基于多因素神经网络模型的柴油机NOx排放预测及试验研究

来源：车用发动机杂志2018年第2期北京时间：

作者：冀树德，高华伟，邬旭宏，刘志刚，张伟，郝冀雁，陈东峰，李全，梁玉明

单位：1.中国北方发动机研究所天津，天津300400；2.北方通用动力集团有限公司，山西大同037036

摘要：以发动机转速、进气量、循环油量、发动机出水温度、中冷后进气温度、进气湿度、排气背压、柴油温度作为输入，NOx排放质量流量为输出，优化隐层节点和迭代次数，并经过样本训练，构建了NOx排放预测模型。结合台架试验数据，验证了模型的泛化能力，其预测值与试验值间误差小于1.5%。在此基础上，利用模型进一步分析了试验因素的重要度和试验控制性。结果表明：发动机转速、循环油耗、中冷后进气温度、排气背压对柴油机NOx排放的影响相对较高；进气湿度控制范围过宽，对NOx排放测试结果影响高于其他因素。

关键词：柴油机；氮氧化物；神经网络模型；排放测量；预测