进行发动机台架试验

使用现有发动机控制器校准评估发动机扭矩、燃油流量和排放性能结果。

测功机控制器向发动机控制器指令一系列发动机转速和扭矩。在每个准稳态工作点，实验记录发动机装置模型输出和控制器指令，以确定当前校准参数。

执行模型预测控制对象模型实验

为模型预测控制器有用的线性设备模型生成瞬态发动机数据集。

测功机控制器使用伪随机二进制序列，根据时间动态指令发动机转速和扭矩。实验记录了瞬态发动机扭矩、温度、气流和排放响应，这些响应是通过系统识别通过线性动态工厂模型拟合确定的。

重新校准控制器

在整个发动机工作范围内，将测得的发动机扭矩与指令发动机扭矩相匹配。

测功机控制器通过将测得的发动机扭矩与整个发动机工作范围内的指令发动机扭矩相匹配，生成前馈油门表。

调整引擎大小并重新校准控制器

将发动机扭矩与所需的发动机功率和气缸数相匹配。

测功机调整动态发动机和发动机校准参数的大小。此外，测功机重新校准控制器和映射的发动机模型，以匹配调整大小的动态发动机。

有关示例，请参见调整SI引擎的大小.

从电子表格生成映射引擎

从数据电子表格生成映射的发动机标定。使用校准数据更新映射的发动机。

测功机使用基于模型的校准工具箱™ 要拟合电子表格中的数据，请生成校准表，并更新映射的发动机参数。

有关示例，请参见从电子表格生成映射的SI引擎.

生成深度学习引擎模型

根据测量的实验室数据或高保真发动机模型，培训发动机动态行为的深入学习模型。

测功机使用深度学习工具箱™ 统计和机器学习工具箱™ 生成动态深度学习引擎模型并更新映射的引擎参数。

有关示例，请参见生成深度学习SI引擎模型.