车用发动机

作者：陆必伟，李捷辉

单位：(江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江212013)

关键词：柴油机；氮氧化物；预测模型；长短期记忆神经网络；灰狼优化算法

柴油机NOx是机动车主要的有害排放物质，精确测量NOx排放有利于SCR尿素喷射的控制从而减少排放，而现有的氮氧传感器和通过标定获得的排放MAP均难以实现瞬态条件下NOx的实时测量。使用主成分分析法（PCA）对全球统一瞬态试验循环（WHTC）的柴油机工况参数进行降维处理，基于长短期记忆神经网络（LSTM）搭建柴油机NOx实时预测模型，并利用灰狼优化算法（GWO）对LSTM模型进行参数优化。结果显示：GWO-LSTM预测模型在未训练的数据集上的平均相对误差（MAPE）为3.23%，证明该模型能够精准实现柴油机NOx排放的实时预测，并具有良好的泛化能力和可靠性，为以软件替代硬件实现柴油排放控制提供了参考。

来源：2024年第3期

《车用发动机》期刊编辑部

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