【摘 要】
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在能源危机和环保标准不断严格的双重压力下,内燃机节能与减排问题成为了专家们研究的热点,废气再循环技术是一种简单有效的减排技术,虽然国外技术研究较为成熟,但是目前多依赖发动机试验台架。按照标准的实验规范开展测试并对结果进行评价,成本高、耗时长,不便于“双碳”背景下排放性能的及时评价。为此,本文提出多因素PSO-BP的汽油机排放预测方法,它是基于发动机结构参数和部分性能试验参数搭建汽油机性能一维仿真模
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在能源危机和环保标准不断严格的双重压力下,内燃机节能与减排问题成为了专家们研究的热点,废气再循环技术是一种简单有效的减排技术,虽然国外技术研究较为成熟,但是目前多依赖发动机试验台架。按照标准的实验规范开展测试并对结果进行评价,成本高、耗时长,不便于“双碳”背景下排放性能的及时评价。为此,本文提出多因素PSO-BP的汽油机排放预测方法,它是基于发动机结构参数和部分性能试验参数搭建汽油机性能一维仿真模型,结合BP算法建立的排放预测模型,能够准确预测采用废气再循环技术的汽油机排放性能的方法,主要研究内容如下:(1)概述课题的研究背景和意义,介绍了废气再循环技术原理和常用的预测方法。综述了多种预测方法的原理,并对比分析优缺点,本文以某型1.5L汽油机为研究对象,选择BP神经网络开展数据预测模型研究。(2)基于汽油机部分性能试验数据,根据气体流动理论和缸内燃烧原理,在GT-POWER仿真环境下建立带有EGR模块的汽油机模型。通过汽油机性能的仿真结果,验证了仿真模型的准确性。(3)基于仿真模型得到的排放数据,建立BP神经网络算法的三种排放物NOx、HC和CO预测模型。确定BP神经网络的拓扑结构,分析了预测模型的学习能力和泛化能力,通过数据预测期望值验证了BP预测方法的可行性。(4)针对BP预测模型存在预测精度不足和收敛速度慢的问题,采用粒子群算法优化BP神经网络算法,并对粒子群算法的学习因子和惯性权重提出了改进策略,得到了一种IPSO-BP预测模型,预测结果表明,IPSO-BP预测模型的学习能力和泛化能力得到了极大提高。(5)搭建了EGR的汽油机排放测试试验平台,在三种转速下,改变负荷和EGR率,将PSO-BP模型和IPSO-BP的模型预测的数据分别与试验数据对比分析,进一步验证了本文提出的算法优化和改进策略具有更好的预测精度。
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