稀燃汽油機(jī)LNT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與應(yīng)用

李志軍，常 慶，張洪洋，劉 磊，陳韶舒，曹曼曼，岳東鵬

(1. 天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072；2. 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)汽車與交通學(xué)院，天津 300222)

稀燃汽油機(jī)LNT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與應(yīng)用

李志軍1，常 慶1，張洪洋1，劉 磊1，陳韶舒1，曹曼曼1，岳東鵬2

(1. 天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072；2. 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)汽車與交通學(xué)院，天津 300222)

建立了關(guān)于稀燃汽油機(jī)LNT(lean-NOxtrap)催化器的NOx排放量、比油耗和NOx轉(zhuǎn)化效率的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN) 預(yù)測模型．模型所需的訓(xùn)練及測試樣本通過一臺(tái)改制的 CA3GA2三缸 12氣門電控稀燃汽油機(jī)的臺(tái)架試驗(yàn)獲得．采用標(biāo)準(zhǔn)的誤差反向傳播(back propagation，BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練，再由測試樣本進(jìn)行測試．測試結(jié)果表明，其絕對分?jǐn)?shù)方差(absolute fraction of variance)R2均接近于 1，且均方根誤差(root mean squared error，RMSE)及平均相對誤差(mean relative error，MRE)均在可接受范圍內(nèi)．以確定最佳稀燃時(shí)間為例，說明了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力可對稀燃汽油機(jī)進(jìn)行優(yōu)化和控制．

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；稀燃汽油機(jī)；lean-NOxtrap；催化轉(zhuǎn)化效率

隨著能源危機(jī)和環(huán)境污染問題的日益嚴(yán)重，節(jié)能減排已經(jīng)成為內(nèi)燃機(jī)發(fā)展的主題．對于汽油機(jī)而言，稀燃技術(shù)是實(shí)現(xiàn)其節(jié)能減排的關(guān)鍵技術(shù)．稀燃技術(shù)可以明顯地提高汽油機(jī)循環(huán)熱效率，并且可以有效地控制CO、HC排放．然而當(dāng)汽油機(jī)在稀燃狀態(tài)下運(yùn)行時(shí)，傳統(tǒng)三效催化轉(zhuǎn)化器(three-way-catalyst，TWC)對NOx排放污染物的催化轉(zhuǎn)化效率降低．因此，如何高效降低稀燃尾氣中的 NOx排放是稀薄燃燒汽油機(jī)目前面臨的重要問題之一[1]．NOx吸附還原催化技術(shù)LNT(lean-NOxtrap)是解決稀燃汽油機(jī)NOx排放的有效后處理技術(shù)手段之一．LNT技術(shù)最早由日本豐田汽車公司提出，通過汽油機(jī)周期性地稀、濃燃轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)對 NOx的吸附和還原[2]．研究結(jié)果表明，NOx吸附還原催化器與傳統(tǒng)三效催化轉(zhuǎn)化器的組合可以在較寬的溫度范圍內(nèi)高效地凈化 NOx．當(dāng)稀燃汽油機(jī)尾管布置采用 TWC在前、LNT在后的布置方式時(shí)，NOx排放物的最大催化轉(zhuǎn)化效率可達(dá)94%以上[3]．

