radialnej funkcji bazowej pozwoliło zminimalizować zbiory wejściowe. W celu weryfikacji struktury sieci przeprowadzono obliczenia dla przypadkowo wybranych przebiegów ciśnień. Wyniki obliczeń przeprowadzonych przy użyciu sieci neuronowej wykazały dużą zbieżność z obliczeniami za pomocą wspomnianej wyżej metody. Dodatkowo przedstawiono porównanie wyników obliczeń otrzymanych przy pomocy sieci jednokierunkowej wielowarstwowej. Z porównania wynika, że zastosowanie sieci o radialnej funkcji bazowej pozwala na znaczne zredukowanie wielkości zbiorów uczących przy jednoczesnym zmniejszeniu błędów obliczeń. Również czas uczenia sieci neuronowej uległ znacznemu skróceniu.

EN

The article presents the radial basis network architecture which was used to calculate the selected parameters combustion process. For teaching the network on algorithm of back propagation errors were used. The input and output teaching data files were received from the measurement and from the calculation was based on the First Thermodynamics’ Law. The application of the radial basis network enabled to minimize the input data files. In order to verify the structure of the net, the calculations of the accidentally chosen engine cycles were carried out. Additionally, some calculation results obtained with the use of the feedforward multilayer perceptron network were presented. Analysis of results obtained from calculation carried out with the use of both methods shows that the radial basis network allows to reduce input data files and minimize calculation errors.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna sieć neuronowa o radialnej funkcji bazowej; proces spalania; algorytm propagacji wstecznej; silnik spalinowy o zapłonie iskrowym; sieć jednokierunkowa wielowarstwowa; zbiory uczące

• 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: 2003
• Tom: Vol. 10, No. 3-4
• Strony: 285--292
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Różycki A.

• Politechnika Radomska 26-600 Radom, ul. Chrobrego 45,

Bibliografia

• [1] Poorman, T. J., Kalashnikov, S., Włodarczyk, M. T. and Danielson, E.: In-cylinder fiberoptic pressure sensor for engine monitoring and control. In Spring Technical Confer¬ence, ASME ICE-Vol. 26-2, Vol. 2, 1996.
• [2] Park’, S., Yoon P., Sunwoo M.: Feedback error learning neural networks for spark advance control using cylinder pressure. Proc Instn Mech Engrs Vo 215 Part D.
• [3] Miller, R. and Hemberger, H.-H. Neural adaptive ignition control. SAE paper 981057, 1998.
• [4] Różycki A.: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do obliczania wybranych parametrów obiegu pracy silnika spalinowego zapłonie iskrowym. KONES’2002, Jurata, 2002.
• [5] Różycki A.: Obliczenia wybranych parametrów procesu spalania w kolejnych cyklach pracy silnika o zapłonie iskrowym, Autoprogress-Konmot2002, Pasym 2002. 
• [6] Demuth H., Beale M.: Neural network toolbox for use with MATLAB, User Guide Version 4.
• [7] Różycki A.: System do pomiarów wielkości szybkozmiennych w zastosowaniu do badań silnikowych. Silniki Spalinowe nr 115, Poznań, 1995.
• [8] Różycki A.: Microkomputer system for measurement of high speed parameters for IC engines. Bratislava 2001 8th EAEC Congres, Bratislava 2001, paper n° SAITS 01196.