УДК 621.43.001.573
Зубков Е.В., Галиуллин Л.А.
НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДВИГАТЕЛЕМ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ИСПЫТАНИЙ
Камская государственная инженерно-экономическая академия
В данном докладе рассматривается возможность использования нечеткой нейронной сети для управления двигателем внутреннего сгорания во время его испытаний. Нечеткая нейронная сеть формирует нечеткие правила, с помощью которых осуществляется выработка управляющего воздействия на двигатель.
Ключевые слова: двигатель внутреннего сгорания, нечеткая логика, нечеткая нейронная сеть
This report examines the use of fuzzy neural network for internal combustion engine controlling at engine testing. Fuzzy neural network produces the fuzzy rules, which evaluates the control action for internal combustion engine.
Key words: internal combustion engine, fuzzy logic, fuzzy neural network.
В общем случае математическая модель ДВС не может описать процесс работы конкретного двигателя ввиду сложности протекающих в нем процессов [1]. В таких случаях решение этой проблемы может сводиться к выделению в объекте значимых входных и выходных характеристик и проведению серии экспериментов, с целью получения данных о функционировании объекта в частных случаях. Эти данные служат обучающей выборкой для нейронной сети.
Для управления двигателем во время проведения испытаний может применяться нечеткая логика. Определение управляющего воздействия при этом осуществляется с помощью нечетких правил [2]. Для получения нечетких правил могут привлекаться эксперты, либо возможно автоматическое создание нечетких правил с помощью нечеткой нейронной сети типа ANFIS (Adaptive network for fuzzy inference system – адаптивная сеть для системы нечеткого вывода) [3].