當(dāng)稀燃汽油機(jī)裝配有 LNT催化器時(shí)，汽油機(jī)在稀燃狀態(tài)下運(yùn)行，排出的NOx被LNT催化器以硝酸鹽的形式吸附儲(chǔ)存，經(jīng)過較長時(shí)間的稀燃狀態(tài)，由于催化器的吸附能力有限，當(dāng)吸附接近飽和時(shí)，就需要短暫地將汽油機(jī)切換到濃燃還原狀態(tài)，利用濃燃產(chǎn)生的還原物質(zhì)將LNT催化器儲(chǔ)存的硝酸鹽脫附并將氮氧化物還原為無害的氮?dú)猓@就使影響汽油機(jī)排放及經(jīng)濟(jì)性的汽油機(jī)運(yùn)行參數(shù)除了轉(zhuǎn)速與負(fù)荷之外，還需考慮稀燃汽油機(jī)運(yùn)行的稀、濃燃運(yùn)行時(shí)間長短，變化頻率大小，稀、濃燃空燃比大小等參量的變化．NOx排放量及轉(zhuǎn)化率大小與燃油經(jīng)濟(jì)性之間存在一定的此消彼長關(guān)系[4]，因此，需要針對這種此消彼長關(guān)系來對稀燃汽油機(jī)進(jìn)行優(yōu)化．在實(shí)施優(yōu)化之前，需建立稀燃汽油機(jī)運(yùn)行參數(shù)與 NOx排放量、NOx轉(zhuǎn)化率及燃油經(jīng)濟(jì)性之間對應(yīng)關(guān)系的模型．建立上述模型的主要方法包括試驗(yàn)標(biāo)定法和數(shù)值模擬法．試驗(yàn)標(biāo)定法較為準(zhǔn)確直觀，但需要消耗大量的人力物力；數(shù)值模擬法建立在汽油機(jī)缸內(nèi)或催化器工作過程數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上，但是汽油機(jī)的工作過程十分復(fù)雜，其中伴隨有大量的質(zhì)量和能量傳遞及化學(xué)反應(yīng)過程，因此很難建立一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型對汽油機(jī)的經(jīng)濟(jì)性、排放特性進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測[5]；此外，對這樣一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，建模及計(jì)算工作量也較大．

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)能夠準(zhǔn)確快速地處理上述復(fù)雜非線性的建模問題，具有自組織、自學(xué)習(xí)及容錯(cuò)性等特點(diǎn)[6]．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法同時(shí)具備了試驗(yàn)標(biāo)定法和數(shù)值模擬法的優(yōu)勢，在內(nèi)燃機(jī)行業(yè)的應(yīng)用非常廣泛[7-9]．本文以稀燃汽油機(jī)稀燃運(yùn)行時(shí)間長短的優(yōu)化為例，基于相關(guān)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，應(yīng)用 Matlab提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，建立了稀燃汽油機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型．利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，較好地實(shí)現(xiàn)了對稀燃汽油機(jī)最佳稀燃時(shí)間的優(yōu)化和控制．其他參量的優(yōu)化可依此法類似進(jìn)行．

1 試驗(yàn)裝置與儀器

試驗(yàn)所用稀燃汽油機(jī)由天津一汽夏利汽車股份有限公司生產(chǎn)的 CA3GA2三缸 12氣門電控燃油噴射汽油機(jī)改制而成．原汽油機(jī)的主要參數(shù)見表1．

測功機(jī)采用湘儀動(dòng)力測試儀器有限公司生產(chǎn)的CW100電渦流測功機(jī)．通過 FC3000汽油機(jī)測控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對汽油機(jī)轉(zhuǎn)速、扭矩等參數(shù)的調(diào)整．油耗儀采用湘儀動(dòng)力測試儀器有限公司生產(chǎn)的FC2Z10Z智能油耗儀．排氣分析儀采用日本 HORIBA株式會(huì)社生產(chǎn)的 MEXA-7,100排放儀．稀燃汽油機(jī)電控系統(tǒng)采用聯(lián)合汽車電子公司的標(biāo)定 ECU、原機(jī)線束和傳感器，采用 INCA軟件在線實(shí)時(shí)控制汽油機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)參數(shù)．試驗(yàn)總體布局如圖1所示．

表1 CA3GA2汽油機(jī)主要參數(shù)Tab.1 Specifications of the CA3GA2 engine

圖1 臺(tái)架試驗(yàn)裝置布置示意Fig.1 Schematic diagram of test setup

稀薄燃燒主要應(yīng)用在汽油機(jī)中低轉(zhuǎn)速及中小負(fù)荷的工況下，因此試驗(yàn)選取汽油機(jī)中低轉(zhuǎn)速、部分負(fù)荷工況為主．汽油機(jī)轉(zhuǎn)速范圍為 2,400～3,200,r/min，負(fù)荷變化范圍為0.2～0.4,MPa，這樣可以覆蓋該稀燃汽油機(jī)的大部分稀燃工作工況，同時(shí)可以相對地減少試驗(yàn)量．本文主要研究不同稀燃時(shí)間對NOx排放量、NOx轉(zhuǎn)化效率及燃油經(jīng)濟(jì)性的影響．稀燃時(shí)間在56～112,s之間變化，濃燃時(shí)間固定為 7,s．試驗(yàn)中，在不同的工況點(diǎn)測取汽油機(jī)比油耗及 LNT進(jìn)口、出口NOx排放濃度．NOx轉(zhuǎn)化效率Cov(NOx)計(jì)算式為

