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0本发明涉及一种复杂工况下HCCI发动机燃烧正时控制系统，属于发动机控制技术领域。本发明首先以进气门关闭正时θIVC、发动机转速N、燃料当量比φ为输入，发动机燃烧正时估计值为输出，建立ELMAN神经网络HCCI发动机黑箱模型。利用该黑箱模型预测发动机燃烧正时。选择进气门关闭正时θIVC为控制变量，以发动机转速N和期望的燃烧正时角度为输入变量，设计BP神经网络控制器。通过燃烧正时估计值与期望的燃烧正时角度之间的误差ek来调整BP神经网络中的链接权值，让神经网络进行学习，直至误差ek小于设定误差阈值。此时，BP神经网络控制器可根据发动机转速和期望的燃烧正时角度调整进气门关闭正时，实现对复杂工况下HCCI发动机燃烧正时的控制。

0本发明涉及基于LSTM的混合燃料HCCI发动机燃烧正时估计方法，属于HCCI发动机燃烧正时估计领域。先对所需要的相关变量进行采样，包括：HCCI发动机在运行过程当中的进排气门关闭正时、进气歧管温度和压力、混合燃料中正庚烷及异辛烷的质量、混合燃料在气缸中燃烧所释放的热量、空燃比以及发动机转速。其次对输入数据集进行Z‑score标准化、PCA降维处理以及数据分割，得到最终输入数据集。然后将数据集输入训练好的LSTM黑箱模型当中，得到模型输出。最后将其反标准化得到最终的HCCI燃烧正时估计结果。