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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利基于自适应控制的柴油发电机组燃油喷射控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119267022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411469438.4，技术领域涉及：F02D41/30；该发明授权基于自适应控制的柴油发电机组燃油喷射控制方法是由雷阳;柳明;彭新;欧阳晖;杨辉;朱星球;林莉;孟畅;刘婷设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应控制的柴油发电机组燃油喷射控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及柴油发电机控制技术领域，具体涉及基于自适应控制的柴油发电机组燃油喷射控制方法，包括以下步骤：采集柴油发电机组的工况数据；根据采集到的压缩压力波动数据，建立压缩波动模型，压缩波动模型实时识别压缩过程中的波动幅度特征、频率特征、波峰时刻特征；初步计算喷油时刻，并生成初步喷油时刻控制信号；实时调整初步计算的喷油时刻，使喷油时刻与压缩波动的最佳阶段相匹配，喷油时刻与波峰时刻特征匹配优化。本发明，有效改善了不同转速和负荷条件下的燃油喷射控制，提高了柴油发动机的燃油利用效率，减少了排放并延长发动机使用寿命。

本发明授权基于自适应控制的柴油发电机组燃油喷射控制方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应控制的柴油发电机组燃油喷射控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，工况参数采集：采集柴油发电机组的工况数据，工况数据包括发动机转速、压缩压力波动、活塞运动位置以及进气压力；具体包括： S11，发动机转速的实时获取：从柴油发电机组控制单元中获取发动机的转速数据； S12，压缩压力波动的实时采集：通过缸内压力传感器检测柴油发电机组缸内压力信号，将采集到的压力信号传输至数据处理模块，经过滤波和放大处理，形成压缩压力波动数据Pfilteredt，表示t时刻的压缩压力波动信号； S13，活塞运动位置的获取：从柴油发电机组控制单元获取活塞运动位置数据； S14，进气压力的实时获取：从柴油发电机组控制单元获取进气压力数据，进气歧管内的进气压力传感器实时监控进气压力； S2，压缩波动特征分析与建模：根据采集到的压缩压力波动数据，利用基于非线性动态特性的深度学习算法建立压缩波动模型，压缩波动模型实时识别压缩过程中的波动幅度特征、频率特征、波峰时刻特征；具体包括： S21，数据预处理：将压缩压力波动数据Pfilteredt进行标准化处理，得到标准化后的压缩压力波动数据Pnormt； S22，特征提取：将标准化后的压缩压力波动数据输入深度学习算法，所述深度学习算法基于卷积神经网络与递归神经网络的结合进行特征提取； S23，波动特征的实时识别：通过训练后的压缩波动模型，对实时输入的压缩压力波动数据进行处理，模型输出包括波动幅度、频率及波峰时刻特征，具体如下： 波动幅度特征：由压缩波动模型计算得到的局部极值差异，反映波动幅度的大小，波动幅度特征Awavet计算为： Awavet＝maxPnormt-minPnormt； 频率特征：通过快速傅里叶变换从波动数据中提取主频率成分，频率特征fwave通过下式得到： 表示使达到最大值，其中，表示傅里叶变换； 波峰时刻特征：基于递归神经网络的输出，提取波峰时刻特征tpeak，波峰时刻特征表示为：tpeak＝argmaxht，其中，ht为递归神经网络在时间步t的隐藏状态； S3，喷油时刻初步计算：基于传统燃油喷射模型，结合当前工况中的发动机转速、活塞位置、进气压力，初步计算喷油时刻，并生成初步喷油时刻控制信号； S4，压缩波动的自适应调整：将压缩波动模型的波动幅度特征、频率特征与初步喷油时刻计算结果进行综合分析，实时调整初步计算的喷油时刻，使喷油时刻与压缩波动的最佳阶段相匹配，避免因压缩波动造成的燃油喷射过早或过晚；具体包括： S41，波动幅度特征Awavet过大时，推迟喷油时刻，波动幅度特征Awavet过低时，则提前喷油时刻； S42，频率特征fwave过高时，压缩波动周期短，提前喷油时刻；频率特征fwave过低时，压缩周期变长，推迟喷油时刻，根据压缩波动的周期Twave，计算理想的喷油时刻，并调整当前喷油时刻，使其在压缩周期内处于最佳时间段； S5，喷油时刻与波峰时刻特征匹配优化：根据实时监测的压缩压力波动，通过柴油发电机组的控制系统将喷油时刻与波峰时刻特征的相位对齐，优化喷油时间使燃油喷射时刻发生在波峰到来之前的理想位置。

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