式中：CNOx,in為催化器入口的 NOx濃度；CNOx,out為催化器出口的 NOx濃度．用試驗(yàn)中得到的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和測試人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．

2 試驗(yàn)結(jié)果

圖2 0.3,MPa負(fù)荷下LNT性能隨轉(zhuǎn)速及稀燃時(shí)間變化關(guān)系Fig.2 Variations of performance values for LNT with speed and lean period under 0.3,MPa load

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要用適當(dāng)?shù)臉颖具M(jìn)行訓(xùn)練．通過試驗(yàn)得到了45組數(shù)據(jù)，隨機(jī)按照4∶1的比例分配訓(xùn)練樣本和測試樣本，即36組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，9組數(shù)據(jù)作為測試樣本．圖2為汽油機(jī)負(fù)荷為0.3,MPa時(shí)，汽油機(jī)的 NOx排放量、比油耗及 NOx轉(zhuǎn)化效率隨轉(zhuǎn)速及稀燃時(shí)間的變化情況，其中圖 2(a)為 NOx排放量的試驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)隨著稀燃時(shí)間的增加，NOx排放量明顯上升，并且隨著汽油機(jī)轉(zhuǎn)速的提高，NOx的排放量略有增加．圖2(b)為比油耗的試驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)汽油機(jī)的比油耗隨著稀燃時(shí)間的增加而降低．這主要是由于隨著汽油機(jī)轉(zhuǎn)速的上升，缸內(nèi)氣體流動(dòng)狀態(tài)增強(qiáng)，燃燒得到改善．對比這兩組試驗(yàn)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，NOx排放量與比油耗之間有明顯的此消彼長關(guān)系，因此存在著一個(gè)最佳的稀燃時(shí)間，使 NOx的排放量與比油耗均很低．圖 2(c)為汽油機(jī)不同負(fù)荷時(shí)LNT催化器內(nèi)部NOx轉(zhuǎn)化效率隨稀燃時(shí)間和轉(zhuǎn)速變化的關(guān)系．試驗(yàn)中測取LNT進(jìn)口及出口的NOx排放濃度，再通過式(1)的換算得到 LNT的 NOx轉(zhuǎn)化效率．可見在中低轉(zhuǎn)速、中小負(fù)荷下，LNT的NOx轉(zhuǎn)化效率均在 90%以上．從圖中還可以看出，稀燃時(shí)間對LNT的NOx轉(zhuǎn)化效率的影響較為明顯，隨著稀燃時(shí)間的增長，LNT的NOx轉(zhuǎn)化效率下降．此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模只需要少量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，相對于試驗(yàn)標(biāo)定法具有明顯的優(yōu)勢．

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立及應(yīng)用

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

本文采用誤差反向傳播(back propagation，BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．這種網(wǎng)絡(luò)能很好地解決輸入與輸出之間的難以確切地用數(shù)學(xué)形式表達(dá)的非線性問題．BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 3個(gè)層，分別為輸入層、隱藏層和輸出層．輸入層上的神經(jīng)元負(fù)責(zé)將外界的數(shù)據(jù)傳遞到隱藏層，本身不進(jìn)行對數(shù)據(jù)的處理；隱藏層上的神經(jīng)元接收輸入層傳來的數(shù)據(jù)并按式(2)做加權(quán)和并以該加權(quán)和作為輸入，通過式(3)和式(4)的傳遞函數(shù)計(jì)算得到輸出，并將此結(jié)果傳遞到輸出層；輸出層上的神經(jīng)元經(jīng)過與隱藏層上神經(jīng)元相同的計(jì)算過程后，得到最終的輸出．

式中：si為第 i個(gè)神經(jīng)元輸入信號(hào)的加權(quán)和；ωij和 bj分別為權(quán)值和閾值；zi為第i個(gè)神經(jīng)元的輸出；λ為修正系數(shù)．

