Sztuczna inteligencja w sterowaniu silnikiem spalinowym

Artykuł przedstawia dane potwierdzające, że sterowanie silnikiem spalinowym z wykorzystaniem sztucznej inteligencji jest możliwe. Pokazano to na przykładzie doboru wielkości dawki paliwa oraz kąta wyprzedzenia wtrysku indywidualnie w każdym cylindrze. Sztuczna inteligencję oparto na sieciach neuronowych o radialnych funkcjach bazowych (RBF). Optymalizacja tychże jest stosunkowo prosta gdyż ogranicza się w istocie do wyboru liczby neuronów w jedynej warstwie pośredniej sieci. Pokazano, że tego typu sieci nadają się zarówno do sterowania kątem wyprzedzenia wtrysku jak i czasem trwania wtrysku. Uzyskana predykcja danych pomiarowych modelem matematycznym jest zadziwiająco dobra.

Paper shows, that using of artificial intelligence in diesel engine control is possible on the example of fuel injection time (fuel dose) control as well as the injection advance angle in each of cylinders separately. It was proved that for the engine run control it is possible to use Radial Basis Function (RBF) neuronal network. Applying of these networks is easy. The optimization of their structure is also simple. It does not have also the necessity of selection of the function of transformations. It is a big advantage. It was shown that the RBF network is suitable both to modeling of the advance angle of fuel injection and the fuel injection time. In both applications the predictions of values of object responses are with high efficiencies.