LEARNING
基于学习的多燃料压燃发动机燃烧相位控制与潜在燃料反应性估计
Rajasree Sarkar, Aditya Satish Patil, Arunava Banerjee, Ihsan Berk Altiner, Zongxuan Sun, Kenneth Kim, Chol-Bum Mike Keown
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文针对多燃料压燃发动机中燃料反应性（十六烷值）不确定且时变的问题，将CA50调节建模为部分可观测的序贯决策问题，并系统评估了多种控制器。提出的GRU引导强化学习框架通过从燃烧历史中学习紧凑的燃料反应性表示，有效应对了燃料反应性快速变化带来的挑战。
关键词
combustion phasing controlmulti-fuel enginereinforcement learningfuel reactivity estimationGRU
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