个人简介

张付军，北京理工大学教授、博士生导师、科工局“JY车辆动力系统技术GF重点学科实验室”主任，北京理工大学机械与运载学部委员，机械与车辆学院教授委员会委员。国家环保局污控司在用机动车环保专家组成员，中国内燃机学会航空内燃机分会副主任委员、大功率分会委员，中国自动化学会车辆控制与智能化专业委员会委员，JKW创新特区重点项目专家组专家、基础加强计划项目评审专家。

单位简介

北京理工大学车辆动力系统工程及控制理论课题组分为动力系统工程和动力系统控制两个研究方向。长期从事车辆动力系统一体化集成设计技术，新概念、新能源动力装置及系统、动力系统建模与一体化控制、车辆动力系统热管理等方面的教学和研究工作。

课题组建有大功率动力传动一体化试验平台、建立了装甲车辆动力舱能量流匹配的设计方法和基于PDM和HLA/RTI技术的动力系统多学科设计仿真管理平台；多年科研积累形成了可满足12缸柴油机单体泵和高压共轨燃油系统控制需求的控制平台、混合动力发动机-发电机组一体化控制平台（集成ECU+IPU功能）、点燃式航空发动机双裕度全权限控制平台等，其中柴油机控制平台实现了产品化定型，并批量交付用户。

目前，课题组在内燃机智能化领域开展了多方面的研究工作：

1）在建模方面，提出了考虑多参数影响的神经元网络动态燃烧模型建模方法以及动态扭矩估计方法，为全地域动态工况控制算法开发奠定了基础；针对高强化内燃机多参数、多目标优化问题，提出了基于“边界适应度归零”惩罚原则的供油参数遗传优化方法，实现了基于遗传算法和性能仿真的供油参数优化；建立了整车级运动控制硬件在环闭环测试平台，为典型用例或场景下无人车辆决策控制逻辑、控制可靠性、车辆安全等方面的试验评估提供了虚拟手段。

2）在控制算法和系统标定方面，开发了内燃机控制参数在线标定系统，实现了基于遗传算法和极值搜索的混合标定；对于高压共轨系统燃油喷射所引起的压力波动，分别利用RNN和CNN搭建了压力波动预测模型，建立了预-主两次喷射中反应压力波动对主喷信号持续时间影响规律的自学习模型，开发了压力波动智能预测算法，为多次喷射喷油量精确控制提供了新的解决路径；在多级增压系统气路控制方面，提出了基于神经元网络预测模型的非线性模型预测控制算法，解决了增压柴油机动态工况油气协同控制问题；在内燃机故障诊断领域，应用多传感器信息融合方法，提出了基于结构化残差集的内燃机气路故障诊断算法，实现了准确的故障定位。

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