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Convegni ATI - Accesso riservato soci CTI

Modelli del motore basati su reti neurali per applicazioni controllistiche

Pubblicazione


Autore: I. Arsie, C. Pianese, G. Rizzo

Collana: CA - 53 - Firenze 1998

Note:
Nel corso degli ultimi anni è stata realizzata dagli autori una serie di modelli a struttura gerarchica per la progettazione ottimale delle strategie di controllo dei motori ad accensione comandata. 1 modelli black-box ed i modelli dinamici ai valori medi del tipo grey-box sono inseriti nel colme di calcolo O.D.E.C.S. che è attualmente impiegato dalla Divisione Controllo Motore della Magneti Marelli per l'ottimizzazione delle strategie di controllo dei motori.

Al fine di migliorare la precisione dei modelli per il calcolo del consumo specifico e dei livelli di emissione (HC, CO, NOx), e per superare i limiti delle tecniche di regressione ed interpolazione, precedentemente usati, è stato sviluppato un modello basato su reti neurali. Le reti neurali, infatti, risultano particolarmente adatte per la simulazione di fenomeni non lineari, sono in grado di trattare dati con elevati livelli di incertezza e caratterizzati da componenti aleatorie consistenti, oltre a mantenere un accettabile livello di precisione fuori dal dominio di apprendimento.

Nella memoria viene presentato lo sviluppo di modelli costituiti da reti di percettroni multi-strato utilizzati per la simulazione del consumo specifico, dei livelli di emissione in condizione di regime stazionario e della coppia erogata dal motore. Il livello di precisione dei nuovi modelli è confrontato con i risultati ottenuti impiegando i precedenti modelli di repressione, mettendo in evidenza i vantaggi e le potenzialità dell'approccio proposto. t presentata, inoltre, un'applicazione preliminare dei nuovo sistema di modelli a rete neurale per la simulazione dei motore durante manovre di transitorio tenendo in conto anche la dinamica del sistema motore-trasmissione-veicolo.


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