基于機器學習的柴油機碳煙顆粒質(zhì)量排放預測模型

陳文凱，莊 健，，凌建群，喬信起

（1.上海交通大學動力機械及工程教育部重點實驗室，上海 200240；2.上海柴油機股份有限公司，上海 200090）

截止2020年，中國擁有超過3.5億臺機動車，其中一部分為重型柴油車，約占4.8%。盡管目前我國重載柴油車數(shù)量相對較低，但是它們產(chǎn)生的污染排放物占全部機動車污染物排放量的84%。特別是對于碳煙顆粒物排放，最新的國VI排放標準不僅要求顆粒物的總質(zhì)量排放繼續(xù)大幅減少，還嚴格限制了顆粒物排放個數(shù)。因此，一個準確的柴油機碳煙質(zhì)量排放預測模型對于柴油機以及后處理系統(tǒng)的開發(fā)設計具有十分重要的作用。

目前，針對柴油機碳煙排放質(zhì)量的預測方法主要是基于試驗脈譜的標定。這類方法較為簡單，在特定的工況下準確率較高，但通常它們試驗的次數(shù)較少，很難模擬出實際車輛路載中的排放規(guī)律。此外，脈譜標定法每次試驗時考慮的發(fā)動機工況數(shù)據(jù)也較少，常以發(fā)動機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩為主。但實際影響發(fā)動機排放的因素非常復雜，僅由兩個變量主導的脈譜數(shù)據(jù)的簡單插值擬合必然對最終的碳煙顆粒質(zhì)量預測造成誤差。因此，本文將以最符合實際路載工況的非道路瞬態(tài)循環(huán)NRTC為測試基礎，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動構(gòu)建高準確度的碳煙質(zhì)量預測模型。

1 試驗系統(tǒng)及模型構(gòu)建

1.1 試驗系統(tǒng)

本研究采用的試驗柴油機為上海柴油機股份有限公司生產(chǎn)的直列、電控高壓共軌、增壓中冷柴油機SC7H260G4，其技術參數(shù)見表1。

表1 SC7H260G4柴油機技術參數(shù)

試驗儀器設備包括測功機、進氣管、油耗儀、空氣流量計、缸內(nèi)壓力采集系統(tǒng)等，能測量發(fā)動機轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、進氣流量、排氣溫度壓力等參數(shù)。為實現(xiàn)碳煙顆粒排放質(zhì)量的測量，采用李斯特公司生產(chǎn)的AVL483光學聲波傳感器實時采集DPF入口的碳煙質(zhì)量濃度，其原理如圖1所示。

圖1 AVL 483光學聲波測量原理

AVL 483測量室的一端發(fā)出調(diào)制后的黑體紅外光波，此時發(fā)動機尾氣中存在黑體效應的碳煙顆粒會吸收特定波長的調(diào)制光子，處于激發(fā)態(tài)；碳煙顆粒吸收光子能量后，受熱膨脹會以熱的方式向外釋放能量；這種周期性的調(diào)制加熱過程會使碳煙顆粒產(chǎn)生周期性的壓力波，從而能被聲波檢測器檢測，之后通過解調(diào)制、放大和濾波等信號處理，記錄碳煙粒子的存在。最終得到的傳感器信號的幅度與尾氣中碳煙的質(zhì)量濃度呈正相關的關系。

1.2 試驗循環(huán)

隨著國VI排放法規(guī)的推出，為了更好地控制機動車污染物排放，針對柴油機排放測試循環(huán)，一方面要保證廣泛的發(fā)動機輸出，另一方面要保證CO、HC、NO 和顆粒物排放都嚴格控制在排放標準內(nèi)。本文選用非道路瞬態(tài)試驗循環(huán)NRTC（Non-Road Transient Cycle）作為試驗系統(tǒng)模擬路載工況的測試條件。

NRTC測試循環(huán)是由美國EPA與歐盟委員會合作開發(fā)的移動式非道路柴油發(fā)動機的瞬態(tài)行駛測試循環(huán)。目前非道路用發(fā)動機的許多排放標準都須進行NRTC測試，包括歐盟Stage III/IV法規(guī)和美國EPA Tier 4法規(guī)。隨著行駛時間的變化，NRTC測試循環(huán)中發(fā)動機基準轉(zhuǎn)速和基準轉(zhuǎn)矩的變化如圖2所示。整個測試循環(huán)的總持續(xù)時間為1 238 s，交流測功機的使用保證了發(fā)動機工況可以每1 s調(diào)整1次，每一個工況的發(fā)動機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩可通過除以最大轉(zhuǎn)速和最大轉(zhuǎn)矩分別獲得其基準轉(zhuǎn)速和基準轉(zhuǎn)矩。通過實時改變每一工況點的狀態(tài)，NRTC測試循環(huán)可最大程度地模擬實際道路工況中加速、減速和怠速等一系列路載工況。

