基于GRNN的船舶柴油机NOx排放预测

• 作者: 孙思远 徐虎 李孟杰 黄加亮 黄朝霞
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 四冲程柴油机 广义神经网络 推进特性 负荷特性 NOx排放预测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 船舶与机械工程
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: U664.21
• 字数: 2880字
• 语种: 中文

摘要

基于4190ZLC-2船用四冲程增压柴油机实验测得的数据,运用广义回归神经网络(GRNN)相关理论,以转速、功率、喷油提前角作为样本的输入量,以排放气体氮氧化物(NOx)的体积分数作为样本的输出量,对输入数据进行归一化处理,对输出数据进行反归一化处理,建立船舶柴油机广义回归神经网络排放预测模型,在推进特性与负荷特性工况下利用该模型进行柴油机NOx的排放预测.仿真结果表明,所提出的模型具有较高的预测精度,可为柴油机减少NOx排放提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄加亮	集美大学轮机工程学院	95	543	11.0	19.0
3	黄朝霞	集美大学理学院	29	158	8.0	11.0
6	徐虎	集美大学轮机工程学院	7	14	3.0	3.0
7	孙思远	集美大学轮机工程学院	7	14	3.0	3.0