基于多因素神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的柴油機(jī)NOx排放預(yù)測(cè)及試驗(yàn)研究

冀樹德，高華偉，鄔旭宏，劉志剛，張偉，郝冀雁，陳東峰，李全，梁玉明

(1.中國(guó)北方發(fā)動(dòng)機(jī)研究所(天津)，天津 300400；2.北方通用動(dòng)力集團(tuán)有限公司，山西 大同 037036)

柴油機(jī)因壓縮比和熱效率較高被廣泛應(yīng)用，但尾氣排放對(duì)環(huán)境的污染亦是不可忽視的問題。隨著人們對(duì)環(huán)境問題的日益重視，柴油機(jī)排放法規(guī)越來越嚴(yán)格，其中NOx排放是重要的控制指標(biāo)。然而，柴油機(jī)NOx的生成機(jī)理十分復(fù)雜，影響因素眾多，以試驗(yàn)方式開展排放特性分析和優(yōu)化，試驗(yàn)一致性標(biāo)準(zhǔn)不是很理想。曾有研發(fā)機(jī)構(gòu)以同一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)動(dòng)機(jī)在不同試驗(yàn)臺(tái)架上進(jìn)行相同排放試驗(yàn)，但沒有任何兩個(gè)臺(tái)架能得到令人滿意的相近或一致結(jié)果。

為了減少試驗(yàn)次數(shù)、降低試驗(yàn)成本，增加試驗(yàn)重復(fù)一致性，本研究以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、進(jìn)氣量、循環(huán)油量等作為輸入?yún)?shù)，NOx排放作為輸出參數(shù)，構(gòu)建柴油機(jī)NOx排放的預(yù)測(cè)模型，根據(jù)實(shí)際臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行NOx排放預(yù)測(cè)，在此基礎(chǔ)上分析試驗(yàn)因素對(duì)NOx排放控制的影響。

1 NOx排放分析模型設(shè)計(jì)

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元相互連接形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，雖然每個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)、功能簡(jiǎn)單，但多個(gè)神經(jīng)元的組合使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有非線性、高維性、并行性、分布性等特征。

根據(jù)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征、特點(diǎn)，本研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層、輸出層組成，各層節(jié)點(diǎn)可根據(jù)需要自由選擇，學(xué)習(xí)過程由信號(hào)正向傳播與誤差反向傳播兩個(gè)過程組成。圖1示出典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一旦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移函數(shù)確定，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)特性就取決于各節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)閾值。柴油機(jī)NOx排放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用多輸入、單輸出的結(jié)構(gòu)(見圖1)，這是由NOx排放多影響因素的特征決定的。

1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定

為了研究試驗(yàn)臺(tái)架控制因素對(duì)柴油機(jī)排放的影響，通過控制系統(tǒng)將與性能相關(guān)的提前角、噴射始點(diǎn)、噴射量等參數(shù)固定，因此柴油機(jī)的尾氣排放主要取決于試驗(yàn)臺(tái)架控制。綜合考慮試驗(yàn)控制的因素，并避免試驗(yàn)因素之間存在較大相關(guān)性，確定發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、進(jìn)氣量、循環(huán)油量、發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度、中冷后進(jìn)氣溫度、進(jìn)氣濕度、排氣背壓、柴油溫度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入(見表1)，NOx排放質(zhì)量流量作為目標(biāo)輸出量。根據(jù)文獻(xiàn)[2]，太多隱層數(shù)會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度，同時(shí)會(huì)導(dǎo)致模型無(wú)法收斂，通常3層結(jié)構(gòu)就可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)快速收斂和預(yù)測(cè)。已有研究表明，具有Sigmoid非線性函數(shù)的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意精度的連續(xù)函數(shù)逼近。因此，本研究中NOx排放網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型選擇輸入層、隱層、輸出層3層結(jié)構(gòu)，選擇Sigmoid非線性函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)。

表1 網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)

