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依托于燃烧状态闭环反馈控制技术平台，通过对柴油机排放进行实时预测可以控制和改善缸内燃烧过程，实现对排放的闭环控制，因此排放实时预测技术在柴油机降低排放，提高经济性上具有很大潜力。柴油机缸压信号中包含丰富的燃烧过程信息，从缸压信号中可以得到与柴油机排放相关性强的燃烧状态参数并建立从燃烧状态参数到排放的经验模型，将经验模型写入在线代码可以实现排放的实时预测。本课题以在柴油机缸内燃烧分析单元中实现稳态和瞬态工况下循环内排放实时预测为研究任务，确定了NO_x和炭烟排放模型的输入参数，根据稳态试验离线建立了NO_x和炭烟排放的经验模型，并基于缸内燃烧分析单元实现了NO_x排放的循环内实时预测。基于NO_x和炭烟的生成机理在缸压、压升率、燃烧瞬时放热率、燃烧累计放热量和已燃区温度曲线中分别提取出了与NO_x和炭烟排放相关的燃烧状态参数。重点分析了已燃区最高温度和高温NO生成面积与NO_x排放的关系以及扩散燃烧期长度与炭烟排放的关系。根据固定工况试验对燃烧状态参数与NO_x和炭烟排放的具体相关性进行了分析，最终确定最大缸压、最大压升率、最大燃烧放热率相位、50%燃烧放热量相位、已燃区最高温度和高温NO生成面积可以作为NO_x排放模型的输入项；最大缸压、最大压升率、最大燃烧放热率相位、50%燃烧放热量相位、燃烧期总长度和扩散燃烧期长度可以作为炭烟排放模型的输入项。设计了稳态建模试验和验证试验。分别选取多项式和指数两种建模方法，根据建模试验建立了从燃烧状态参数到NO_x和炭烟排放的模型，根据验证试验对两种模型的预测精度进行了计算、分析和比较。以模型的精度和在单片机中算法实现的难易程度作为性能指标来比较两种建模方法的优劣，选取了最适合用于柴油机排放实时预测的二次多项式模型。基于MPC5644A单片机进一步开发缸内燃烧分析单元，在课题组原有研究基础上加入了新的燃烧状态参数和NO_x排放二次多项式模型的计算方法。根据稳态工况试验验证了NO_x排放实时预测的准确性：16个稳态工况下除个别工况外NO_x预测值与实测值的相对误差均在10%以内，平均相对误差为6.8%。根据瞬态试验验证了NO_x排放实时预测的实用性：预测NO_x与实测NO_x具有很好一致性，瞬态过程中前者变化幅度略大于后者。