文档名：基于HPOLSTM的柴油机NOx虚拟预测技术研究
摘要：在严格的排放法规面前,柴油机后处理系统发挥了不可估量的作用,而获取NOx排放是后处理系统中SCR装置得以正常工作的前提之一.建立一种使用猎人猎物优化(HPO)算法优化长短期记忆(LSTM)网络的虚拟预测模型,实现对柴油机NOx排放准确预测,以代替现有物理传感器或作为并行装置监控其运行.试验在柴油机测功机上进行,在高度瞬态的柴油机运行周期内,输入了若干种便于获取且与NOx形成密切相关的参数至模型中,结果表明:该优化后的网络应用于测试集和全新的未知瞬态工况时,与未优化网络的预测结果相比,RMSE分别提高了29.1%和23.4%,R2分别大于和接近0.95,预测结果与传感器测量值呈现高度相同的变化趋势,满足了车载运用和准确性的需求,验证了该方法的可行性.
Abstract：Inthefaceofstrictemissionregulations,thedieselenginepost-treatmentsystemplaysanimmeasurablerole,andtheacquisitionofNOxemissionsisoneoftheprerequisitesforthenormaloperationofSCRdeviceinthepost-treatmentsys-tem.Avirtualpredictionmodelthatusedhunter-preyoptimization(HPO)algorithmtooptimizelongshorttermmemory(LSTM)networkwasestablishedtoaccuratelypredictNOxemissionsofdieselengineinplaceofexistingphysicalsensorsorasaparalleldevicetomonitortheiroperation.Thetestwascarriedoutonadynamometerofdieselengine.Duringthehighlytransientoperationcycleofdieselengine,severalparametersthatwereeasytoobtainandcloselyrelatedtoNOxformationwereinputintothemodel.Theresultsshowthat,comparedwiththepredictionresultsofnon-optimizednetwork,RMSEincreasesby29.1％and23.4％,andR2isgreaterthanandcloseto0.95respectivelywhentheoptimizednetworkisappliedtothetestsetortoanewunknowntransientcondition.Thepredictionresultsshowahighlyidenticaltrendwiththemeasuredvaluesofsen-sor,whichmeetstherequirementsofon-boardapplicationandaccuracyandhenceverifiesthefeasibilityofthismethod.
作者：潘恒斌 官维 潘明章 梁科 文涛 姜淑君 Author：PANHengbin GUANWei PANMingzhang LIANGKe WENTao JIANGShujun
作者单位：广西大学机械工程学院,广西南宁530004无锡职业技术学院,江苏无锡214121
刊名：车用发动机
Journal：VehicleEngine
年，卷(期)：2024, (1)
分类号：TK421.5
关键词：柴油机 氮氧化物 预测 猎人猎物优化算法 长短期记忆网络
Keywords：dieselengine NOx prediction hunter-preyoptimizationalgorithm longshorttermmemorynetwork
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家自然科学基金，广西重点研发计划基于HPO-LSTM的柴油机NOx虚拟预测技术研究[
期刊论文] 车用发动机--2024, (1)潘恒斌 官维 潘明章 梁科 文涛 姜淑君在严格的排放法规面前,柴油机后处理系统发挥了不可估量的作用,而获取NOx排放是后处理系统中SCR装置得以正常工作的前提之一.建立一种使用猎人猎物优化(HPO)算法优化长短期记忆(LSTM)网络的虚拟预测模型,实现对柴油机...参考文献和引证文献
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