圖2 NRTC循環(huán)中發(fā)動機的基準轉(zhuǎn)速和基準轉(zhuǎn)矩

1.3 模型構(gòu)建流程

為獲得碳煙排放質(zhì)量的預測模型，本文在NRTC測試循環(huán)中采集了大量與碳煙質(zhì)量濃度相關的各種傳感器數(shù)據(jù)，如發(fā)動機轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速、噴油量、噴油壓力等，并構(gòu)建了一個大型的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集。以發(fā)動機轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速、噴油量、噴油壓力等為輸入，以柴油機碳煙排放的質(zhì)量濃度作為預測目標，構(gòu)建了機器學習預測模型，模型的評價指標采用平均絕對誤差（MAE），均方誤差（MSE）和均方根誤差（RMSE）。

式中：y為每個工況的預測數(shù)據(jù)；?為每個工況的實測數(shù)據(jù)；為所有工況的總數(shù)。

模型的構(gòu)建流程如圖3所示，分為7個步驟：（1）從各種傳感數(shù)據(jù)源中獲取碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)預處理，解決碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集中存在的數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)離異和長尾數(shù)據(jù)等問題，保證數(shù)據(jù)集樣本的準確性和均衡性。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)數(shù)據(jù)擴展和數(shù)據(jù)歸一化。（4）模型訓練，將經(jīng)處理后的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集，用訓練集數(shù)據(jù)對預測模型進行訓練，得到模型超參數(shù)。（5）超參數(shù)微調(diào)，對模型里面的超參數(shù)進行手動微調(diào)，保證模型訓練過程盡快收斂并且訓練出來的模型不會出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象。（6）批處理（batch reference），與訓練過程類似，測試過程中每次迭代時每一批數(shù)據(jù)集都進行歸一化，以保證與訓練集數(shù)據(jù)格式相同。（7）模型評估，利用測試集數(shù)據(jù)對預測模型進行準確度評估。

圖3 機器學習模型構(gòu)建流程

柴油機排放具有工況復雜和強非線性的特點，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的訓練策略對數(shù)據(jù)集具有較大的依賴性，且訓練好的模型容易出現(xiàn)過擬合和陷入局部最優(yōu)的情況，導致單一預測模型無法保證全局范圍的預測精度，使模型穩(wěn)定性不強。因此，本文首先選用機器學習算法中的LGB梯度樹算法和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡算法分別實現(xiàn)模型構(gòu)建和分析。不同于常規(guī)梯度樹算法GBDT和XGBoost的節(jié)點分裂和數(shù)據(jù)存儲方式，LGB算法采用直方圖來構(gòu)建數(shù)據(jù)節(jié)點的離散分割方式，其思想是將連續(xù)的浮點特征分割成個離散值，并構(gòu)造個直方圖，對所有的訓練數(shù)據(jù)進行遍歷后，統(tǒng)計出每個離散值在直方圖中的累計統(tǒng)計量。因此，當算法模型對每個標簽特征進行選擇評分時，只需要根據(jù)離散的直方圖，就可以找到最佳的分割點。這種方法可以顯著降低模型訓練時對硬件內(nèi)存的消耗量并且減少算力，十分適用于中大型的數(shù)據(jù)集。圖4描述了基于碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。為了充分利用碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集內(nèi)部的時序關系，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)引入了長短期記憶模塊（LSTM）去連接不同的神經(jīng)元。不同于常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡利用多層結(jié)構(gòu)去獲取更準確的結(jié)果，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)部的單個LSTM更新模塊存在4個不同的層相互作用，能夠?qū)崿F(xiàn)遺忘、獲取現(xiàn)有輸入、更新上一個神經(jīng)元的輸出狀態(tài)和根據(jù)現(xiàn)有的狀態(tài)輸出預測值等一系列復雜功能。

圖4 基于LSTM的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

為了進一步利用各子模型的預測特性，可以將子模型的預測值進行拼接耦合形成新的數(shù)據(jù)特征，然后將此數(shù)據(jù)特征加入原始的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集?；诖藬?shù)據(jù)增強后的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集，邏輯回歸算法被運用于學習訓練并實現(xiàn)自動賦予子模型不同的權重。圖5描述了自學習策略構(gòu)建最終融合模型的流程，以此來提高模型的預測精度和泛化性。

