基于模型的柴油机排放预测技术

• 作者: 钟祥麟 于全顺 高忠明 陈旭
• 来源期刊: 内燃机与动力装置
• 关键词: 柴油机 BP神经网络 GT-Power NOx排放预测 瞬态循环
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 页码范围: 27-33,40
• 页数: 8页
• 分类号: TK427.126|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19471/j.cnki.1673-6397.2021.05.005

摘要

为实现柴油机排放预测,利用试验设计(design of experiment,DoE)试验获取满足柴油机工作范围的稳态试验数据,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络搭建柴油机气缸模型,使用GT-Power软件搭建柴油机的进排气系统模型,将两者耦合搭建柴油机整机模型,并通过试验验证模型在稳态及瞬态工况下的预测精度.结果表明:稳态工况下模型的NOx排放预测相对误差为4.1％,瞬态循环工况下模型的NOx排放预测相对误差为1.2％;该模型可以较准确地预测柴油机的排放.