網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程也稱為訓(xùn)練過程，即通過外界環(huán)境的刺激不斷地調(diào)整權(quán)值．其具體過程如下：給定網(wǎng)絡(luò)一個(gè)初始權(quán)值，輸入信號(hào)正向傳播，經(jīng)過輸入層、隱藏層、輸出層后，得到輸出值；輸出信號(hào)與期望輸出值進(jìn)行比較，若有誤差，網(wǎng)絡(luò)將誤差反方向傳播，即從輸出層傳到輸入層；在傳播過程中，誤差按照一定的方式分配到各個(gè)神經(jīng)元，各個(gè)神經(jīng)元根據(jù)該誤差調(diào)整權(quán)值；如此重復(fù)進(jìn)行，直到輸出值的誤差達(dá)到滿意的范圍為止．

3.2 數(shù)據(jù)的歸一化

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過將誤差反向傳遞進(jìn)行訓(xùn)練，如果輸入和輸出數(shù)值變化范圍較大，輸出值較大者如比油耗對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)誤差的貢獻(xiàn)率較大，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)給予其“特殊對待”，這會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測表現(xiàn)，為了避免這種不平等的情況，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，特別是輸出樣本[10]．本文的傳遞函數(shù)是S型函數(shù)，因此輸入和輸出值在進(jìn)行訓(xùn)練和測試進(jìn)程之前進(jìn)行歸一化，其輸出值應(yīng)在(0，1)區(qū)間內(nèi)．本文中輸入數(shù)據(jù)(轉(zhuǎn)速、負(fù)荷、稀燃時(shí)間)和輸出數(shù)據(jù)(NOx排放量、轉(zhuǎn)化效率、比油耗)均采用式(5)進(jìn)行歸一化處理．

3.3 各層神經(jīng)元數(shù)及訓(xùn)練算法的確定

本文主要研究的是汽油機(jī)的轉(zhuǎn)速、負(fù)荷、稀燃時(shí)間對NOx排放量、NOx轉(zhuǎn)化效率和比油耗的影響，輸入和輸出均是3個(gè)變量，因此輸入層和輸出層上的神經(jīng)元數(shù)均為3個(gè)．本文選擇用1個(gè)隱藏層，對于隱藏層上神經(jīng)元數(shù)的選取，應(yīng)兼顧網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和復(fù)雜程度．所謂的泛化能力就是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未知數(shù)據(jù)預(yù)測的能力．隱藏層神經(jīng)元過少其泛化能力不強(qiáng)，隱藏層神經(jīng)元數(shù)過多，網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜，訓(xùn)練時(shí)間增加．由于目前沒有一套準(zhǔn)確的公式來確定，因此需采用試湊的方法．

訓(xùn)練算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度及網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性有著一定影響，本文主要對兩種訓(xùn)練方法進(jìn)行了對比，即量化共軛梯度(scaled conjugate gradient，SCG)算法及 Levenberg-Marquardt(LM)算法．為了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估，本文采用的統(tǒng)計(jì)學(xué)誤差評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為：均方根誤差(root mean squared error，RMSE)、絕對分?jǐn)?shù)方差(absolute fraction of variance)R2和平均相對誤差(mean relative error，MRE)[11]，其計(jì)算公式分別為

式中：n為樣本數(shù)；ti為目標(biāo)值；oi為網(wǎng)絡(luò)的輸出值．RMSE用來衡量目標(biāo)值網(wǎng)絡(luò)輸出值之間的偏差，其數(shù)值越小，偏差越??；絕對分?jǐn)?shù)方差R2和平均相對誤差MRE反映的是目標(biāo)值與網(wǎng)絡(luò)輸出值的相關(guān)性，R2值越接近1，MRE值越小，相關(guān)性越好．

本文通過訓(xùn)練結(jié)果的 RMSE來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練方法．不同訓(xùn)練算法及不同隱藏層神經(jīng)元數(shù)的訓(xùn)練結(jié)果的RMSE如表2所示．通過比較，最終確定隱藏層的神經(jīng)元數(shù)為8時(shí)，采用量化共軛梯度算法(SCG算法)，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果最佳．最終確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖3所示．

