一种基于物理信息神经网络的柴油机喷油量分缸观测方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的柴油机喷油量分缸观测方法，步骤1，构建RP‑FIQM模型，根据燃油可压缩理论及燃油连续性方程，建立轨压压降与喷油量之间的映射关系，作为第一物理约束；步骤2，构建SD‑FIQM模型，通过柴油机热力学模型和曲轴动力学简化模型，建立各缸喷油量与瞬时转速峰谷差之间的映射关系，作为第二物理约束；步骤3，构建FNN模型，各缸喷油量为所述FNN模型的输出目标；步骤4，构建以步骤3的FNN模型为核心以步骤1和步骤2的RP‑FIQM模型、SD‑FIQM模型为物理约束的物理信息数据驱动模型PDM模型；步骤5，训练PDM模型，通过误差反向传播最小化融合损失函数；本发明可实现对各缸喷油量的高精度、强鲁棒、低成本在线观测。