基于极端梯度提升的柴油发动机NOx瞬态排放预测

• 作者: 颜黄斌 陈永 崔丽华 陈祺
• 来源期刊: 绿色科技
• 关键词: 柴油发动机 NOx排放 极端梯度提升 瞬时预测
• 年，卷（期）: 2021,（18）
• 所属期刊栏目: 机电与工程
• 页码范围: 206-208
• 页数: 3页
• 分类号: U472.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9944.2021.18.061

摘要

柴油发动机采用高压缩比提高了动力性和经济性,但也增加了NOx的排放量.准确预测柴油机NOx瞬时排放,有助于建立SCR尿素喷射电子控制系统,进而有效控制NOx的排放.将发动机的转速、负荷和车辆的行驶速度、燃油消耗作为输入,NOx瞬时排放量作为输出,采用极端梯度提升(XGBoost)算法对NOx排放进行了瞬时预测.结果发现:XGBoost模型能更好的预测柴油车瞬时NOx排放,决定系数(R2)比随机森林(RF)、贝叶斯网络(bayes)、BP神经网络分别提高了10.98％,16.48％,8.79％,具有更高的预测精度.