1.3 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)及訓(xùn)練優(yōu)化

BP算法誤差函數(shù)的定義如下：

式中：tqr為網(wǎng)絡(luò)輸出；yqr為期望輸出。

為了保證初始權(quán)值在輸入累加時(shí)可使每個(gè)神經(jīng)元狀態(tài)值接近0，而且能夠?qū)崿F(xiàn)快速收斂，選取較小的隨機(jī)數(shù)作為初始權(quán)值，并選取一組數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行隱層節(jié)點(diǎn)確定和訓(xùn)練優(yōu)化，訓(xùn)練結(jié)果見圖2。

圖2 節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練優(yōu)化結(jié)果

圖3 NOx排放預(yù)測(cè)模型

2 模型訓(xùn)練及物理驗(yàn)證

根據(jù)文獻(xiàn)[3]，綜合考慮樣本反應(yīng)遍歷性、致密性和相容性的特征，選擇樣本時(shí)應(yīng)遵循如下原則：1)樣本應(yīng)最大可能地反映研究對(duì)象的工作范圍和參數(shù)特性；2)由樣本訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)具有良好的內(nèi)插和外推特性；3)樣本達(dá)到訓(xùn)練目的的前提應(yīng)盡可能少，以節(jié)約試驗(yàn)成本。

基于GB 17691《車用壓燃式、氣體燃料點(diǎn)燃式發(fā)動(dòng)機(jī)與汽車排氣污染物排放限值及測(cè)量方法(中國(guó)Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ階段)》的ESC循環(huán)(見圖4)，選取同一標(biāo)準(zhǔn)柴油機(jī)、不同臺(tái)架的50組試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為輸入樣本，按照公式(2)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練效果見圖5。由圖5可知，模型進(jìn)行181次迭代后，訓(xùn)練誤差達(dá)到2.219×10-30，幾乎接近0，能夠滿足要求。

式中：xi，xmax，xmin表示第i個(gè)特征參數(shù)及學(xué)習(xí)樣本中最大、最小值；xi′表示第i個(gè)歸一化的參數(shù)，范圍為[-1，1]。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證NOx排放預(yù)測(cè)模型的內(nèi)插和外推特性，以某6缸增壓中冷帶SCR后處理的柴油機(jī)進(jìn)行臺(tái)架ESC排放試驗(yàn)，并進(jìn)行分析和對(duì)比。試驗(yàn)用測(cè)功機(jī)為SCHENCK HD460電力測(cè)功機(jī)，采用IMTECH ACS 6000進(jìn)氣空調(diào)控制進(jìn)氣，由試驗(yàn)室冷卻水循環(huán)系統(tǒng)對(duì)冷卻水溫度和中冷后溫度進(jìn)行控制，用蝶閥控制排氣背壓，采用AVL KAMA4000測(cè)量油耗，采用HORIBA MEXA-7100EGR直采分析儀測(cè)量尾氣排放成分。臺(tái)架設(shè)備連接見圖6。

圖4 ESC試驗(yàn)循環(huán)

圖5 模型訓(xùn)練效果

試驗(yàn)時(shí)，柴油機(jī)先運(yùn)行至標(biāo)定工況，調(diào)整各試驗(yàn)條件滿足要求后進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)控制的具體要求：進(jìn)氣溫度(25±1) ℃，進(jìn)氣濕度(50%±5%)RH，進(jìn)氣壓力100～102 kPa，轉(zhuǎn)速波動(dòng)±10 r/min，燃油溫度(38±2) ℃，中冷后溫度(50±2) ℃，排氣背壓不大于20 kPa。將試驗(yàn)測(cè)得的各參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后作為NOx排放預(yù)測(cè)模型的輸入進(jìn)行預(yù)測(cè)，試驗(yàn)結(jié)果和預(yù)測(cè)結(jié)果見表2。對(duì)于ESC循環(huán)的每個(gè)試驗(yàn)工況，臺(tái)架試驗(yàn)測(cè)得的NOx排放質(zhì)量流量和模型預(yù)測(cè)值非常接近，試驗(yàn)值整體大于預(yù)測(cè)值，最大誤差僅為-1.31%。繪制NOx排放試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值的回歸線(見圖7)，回歸線通過坐標(biāo)0點(diǎn)，斜率為0.991 3。ESC 13個(gè)試驗(yàn)工況涵蓋了不同轉(zhuǎn)速和負(fù)荷，基本能夠表征柴油機(jī)使用特征，利用NOx排放預(yù)測(cè)模型得到的預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)值誤差不大于1.5%，說明設(shè)計(jì)的NOx排放預(yù)測(cè)模型具有較好的泛化能力和多參變化適應(yīng)性，能夠滿足柴油機(jī)穩(wěn)態(tài)工況的排放預(yù)測(cè)分析和研究。