圖5 基于自學習策略的模型融合流程

2 試驗結(jié)果與分析

2.1 NRTC循環(huán)期間碳煙排放質(zhì)量分析

試驗系統(tǒng)在NRTC測試循環(huán)下獲得的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩變化如圖6所示。試驗中柴油機轉(zhuǎn)矩的變化范圍為0～1 000 Nm，轉(zhuǎn)速變化范圍為600～2 400 r/min，基本上能覆蓋柴油機的怠速轉(zhuǎn)速到最大轉(zhuǎn)速間的所有變化工況。此外，柴油機在NRTC測試循環(huán)中大多數(shù)工況的轉(zhuǎn)速都大于1 200 r/min，表明基于NRTC循環(huán)的試驗系統(tǒng)能較好地模擬整車實際的運行路載工況。

圖6 試驗柴油機NRTC循環(huán)中轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速的變化

圖7給出了試驗系統(tǒng)在一個NRTC循環(huán)周期期間產(chǎn)生的碳煙瞬時質(zhì)量濃度，以及在這個周期的不同時間段內(nèi)碳煙質(zhì)量濃度與轉(zhuǎn)矩之間的變化關系。由圖7a可知，發(fā)動機碳煙排放的質(zhì)量濃度并不是有規(guī)律地波動在一個固定范圍內(nèi)。由于NRTC測試循環(huán)中存在大量發(fā)動機轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩瞬時巨大跳動的工況，導致碳煙的排放也會經(jīng)常出現(xiàn)突然的峰值。為進一步分析柴油機啟動與怠速、中速運行及加速運行這3種工況下碳煙排放量與轉(zhuǎn)矩之間的關系，結(jié)合圖6b中的轉(zhuǎn)速變化，可用0～200 s、200～400 s、600～800 s這3個時段分別粗略代表這3類工況。

如圖7b所示，在柴油機怠速啟動階段，當轉(zhuǎn)矩逐漸增大時，碳煙的瞬態(tài)排放量也會逐漸增大。這是由于柴油機啟動過程中，轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速都會經(jīng)歷一個逐漸上升的過程，但是發(fā)動機的負荷仍然是以小負荷為主。而小負荷時發(fā)動機的燃空比和溫度均較低，氣缸內(nèi)稀薄混合氣區(qū)較大導致大多數(shù)的燃油顆粒處于燃燒界限以外而不能充分氧化燃燒，從而形成顆粒聚合的有利條件，導致較多顆粒物（主要為未燃的燃油組分和部分氧化產(chǎn)物）的產(chǎn)生。

當柴油機處于中速運行工況，由圖7c可知，柴油機在不同轉(zhuǎn)矩下產(chǎn)生的碳煙排放基本一樣。這是因為NRTC循環(huán)中200～400 s內(nèi)轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速都呈現(xiàn)出劇烈的上下變化，負荷的突然增大和減小都會造成碳煙顆粒的增加。比如：當?shù)退俅筘摵蓵r，燃空比和溫度都較高，使柴油分子大量裂解和脫氫，但較低的轉(zhuǎn)速不利于燃燒速度的加快，造成了柴油顆粒（主要成分為碳煙）的大量增加。因此，這種轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的上下突然變化會使碳煙顆粒的排放在這個階段數(shù)量大致相同。

當柴油機處于加速運行狀態(tài)時，由圖6b可知，試驗系統(tǒng)在600～800 s內(nèi)除了兩端的突變區(qū)域，中間區(qū)域為穩(wěn)定的轉(zhuǎn)速上升過程。由圖7d可知，此時碳煙顆粒物的整體趨勢是隨著轉(zhuǎn)矩的增大而逐漸減小。這是由于柴油機在大負荷低轉(zhuǎn)速區(qū)產(chǎn)生的碳煙顆粒較多，隨著轉(zhuǎn)速的增大，碳煙顆粒與氧氣充分進行燃燒，導致顆粒物的數(shù)量會逐漸下降。但是當轉(zhuǎn)矩為700 Nm時，其碳煙的顆粒物會出現(xiàn)明顯增大的情況，對比圖6a可知，此時（700 s處）轉(zhuǎn)矩出現(xiàn)突然下降的變化，會使顆粒物的燃燒情況變惡劣，導致顆粒物排放突然增加。

