Đồ án tập trung nghiên cứu hệ thống cung cấp nhiên liệu CommonRail của động cơ Diesel, đặc biệt là đặc tính phun chính. Đồ án đã xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo (GBR) nhằm dự báo lưu lượng phun chính dựa trên các thông số điều khiển như áp suất phun, thời gian phun và tần số xung. Các chỉ tiêu R², RMSE và MAE được sử dụng để đánh giá độ chính xác mô hình. Mô hình GBR có thể được sử dụng như công cụ hỗ trợ trong hiệu chỉnh chiến lược phun của ECU, góp phần nâng cao hiệu suất, giảm tiêu hao nhiên liệu và phát thải cho động cơ Diesel sử dụng hệ thống CommonRail.

Từ khóa:

Hệ thống Common-Rail; Phun chính; học máy tăng cường(GBM); Dự báo lượng phun nhiên liệu.

Abstract:

The project focuses on studying the CommonRail fuel injection system of Diesel engines, particularly the main injection characteristics. An artificial intelligence model (GBR) was developed to predict the main injection flow rate based on control parameters such as injection pressure, injection duration, and pulse frequency. Performance indicators such as R², RMSE, and MAE were used to assess prediction accuracy. The GBR model can be utilized as a supporting tool for optimizing ECU injection strategies, contributing to improved engine efficiency, reduced fuel consumption, and lower emissions in Diesel engines equipped with CommonRail systems.

Key word:

CommonRail system; Main injection; Grandient Boosting Machine (GBR); Fuel injection flow prediction