圖6 柴油機(jī)臺(tái)架連接

n/r·min-1ma/g·s-1mf/g·cyc-1Tw/℃Tic/℃H/%pexh/kPaTf/℃NO實(shí)測(cè)值/g·h-1NO預(yù)測(cè)值/g·h-1誤差/%60061．70．777．722．357．3040．864．263．5-1．121308303．54．680．641．655．66．9939．0905．4899．3-0．671630287．42．380．437．757．35．4139．5478．2469．7-1．761630343．13．381．046．157．88．3539．1582．1577．7-0．761308207．52．480．232．558．32．8439．8432．3426．7-1．311308260．93．480．839．357．74．9339．4655．3648．2-1．081307164．31．479．427．255．91．4040．3271．1268．1-1．101630371．64．481．850．058．711．0838．6586．8584．2-0．451630224．61．380．031．452．63．1140．2301．2298．3-0．951952412．23．982．049．759．113．1638．5628．4627．7-0．111952279．41．280．534．454．84．6940．3461．2453．8-1．611952387．82．981．345．858．410．1939．4560．7558．9-0．331952344．82．080．840．757．37．4040．0562．0558．2-0．67

圖7 試驗(yàn)與預(yù)測(cè)的線性回歸線

3 試驗(yàn)因素控制性分析

基于開發(fā)的NOx排放質(zhì)量流量預(yù)測(cè)模型，缺失任一參數(shù)輸入(發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、進(jìn)氣量、循環(huán)油量、發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度、中冷后進(jìn)氣溫度、進(jìn)氣濕度、排氣背壓、柴油溫度)，以剩余參數(shù)進(jìn)行NOx排放質(zhì)量流量的預(yù)測(cè)，利用RSQ函數(shù)計(jì)算實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值間相關(guān)系數(shù)r2，以此作為重要度衡量的參考，分析8種試驗(yàn)因素對(duì)NOx排放的影響程度，結(jié)果見圖8。由圖可知，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、循環(huán)油耗、中冷后進(jìn)氣溫度、排氣背壓對(duì)柴油機(jī)NOx排放的影響程度遠(yuǎn)高于進(jìn)氣量、發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度、進(jìn)氣濕度、柴油溫度等參數(shù)，其中排氣背壓的影響最大，發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度影響最小。按照文獻(xiàn)[4]，柴油機(jī)氣缸內(nèi)達(dá)到的最高燃燒溫度是決定NOx生成量的重要因素，對(duì)于一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)，各個(gè)工況是相對(duì)固定的最佳燃燒狀態(tài)，其氣缸內(nèi)的溫度就主要和運(yùn)行工況有關(guān)，即轉(zhuǎn)速和循環(huán)油量，中冷后進(jìn)氣溫度和排氣背壓則加強(qiáng)了這一過程。進(jìn)氣濕度和柴油溫度作為柴油機(jī)工作介質(zhì)——進(jìn)氣和燃料的兩個(gè)控制參數(shù)，其變化與缸內(nèi)高溫燃燒過程相比不足為提。進(jìn)氣量由于空燃比不可改變因而影響不大，而發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度是間接因素，不能直接導(dǎo)致NOx排放量的變化。