表2 不同訓(xùn)練算法及隱藏層神經(jīng)元數(shù)訓(xùn)練結(jié)果的均方根誤差Tab.2 Root mean square error of different train methods and hidden layer neuron numbers

圖3 單隱藏層8神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.3 ANN with eight neurons in one hidden-layer

3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果

本文以上述試驗(yàn)結(jié)果為基礎(chǔ)建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型．為了驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，用不同于訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測試，以檢測其能否給出準(zhǔn)確的輸出．將測試樣本輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到的預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比，圖4為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對 NOx排放量、比油耗和 NOx轉(zhuǎn)化效率的預(yù)測值與試驗(yàn)值的對比．圖中的直線代表預(yù)測值與試驗(yàn)值相等，測試樣本的點(diǎn)距離直線越近表示預(yù)測值與試驗(yàn)值越接近．圖中顯示 3個(gè)預(yù)測結(jié)果的絕對分?jǐn)?shù)方差 R2分別為 0.999,8、0.999,9和0.999,9，均接近 1，表明預(yù)測結(jié)果和試驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)性很強(qiáng)．其中圖4(a)為NOx排放量的預(yù)測結(jié)果，NOx體積分?jǐn)?shù)預(yù)測結(jié)果的均方根誤差 RMSE為1.613,1×10-6，平均相對誤差 MRE為 2.508,1%．圖4(b)為比油耗的預(yù)測結(jié)果，其均方根誤差 RMSE為0.872,0,g/(kW·h)，平均相對誤差 MRE為0.212,8%．圖4(c)為NOx轉(zhuǎn)化效率的預(yù)測結(jié)果，其均方根誤差RMSE為0.004,9，平均相對誤差MRE為0.467,4%．預(yù)測結(jié)果的均方根誤差和平均相對誤差都很小，因此表明應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的配有 LNT的稀燃汽油機(jī)的預(yù)測模型具有較強(qiáng)的泛化能力，可以用來預(yù)測不同的稀燃汽油機(jī)運(yùn)行參數(shù)下的 NOx排放特性等參數(shù)．

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與試驗(yàn)值的對比Fig.4 Comparison of ANN-predicted and experimental results

3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

稀燃發(fā)動(dòng)機(jī)工作過程中，如果只從節(jié)能的角度考慮，則稀燃的時(shí)間越長，比油耗就越低；然而催化器的吸附容量有限，長時(shí)間的稀燃會(huì)造成 NOx的大量逸出．從環(huán)保和經(jīng)濟(jì)性的角度考慮，需對二者進(jìn)行折中考慮．當(dāng)汽油機(jī)的轉(zhuǎn)速及負(fù)荷一定時(shí)，NOx排放量與比油耗之間存在著此消彼長的關(guān)系，即 NOx排放量隨著稀燃時(shí)間的增大而增大，比油耗隨著稀燃時(shí)間的增大而減小，因此必然存在著一個(gè)最佳的稀燃時(shí)間，使得汽油機(jī)的NOx排放量與比油耗都很低．

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過前文所述的訓(xùn)練及檢驗(yàn)過程之后，發(fā)現(xiàn)該模型有較強(qiáng)的泛化能力，利用其泛化能力，可得到任意工況下，任意稀燃時(shí)間時(shí)汽油機(jī)的NOx排放量與比油耗之間的關(guān)系．筆者以工況轉(zhuǎn)速2,500,r/min、負(fù)荷 0.25,MPa以及該工況下的各個(gè)稀燃時(shí)間作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，得到該工況下 NOx排放量與比油耗的變化曲線．由于在數(shù)值上，比油耗的數(shù)值大小是NOx排放量的數(shù)倍，二者的數(shù)量級(jí)不同，無法對二者進(jìn)行相對比較，引入歸一化的方法后，可將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成無量綱參量，便于二者的對比．圖 5為利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的轉(zhuǎn)速 2,500,r/min、負(fù)荷 0.25,MPa下，汽油機(jī)的 NOx排放量與比油耗按照式(5)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化后，隨著稀燃時(shí)間的變化情況．圖中顯示兩條曲線相交于一點(diǎn)，該點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)間即為該工況下的最佳稀燃時(shí)間．圖中顯示該工況下的最佳稀燃時(shí)間是 75.5,s，此時(shí)的NOx轉(zhuǎn)化效率為 0.945,5，兩條曲線交點(diǎn)的縱坐標(biāo)為0.413,5，將其按式(5)進(jìn)行逆運(yùn)算，得到此時(shí)的 NOx體積分?jǐn)?shù)為37.19×10-6，比油耗為400.74,g/(kW·h)；其余工況可依此方法得出．同樣，對于其他影響排放與經(jīng)濟(jì)性的參數(shù)如濃、稀燃空燃比大小、變化頻率大小等，可依類似的方式進(jìn)行優(yōu)化．

