学术会议
基于机器学习算法的一种稳柴油机稳态下的排放数据模型
陈栋* 李春节 王晓瑜

分会场

后处理技术

摘要

随着柴油机不断增长的应用需求及其备受关注的环境危害,其排放污染物NOx, HC和PM等将面临越来越严苛的标准。为了更好地预测其排放,本文基于大量发动机实验数据建立了柴油机NOx,HC和PM源排的统计预测模型。本研究首先介绍了模型构建的流程,其中包括稳态条件下发动机排放模型的优化,采用测试数据对模型进行验证,结果表明,NOx,HC和PM模型在万有特性图中的平均预测误差分别为6%,15%和30%。该预测模型可以用于如GT-power之类的发动机仿真软件中,同时也可作为模块内置在发动机ECM中构建发动机排放虚拟传感器。

关键词

柴油机;排放;预测模型;机器学习;模型优化

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