强化学习应用于稀释燃烧控制以提高燃油效率,International Journal of Engine Research

为了减轻火花点火发动机控制的建模负担，强化学习（RL）已被应用于解决稀燃烧极限问题。Q-学习用于确定最佳控制策略来调整每个燃烧循环中的燃油喷射量。基于物理的模型用于确定系统的相关状态，用于以数据有效的方式训练控制策略。选择成本函数，使得稀释极限下的高循环变异性（CCV）最小化，同时尽可能保持化学计量燃烧。实验结果表明，经过轻微稀薄燃烧训练后，CCV 有所降低，导致燃料转化效率净增加 1.33%。为了确保三效催化剂兼容性的化学计量燃烧，使用慢速比例积分 (PI) 控制器将基于排气氧传感器的第二反馈回路纳入燃料量控制器。闭环实验表明，两个反馈回路能够有效配合，在保持化学计量燃烧的同时降低燃烧CCV，使燃料转化效率提高1.09%。最后，提出了一种改进的成本函数，以确保使用单个控制器的化学计量燃烧。此外，学习周期缩短了一半，以在有限的训练时间内评估强化学习算法的性能。实验结果表明，修改后的成本函数可以达到预期的CCV目标，但学习时间减少了一半，燃料转换效率仅提高了0.30%。

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