汽车氮氧传感器的控制模型的建立及分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着环境污染和能源危机的日益严峻，汽车尾气排放问题已经成为全球关注的焦点。

为了有效控制汽车尾气排放，各国政府纷纷制定了increasinglystringentemissionregulations，这促使汽车制造商不断探索和采用更先进的尾气处理技术。

其中，氮氧化物(nox)是汽车尾气中主要的污染物之一，对环境和人类健康造成严重危害。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着世界各国对汽车尾气排放标准的日益严格，选择性催化还原技术(scr)作为一种高效的nox减排技术，得到了广泛的应用和研究。

而氮氧传感器作为scr系统的核心部件，其性能直接关系到nox的转化效率和尾气排放标准的达标情况，因此，国内外学者对氮氧传感器的研究投入了大量精力，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.汽车氮氧传感器工作原理研究：深入研究电化学型氮氧传感器的工作原理，分析其内部结构、工作过程以及影响其性能的关键因素，例如温度、湿度、气体浓度等，为控制模型的建立提供理论基础。

2.汽车氮氧传感器数学模型建立：基于氮氧传感器的工作原理和动态特性，建立能够准确描述其输入输出关系的数学模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数学建模、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，逐步开展以下研究步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解汽车氮氧传感器的工作原理、控制方法以及最新研究进展，为研究方向的确定和研究方案的设计提供参考依据。

2.理论分析阶段：深入研究电化学型氮氧传感器的工作原理，分析其内部结构、工作过程以及影响其性能的关键因素，例如温度、湿度、气体浓度等，为控制模型的建立提供理论基础。

3.数学建模阶段：基于氮氧传感器的工作原理和动态特性，建立能够准确描述其输入输出关系的数学模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对现有氮氧传感器控制模型存在的不足，例如模型精度不高、自适应能力弱等问题，本研究将探索新的建模方法和控制策略，以提高模型的精度和自适应能力。

2.将模糊控制理论应用于氮氧传感器的控制，并设计基于模糊控制的氮氧传感器控制模型，以提高系统的鲁棒性和抗干扰能力。

3.搭建完整的汽车氮氧传感器控制模型仿真平台，并对不同控制策略下的系统性能进行仿真分析，为控制模型的设计和优化提供参考依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 李明, 孙强, 张涛, 等. 基于amesim-simulink联合仿真的scr系统控制策略研究[j]. 内燃机工程, 2021, 42(5): 159-166.

[2] 赵鹏, 程勇, 林漫群, 等. 基于改进elman神经网络的scr系统氨气浓度预测[j]. 传感技术学报, 2022, 35(11): 1548-1555.

[3] 王宁, 孙逢春, 谢辉. 基于canoe的汽车尾气nox排放测试方法研究[j]. 汽车实用技术, 2023(6): 220-223.