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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的无静态泄漏喷射器喷射量精确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：CN119333305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411633255.1，技术领域涉及：F02D41/38；该发明授权一种基于物理信息神经网络的无静态泄漏喷射器喷射量精确控制方法是由赵建辉;卢相东;魏荣强;何龙国设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的无静态泄漏喷射器喷射量精确控制方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种基于物理信息神经网络的无静态泄漏喷射器喷射量精确控制方法，属于发动机领域，首先，构建Transformer时间序列模型，对喷射器入口的压力波动虚拟预测，取代喷射器入口处的压力传感器。建立高压燃料管流量模型，通过测得和预测的两处压力波动计算流量并积分得到燃料总量。然后，构建PINN模型，基于高压燃料管流出燃料总量数据和实验测得的喷射量数据进行训练，以实现喷射量的精确预测。最后，通过分段式PID控制器实时修正喷射脉宽，实现喷射量的闭环控制。本发明仅需在高压燃料管安装一个压力传感器，利用虚拟预测避免了多传感器的复杂性与成本，并通过物理约束与数据驱动相结合，保证复杂工况下的喷射量预测精度和闭环控制效果。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的无静态泄漏喷射器喷射量精确控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的无静态泄漏喷射器喷射量精确控制方法，其特征是： 包括以下步骤： 1在喷射器入口处安装夹持式压力传感器，在共轨管与喷射器之间高压燃料管中心位置安装嵌入式压力传感器，在不同喷射工况条件下，测量夹持式压力传感器和嵌入式压力传感器的燃料压力波动，在获得压力波动数据集后，拆除夹持式压力传感器； 2构建以高压燃料管中心位置处压力波动为输入、喷射器入口压力波动为输出的Transformer时间序列模型，基于压力波动数据集进行训练，Transformer时间序列模型对高压共轨系统实际工作时压力波动进行虚拟预测； 3建立基于高压燃料管中心位置和喷射器入口压力波动传递关系的高压燃料管流量模型，将实际测量高压燃料管中心位置的压力信号和Transformer时间序列模型实时预测的喷射器入口压力波动作为高压燃料管流量模型的输入，计算得到高压燃料管的流量，并通过积分获得高压燃料管流出燃料量，将其作为喷射器喷射量和回流量的总和，建立不同喷射工况条件下的高压燃料管流出燃料量数据集； 4根据无静态泄漏喷射器喷孔总面积和OA孔面积比值，计算不同喷射工况条件下的喷射量和回流量的占比，形成数据库；构建以高压燃料管流出燃料量作为输入、喷射量作为输出的物理信息神经网络PINN模型，模型采用多层前馈神经网络为框架，并将物理约束损失和回归损失的和作为网络模型的总损失函数，基于高压燃料管流出燃料量数据集和采用实验测得的不同喷射工况条件下的喷射量数据用作模型的训练； 5基于当前循环预测的实际喷射量和目标喷射量的偏差，通过分段式PID对下一循环的喷射脉宽进行修正，实现喷射量的闭环控制。

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