【摘 要】
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由于发动机进气系统具有复杂的非线性动态特性,因此构建了进气流量小波网络辨识与预测模型,并利用最小二乘法（DLS）对小波网络参数和预测控制率进行了学习和优化,以提高小波网络
【机 构】
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长沙理工大学汽车与机械工程学院,河南交通职业技术学院汽车学院
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由于发动机进气系统具有复杂的非线性动态特性,因此构建了进气流量小波网络辨识与预测模型,并利用最小二乘法（DLS）对小波网络参数和预测控制率进行了学习和优化,以提高小波网络预测模型的可靠性和预测精度.作为对比建立了基于BP神经网络的预测模型,并利用瞬态工况试验数据分别对两种模型进行了仿真研究.结果表明,小波网络模型能有效地预测发动机瞬态工况进气流量,与BP神经网络预测模型相比,误差精度更高,可用于发动机瞬态工况空燃比的精确控制.
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