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公开(公告)号：CN106066606B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610371545.2
申请日：2016-05-30
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于L‑M神经网络的氢内燃机点火正时标定优化系统及其优化方法，该系统包含数据采集模块、信号调理模块、控制单元、电源模块、时钟模块、存储模块、执行单元、接口电路及监控模块，控制单元包含数据处理单元及点火正时优化控制模块，数据处理单元根据控制单元接收到的各个工况参数，利用L‑M寻优算法进行神经网络优化训练，得到当前工况的最佳点火正时，并将其传输至点火正时优化控制模块，点火正时优化控制模块将接收到的最佳点火正时输出给点火执行器。本发明利用基于L‑M神经网络准确、快速地进行氢内燃机全工况优化控制，点火正时标定误差小、速度快，能够达到理想的预测效果，对于氢内燃机试验研究具有十分重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108763681B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810470047.2
申请日：2018-05-16
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/00 , G06K9/62 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及氢发动机的故障诊断技术领域，尤其涉及基于FOA‑GRNN融合算法的氢发动机故障诊断系统及方法。所述系统包括氢发动机实验系统、信号采集处理模块、故障诊断模块和输出信号处理模块；所述方法包括：通过氢发动机实验系统获得异常燃烧故障发生时的相关运转参数数据；通过信号采集处理模块实时采集相关运转参数数据信号并进行归一化处理和特征提取；故障诊断模块将相关运转参数数据分为训练样本和测试样本，得到FOA‑GRNN故障诊断模型；输出信号处理模块对测试结果进行反归一化处理，并进行输出。本发明能够精确快速的判断氢发动机的故障类型，从而及时的发现氢发动机的不正常燃烧现象，采取补救措施，改善氢发动机整体性能。
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公开(公告)号：CN108416429A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810157611.5
申请日：2018-02-24
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明属于氢燃料发动机维护技术领域，特别涉及一种基于SOM神经网络的氢燃料发动机故障诊断系统及其方法，该方法包含：搜集包含氢燃料发动机各个工况故障数据的故障学习样本；将故障学习样本作为训练数据，传输至SOM神经网络进行训练学习，训练输入数据的分布特征和拓扑结构，训练输出结果作为判定故障类型的标定数据；将监控模块接收到的各工况参数数据作为测试数据，传输至SOM神经网络进行测试，根据标定数据并利用欧式距离判定测试输出结果的氢燃料发动机故障类型。本发明通过利用SOM神经网络自组织、自适应地改变网络参数与结构来有效准确的诊断氢燃料发动机故障类型，便于后期进行及时维护，保证氢燃料发动机设备的可靠性，大大延长其使用寿命。
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公开(公告)号：CN108763681A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810470047.2
申请日：2018-05-16
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5086
Abstract: 本发明涉及氢发动机的故障诊断技术领域，尤其涉及基于FOA‑GRNN融合算法的氢发动机故障诊断系统及方法。所述系统包括氢发动机实验系统、信号采集处理模块、故障诊断模块和输出信号处理模块；所述方法包括：通过氢发动机实验系统获得异常燃烧故障发生时的相关运转参数数据；通过信号采集处理模块实时采集相关运转参数数据信号并进行归一化处理和特征提取；故障诊断模块将相关运转参数数据分为训练样本和测试样本，得到FOA‑GRNN故障诊断模型；输出信号处理模块对测试结果进行反归一化处理，并进行输出。本发明能够精确快速的判断氢发动机的故障类型，从而及时的发现氢发动机的不正常燃烧现象，采取补救措施，改善氢发动机整体性能。
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公开(公告)号：CN106066606A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610371545.2
申请日：2016-05-30
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明涉及一种基于L‑M神经网络的氢内燃机点火正时标定优化系统及其优化方法，该系统包含数据采集模块、信号调理模块、控制单元、电源模块、时钟模块、存储模块、执行单元、接口电路及监控模块，控制单元包含数据处理单元及点火正时优化控制模块，数据处理单元根据控制单元接收到的各个工况参数，利用L‑M寻优算法进行神经网络优化训练，得到当前工况的最佳点火正时，并将其传输至点火正时优化控制模块，点火正时优化控制模块将接收到的最佳点火正时输出给点火执行器。本发明利用基于L‑M神经网络准确、快速地进行氢内燃机全工况优化控制，点火正时标定误差小、速度快，能够达到理想的预测效果，对于氢内燃机试验研究具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN108194210A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711176190.2
申请日：2017-11-22
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明涉及氢发动机的优化控制技术领域。一种基于遗传信息融合的氢发动机性能优化系统，包括：信号采集模块、信息融合处理模块、氢发动机电控单元和输出信号处理模块；信号采集模块与信息融合处理模块连接，信息融合处理模块与氢发动机电控单元连接，氢发动机电控单元与输出信号处理模块连接，输出信号处理模块与信息融合处理模块连接。一种基于遗传信息融合的氢发动机性能优化方法，包括：采集模块采集数据；信息融合处理模块将最优个体赋给神经网络；氢发动机电控单元调整氢发动机相关运转参数；氢发动机电控单元将相关参数传送到输出信号处理模块；输出信号处理模块判断经济性和动力性指标是否满足要求。本发明可以提高氢发动机的输出特性。
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