文档摘要：柴油机NOx是机动车主要的有害排放物质,精确测量NOx排放有利于SCR尿素喷射的控制从而减少排放,而现有的氮氧传感器和通过标定获得的排放MAP均难以实现瞬态条件下NOx的实时测量.使用主成分分析法(PCA)对全球统一瞬态试验循环(WHTC)的柴油机工况参数进行降维处理,基于长短期记忆神经网络(LSTM)搭建柴油机NOx实时预测模型,并利用灰狼优化算法(GWO)对LSTM模型进行参数优化.结果显示:GWO-LSTM预测模型在未训练的数据集上的平均相对误差(MAPE)为3.23%,证明该模型能够精准实现柴油机NOx排放的实时预测,并具有良好的泛化能力和可靠性,为以软件替代硬件实现柴油排放控制提供了参考.
Abstract：NOxemissionofDieselengineisthemainharmfulemissionsubstanceofmotorvehicles;accuratemeasurementofNOxemissionisconducivetothecontrolofureainjectiontoreduceemissions.However,theexistingNOxsensorsandemis-sionMAPobtainedbycalibrationarebothdifficulttoachievereal-timemeasurementofNOxundertransientconditions.Princi-palcomponentanalysis(PCA)wasusedtoreducethedimensionofdieselengineoperatingparametersforworldharmonizedtransientcycle(WHTC).Areal-timedieselNOxpredictionmodelwasbuiltbasedonlongandshort-termmemory(LSTM)neuralnetwork,andtheparametersofLSTMwereoptimizedbygreywolfoptimization(GWO)algorithm.Theresultsshowthatthemeanabsolutepercentageerror(MAPE)ofGMO-LSTMpredictionmodelontheuntraineddatasetis3.23%,whichprovesthatthemodelcanaccuratelyachievereal-timepredictionofNOxemissionsofdieselengines.Inaddition,themodelhasgoodgeneralizationabilityandreliability,whichprovidesareferencefortherealizationofdieselemissioncontrolwithsoftwareinsteadofhardware.
作者：陆必伟 李捷辉Author：LUBiwei LIJiehui
作者单位：江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013
刊名：车用发动机 ISTICPKU
Journal：VehicleEngine
年，卷(期)：2024, (3)
分类号：TK421.5
关键词：柴油机 氮氧化物 预测模型 长短期记忆神经网络 灰狼优化算法
Keywords：dieselengine nitrogenoxide predictionmodel longandshort-termmemoryneuralnetwork greywolfoptimizationalgorithm
机标分类号：U464.172TH16X511
在线出版日期：2024年6月25日
基金项目：基于GWO-LSTM的柴油机NOx排放预测[
期刊论文] 车用发动机--2024, (3)陆必伟 李捷辉柴油机NOx是机动车主要的有害排放物质,精确测量NOx排放有利于SCR尿素喷射的控制从而减少排放,而现有的氮氧传感器和通过标定获得的排放MAP均难以实现瞬态条件下NOx的实时测量.使用主成分分析法(PCA)对全球统一瞬态试...参考文献和引证文献
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关键词：柴油机,氮氧化物,预测模型,长短期记忆神经网络,灰狼优化算法,
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