氫燃料內燃機異常燃燒與優(yōu)化控制技術

第1章 氫燃料內燃機的異常燃燒
1.1 氫燃料內燃機異常燃燒的基本概念
1.1.1 氫燃料內燃機異常燃燒的分類
1.1.2 氫發(fā)動機異常燃燒的基本概念
1.2 氫發(fā)動機的異常燃燒機理
1.2.1 氫發(fā)動機早燃現(xiàn)象
1.2.2 氫發(fā)動機的回火現(xiàn)象
1.2.3 氫發(fā)動機的燃燒循環(huán)變動
1.2.4 氫發(fā)動機燃燒初期的壓力升高率太高現(xiàn)象分析
1.2.5 早燃與燃燒反應速率的關系
1.2.6 氫發(fā)動機狀態(tài)參數(shù)對回火的影響
1.2.7 早燃與回火的關系
第2章 氫燃料內燃機電控系統(tǒng)與試驗系統(tǒng)
2.1 氫燃料內燃機試驗系統(tǒng)
2.1.1 氫燃料內燃機試驗系統(tǒng)概況
2.1.2 氫供應系統(tǒng)
2.1.3 氫發(fā)動機測試系統(tǒng)
2.2 氫燃料發(fā)動機電控系統(tǒng)硬件設計過程
2.2.1 氫燃料發(fā)動機對電控系統(tǒng)的要求
2.2.2 氫燃料發(fā)動機電控系統(tǒng)硬件設計過程
2.3 氫燃料內燃機電控系統(tǒng)硬件設計
2.3.1 氫燃料內燃機電控系統(tǒng)硬件的總體設計
2.3.2 氫燃料內燃機異常燃燒的檢測方法與硬件設計
2.4 氫燃料內燃機優(yōu)化控制策略
2.4.1 優(yōu)化控制思想
2.4.2 優(yōu)化控制策略
2.5 氫燃料內燃機電控系統(tǒng)軟件設計
2.5.1 主程序設計
2.5.2 軟件架構與軟件執(zhí)行
2.5.3 主要模塊設計
第3章 氫燃料內燃機異常燃燒的抑制方法
3.1 進氣道中引入部分氣體形成預混合氣或平行進氣方案
3.2 廢氣再循環(huán)方案
3.3 進氣歧管噴水方案
3.4 液氫供氫系統(tǒng)
3.5 采用缸內噴射方式供氫
3.6 優(yōu)化噴氫正時和點火正時
3.7 多路并行噴氫方式與異常燃燒控制方法
3.7.1 延時噴氫、并行多路噴氫系統(tǒng)及噴氫控制策略
3.7.2 早燃發(fā)生后的抑制方案
3.7.3 回火發(fā)生后的抑制方案
第4章 氫燃料內燃機的異常燃燒診斷
4.1 發(fā)動機診斷技術的研究現(xiàn)狀
4.2 基于提升小波的早燃信號分析
4.2.1 提升小波基本理論
4.2.2 仿真結果與分析
4.3 利用提升小波包分析過量空氣系數(shù)對異常燃燒的影響
4.3.1 提升小波包原理
4.3.2 過量空氣系數(shù)對異常燃燒的影響
4.4 氫發(fā)動機異常燃燒的經驗模態(tài)分解
4.4.1 EMD的基本理論
4.4.2 氫發(fā)動機壓力信號的EMD分解
4.5 基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的氫發(fā)動機異常燃燒診斷
4.5.1 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡診斷異常燃燒流程
4.5.2 由異常燃燒提取RBF學習樣本
4.5.3 RBF網(wǎng)絡的訓練
4.5.4 氫發(fā)動機異常燃燒故障診斷研究實例
4.6 基于曲軸位置信號瞬時角加速度的異常燃燒診斷
4.7 基于進氣壓力傳感器的回火診斷
4.8 基于貝葉斯網(wǎng)絡的點火故障診斷
4.9 基于CFD模擬的回火診斷
第5章 氫燃料內燃機監(jiān)測系統(tǒng)的構建
5.1 虛擬儀器技術
5.2 虛擬儀器系統(tǒng)的構成
5.2.1 虛擬儀器的硬件裝置
5.2.2 虛擬儀器的軟件系統(tǒng)
5.3 圖形化編程語言LabVIEW
5.4 氫燃料發(fā)動機監(jiān)測的設計
5.4.1 氫發(fā)動機常用傳感器
5.4.2 發(fā)動機信號采樣分析定理
5.4.3 數(shù)據(jù)采集卡
5.4.4 氫發(fā)動機監(jiān)測系統(tǒng)的軟件平臺
第6章 氫燃料內燃機的NO2排放特性及控制技術
6.1 NO2產生的機理
6.2 NO2排放特性
6.2.1 K5A氫發(fā)動機的NO2排放特性
6.2.2 氫發(fā)動機和汽油機NO2排放量的比較
6.3 NO2排放量控制策略
6.4 NO2排放量控制技術
6.4.1 采用稀薄混合氣快速燃燒技術
6.4.2 優(yōu)化供氫方式與噴氫正時、點火正時等參數(shù)
6.4.3 應用廢氣再循環(huán)或進氣管噴水
第7章 氫燃料內燃機燃燒過程的優(yōu)化控制技術
7.1 氫燃料內燃機的最優(yōu)控制模型
7.2 分工況與多目標的氫內燃機的優(yōu)化控制方法與技術
7.2.1 建立分工況的目標函數(shù)與約束條件
7.2.2 氫發(fā)動機雙模式控制方法與技術
7.2.3 雙模式控制系統(tǒng)軟件設計
7.2.4 改進的模糊神經網(wǎng)絡模型
7.2.5 模糊神經網(wǎng)絡求解最優(yōu)控制模型
7.2.6 計算結果和試驗結果的對比及分析
7.3 氫內燃機的多目標集成優(yōu)化控制方法與技術
7.3.1 基于遺傳算法的多目標集成優(yōu)化控制設計
7.3.2 計算結果與試驗結果的對比與分析
7.4 基于非線性規(guī)劃理論和遺傳算法的優(yōu)化控制方法與技術
7.4.1 多約束轉化為無約束
7.4.2 多目標轉化為單目標
7.4.3 遺傳算法求解
7.4.4 計算結果與試驗結果的對比與分析