圖5 NOx排放量與比油耗歸一化后隨稀燃時(shí)間的變化關(guān)系(2,500,r/min，0.25,MPa)Fig.5 Variations of normalized values for NOxemission and BSFC with lean period(2,500,r/min，0.25,MPa)

4 結(jié) 論

(1)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立汽油機(jī)模型時(shí)所需的試驗(yàn)數(shù)據(jù)相對較少，相比于傳統(tǒng)的試驗(yàn)方法可以節(jié)省大量的人力物力和時(shí)間，同時(shí)又不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)演算，方法簡便易行．

(2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的泛化能力，本文中對于 NOx排放量、比油耗、NOx轉(zhuǎn)化效率的預(yù)測結(jié)果的均方根誤差(RMSE)分別為 1.613,1×10-6、0.872,0,g/(kW·h)、0.004,9，平均相對誤差(MRE)分別為 2.508,1%、0.212,8%和 0.467,4%，誤差均在可接受范圍內(nèi)，同時(shí)三者的絕對分?jǐn)?shù)方差 R2分別為0.999,8、0.999,9和 0.999,9，均接近 1，預(yù)測結(jié)果和試驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)性很強(qiáng)，表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是預(yù)測裝有LNT催化器的稀燃汽油機(jī)的排放性與經(jīng)濟(jì)性的有效工具．

(3)NOx排放量和比油耗與稀燃汽油機(jī)的稀燃運(yùn)行時(shí)間之間存在著此消彼長關(guān)系，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以對汽油機(jī)進(jìn)行優(yōu)化控制，得到最佳的稀燃運(yùn)行時(shí)間．其他影響稀燃汽油機(jī)排放與經(jīng)濟(jì)性的參數(shù)優(yōu)化和控制可依此方法得出．

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(責(zé)任編輯：金順愛)

Establishment and Application of Artificial Neural Network Based Model of Lean Burn Gasoline Engine with LNT

Li Zhijun1，Chang Qing1，Zhang Hongyang1，Liu Lei1，Chen Shaoshu1，Cao Manman1，Yue Dongpeng2
(1. State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China；2. School of Automotive and Transportation，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China)

An artificial neural network(ANN)model of a lean burn gasoline engine with lean-NOxtrap(LNT)was built to predict the NOxemission，brake specific fuel consumption and NOxconversion efficiency of LNT. The data for training and testing the proposed ANN were obtained from a number of experiments performed with a 3-cylinder，12-valve，electronic controlled CA3GA2 lean burn gasoline engine. A standard back propagation ANN was adopted. After the training，the performance of the ANN predictions was measured by testing data. It is found that the R2(absolute fraction of variance)values are close to 1，and root mean squared error(RMSE)and mean relative error(MRE)values are in the acceptable range. The determination of the best lean mode period exemplifies the application of the generalization ability of ANN in the optimization and control of lean burn gasoline engine.

artificial neural network；lean burn gasoline engine；lean-NOxtrap；catalysis conversion efficiency

TK411.5

A

0493-2137(2015)03-0234-06

10.11784/tdxbz201308032

2013-08-15；

2013-10-09.

國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2008AA06Z322)；國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50276042，50776062，51276128).

李志軍（1962— ），男，教授，lizhijundd@163.com.

張洪洋，seareacher@tju.edu.cn.

時(shí)間：2014-01-03.

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.11784/tdxbz201308032.html.