执行引擎映射实验

使用现有的发动机控制器校准评估发动机转矩，燃料流量，和排放性能结果。

测力计控制器命令的一系列发动机速度和扭矩的向发动机控制器。在每个准稳态工作点，在实验记录了发动机厂模型输出和当前校准参数控制器的命令。

执行模型预测控制植物模型试验

产生用于模型预测控制器有用的线性装置型号发动机瞬态数据集。

测力计控制器命令发动机转速和扭矩动态作为使用伪随机二进制序列作为时间的函数。实验记录了瞬时发动机转矩，从线性动态植物模型拟合通过系统识别来确定温度，气流和排放的响应。

重新校准控制器

匹配测量的发动机扭矩在整个发动机运行范围命令的发动机扭矩。

测力计控制部通过将测量发动机转矩匹配整个发动机运行范围的指令发动机扭矩产生的前馈油门表。

调整大小引擎和重新校准控制器

匹配发动机扭矩以期望的发动机功率和气缸的数量。

测功机调整大小动态引擎和发动机校准参数。此外，测力计重新校准控制器和映射引擎模型相匹配的尺寸调整后的动态发动机。

对于一个示例，请参见调整的SI引擎。

生成电子表格映射引擎

生成一个电子表格的数据映射的发动机标定。更新与校准后的数据映射引擎。

测力计使用基于模型的标定工具箱™从电子表格适合数据，生成校准表，并更新所映射的发动机参数。

对于一个示例，请参见生成电子表格映射SI引擎。

产生深度学习发动机型号

从测量的实验室数据或高保真发动机型号列车的动态引擎行为的深入学习模式。

测功机采用深度学习工具箱™统计和机器学习工具箱™生成一个动态深度学习引擎模型和更新映射的发动机参数。

对于一个示例，请参见生成深度学习SI发动机型号。