圖8 試驗(yàn)因素對(duì)NOx排放影響的重要度

8種試驗(yàn)因素?cái)?shù)量級(jí)相差很大，且其變化幅度不同，在實(shí)際試驗(yàn)中很難控制NOx排放最小影響的變化邊界。如：轉(zhuǎn)速值通常是排氣背壓的幾十倍，工況調(diào)整轉(zhuǎn)速變化幾百轉(zhuǎn)，而背壓變化只有幾個(gè)千帕，從重要因素看排氣背壓對(duì)NOx排放影響高于轉(zhuǎn)速，但實(shí)際試驗(yàn)中轉(zhuǎn)速波動(dòng)小于10 r/min，背壓波動(dòng)小于1 kPa，這種變化因素的控制很難通過上述的方法分析出來。為此對(duì)每一試驗(yàn)因素人為增加一定增長(zhǎng)量，考慮模型預(yù)測(cè)誤差的影響，采用ESC十三循環(huán)綜合比排放分析試驗(yàn)因素變化對(duì)NOx排放的影響。循環(huán)油量對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)機(jī)來說通常電控寫死的，因此不考慮該因素。以中冷后進(jìn)氣溫度為例，在ESC十三工況對(duì)中冷后進(jìn)氣溫度均人為增長(zhǎng)5 ℃和10 ℃，采用開發(fā)的NOx排放預(yù)測(cè)模型分別預(yù)測(cè)各個(gè)工況NOx排放質(zhì)量流量。為了減小模型預(yù)測(cè)誤差對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，采用GB 17691算法計(jì)算NOx比排放量。在不同中冷溫度下，ESC十三工況模型預(yù)測(cè)NOx排放質(zhì)量見圖9，中冷后溫度增加會(huì)導(dǎo)致NOx排放增加，即中冷后溫度增長(zhǎng)1 ℃會(huì)導(dǎo)致ESC循環(huán)NOx綜合比排放增加0.05 g/(kW·h)。采用相同方法對(duì)其他因素進(jìn)行分析，可知進(jìn)氣濕度和排氣背壓對(duì)NOx排放影響是負(fù)向的，轉(zhuǎn)速、進(jìn)氣量、發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度、中冷后進(jìn)氣溫度、柴油溫度對(duì)NOx排放影響是正向的。

圖9 中冷后進(jìn)氣溫度變化對(duì)NOx排放影響

根據(jù)現(xiàn)有試驗(yàn)條件下試驗(yàn)因素控制精度，即轉(zhuǎn)速變化小于10 r/min，發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度變化小于2 ℃，柴油溫度變化小于2 ℃，排氣背壓變化小于1 kPa，進(jìn)氣濕度變化小于5%RH，中冷后進(jìn)氣溫度小于5 ℃，進(jìn)氣量變化小于100 kg/h，分析個(gè)試驗(yàn)因素的控制對(duì)NOx綜合比排放的影響情況，結(jié)果見圖10。轉(zhuǎn)速、出水溫度、柴油溫度在現(xiàn)有控制精度下，不會(huì)引起NOx綜合比排放太大的變化。相比之下，排氣背壓、中冷后進(jìn)氣溫度、進(jìn)氣量、進(jìn)氣濕度控制條件對(duì)NOx測(cè)試結(jié)果影響較大，因此應(yīng)加強(qiáng)這幾個(gè)參數(shù)的控制，尤其是進(jìn)氣濕度?，F(xiàn)有試驗(yàn)條件下進(jìn)氣濕度變化范圍太大，應(yīng)縮小范圍以減小其對(duì)測(cè)試結(jié)果的影響。

圖10 試驗(yàn)因素測(cè)試結(jié)果控制圖

4 結(jié)束語(yǔ)

以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、進(jìn)氣量、循環(huán)油量、發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度、中冷后進(jìn)氣溫度、進(jìn)氣濕度、排氣背壓、柴油溫度8個(gè)參數(shù)作為輸入，構(gòu)建了NOx排放質(zhì)量流量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。以臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為輸入進(jìn)行了模型驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果間的誤差小于1.5%。采用設(shè)計(jì)的NOx排放模型分析了試驗(yàn)因素對(duì)于NOx排放影響的重要度，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、循環(huán)油耗、中冷后進(jìn)氣溫度、排氣背壓對(duì)柴油機(jī)NOx排放的影響程度遠(yuǎn)高于進(jìn)氣量、發(fā)動(dòng)機(jī)出水溫度、進(jìn)氣濕度、柴油溫度。進(jìn)一步分析了NOx排放的試驗(yàn)因素控制邊界，按現(xiàn)有控制條件，進(jìn)氣濕度對(duì)NOx排放影響最大，應(yīng)縮小其控制范圍。

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