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Convegni ATI - Accesso riservato soci CTI

Sviluppo e verifica sperimentale di un modello a reti neurali ricorrenti per la stima del rapporto di miscela dei M.C.I. ad accensione comandata

Pubblicazione


Autore: I. Arsie, C. Pianese, M. Sorrentino

Collana: CA - 57 - Pisa 2002

Note:
E' presentato il modello Black-box per la simulazione della dinamica del rapporto di miscela Aria-Combustibile (AFR), all'interno del collettore di aspirazione di un motore ad accensione comandata. L'osservatore sviluppato è basato su Reti Neurali Ricorrenti, derivate dalle Reti sattiche Multi Layer Perceptron Feed Forward (MLPFF). Obiettivo del lavoro è valutare le potenzialità delle Reti Neurali Ricorrenti per lo sviluppo di modelli dinamici da implementare nell'ambito di architetture Hardware in the Loop (HIL) e nelle unità di controllo adattative installate a bordo dei veicoli. Al fine di ottenere dei modelli affidabili e generalizzabili, è stata condotta un'analisi finalizzatata alla risoluzione del compromesso tra la dimensione del modello neurale, determinata dal numero di parametri che costituiscono la rete, ed il livello di generalizzazione. I risultati ottenuti hanno evidenziato che l'osservatore riproduce con un elevato livello di precisione transistori di AFR, generati utilizzando un modello dinamico del sistema motore veicolo. Inoltre, le Reti Neurali Ricorrenti hanno mostrato un livello di accuratezza soddisfacente nella simulazione di un insieme di transistori del rapporto di miscela acquisiti nel corso di prove sperimentali su motore.


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