圖7 試驗系統(tǒng)NRTC循環(huán)在不同時間段內(nèi)碳煙質(zhì)量濃度與轉(zhuǎn)矩之間的關系

2.2 柴油機碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)分析

本文在進行超過100組NRTC循環(huán)試驗后，構(gòu)建了一個柴油機碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集。表2列出了數(shù)據(jù)集中所有與碳煙質(zhì)量相關的傳感器數(shù)據(jù)標簽，此數(shù)據(jù)集一共由153 106組數(shù)據(jù)組成。所有的數(shù)據(jù)在模型訓練前需要進行數(shù)據(jù)處理和分析，圖8給出了第90 000～110 000個工況點部分傳感器參數(shù)的變化情況。由圖可知，在某一個時間段內(nèi)碳煙的測量值為0，且在這個時間段前后，碳煙質(zhì)量濃度的測量值明顯高于正常碳煙的數(shù)據(jù)波動范圍。通過觀察轉(zhuǎn)速、噴油量和進氣量在不同狀態(tài)點的變化情況可知，此時柴油機轉(zhuǎn)速較低且噴油量和進氣量都接近0，表明此時傳感器采集到的發(fā)動機運行數(shù)據(jù)異常。因此，數(shù)據(jù)處理的手段分為3步：（1）剔除在90 000～110 000個工況點內(nèi)碳煙質(zhì)量濃度為0的所有數(shù)據(jù)。（2）對較大的碳煙質(zhì)量異常值進行閾值處理。（3）對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行歸一化和標準化處理。此外，為了保證碳煙質(zhì)量這一列數(shù)據(jù)的分布均勻，避免出現(xiàn)“長尾效應”，也采用了對數(shù)變換來保持數(shù)據(jù)的敏感性。

表2 試驗系統(tǒng)NRTC循環(huán)內(nèi)收集到的與碳煙質(zhì)量相關的所有傳感器數(shù)據(jù)標簽

圖8 第90 000～11000個工況點傳感器參數(shù)的變化情況

圖9描述了經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后傳感器數(shù)據(jù)的相關性熱力圖，可以發(fā)現(xiàn)在所有的傳感器標簽中，CEXREAL（DPF入口氧濃度）對碳煙排放質(zhì)量濃度的影響最大，其值為-0.61。由NRTC循環(huán)測試結(jié)果可知，DPF入口氧濃度越大，碳煙顆粒被氧化清除的概率越大，這表明氧濃度與碳煙排放質(zhì)量呈明顯的負相關關系，與熱力圖分析的結(jié)果一致。

圖9 原始傳感器數(shù)據(jù)相關性熱力圖

2.3 柴油機碳煙排放質(zhì)量預測模型

圖10a描述了LGB梯度樹模型的訓練流程。將處理好的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集后，折交叉驗證的思想被應用于對數(shù)據(jù)集進行分層，這意味著預測模型的輸出值是由初始設定的個訓練模型輸出值的平均值組成，有利于提高預測精度，在本試驗中值設置為5，模型中其余參數(shù)被設置為：｛’num_leaves’：120，’learning_rate’：0.0 1，’objective’：’regression’，’min_child_samples’：30，’metric’：’mse’，’lambda_l1’：0.1，’n_splits’=5｝。通過再次進行5次NRTC循環(huán)測試試驗，收集與原始的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)標簽相同的6 475組數(shù)據(jù)作為測試集，來對交叉驗證后訓練完成的預測模型進行進一步驗證比較，試驗結(jié)果如圖10b所示?？梢杂^察到LGB梯度樹模型對于測試集中碳煙排放質(zhì)量的預測結(jié)果與實際碳煙排放質(zhì)量試驗數(shù)據(jù)的狀態(tài)分布都保持良好的一致性，并且數(shù)據(jù)的分布范圍整體在0～40 mg/m之間。兩類數(shù)據(jù)的演化形態(tài)十分相似，表明了訓練好的LGB梯度樹模型能夠較為準確地預測實時碳煙排放質(zhì)量。

圖10 LGB梯度樹模型訓練流程及最終預測模型與試驗結(jié)果比較

基于LSTM的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)如圖11a所示。模型一共分為3層，且第1層的LSTM單元數(shù)設置為30，每一層網(wǎng)絡的激活函數(shù)設置為Relu函數(shù)，Batch Normalization（BN）位于網(wǎng)絡的第3層。由于模型輸入數(shù)據(jù)量較大，每次模型訓練的數(shù)據(jù)塊（batch）數(shù)設置為1 200。通過再次進行5次NRTC循環(huán)測試試驗，收集到的與原始的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集標簽相同的6 475組數(shù)據(jù)作為測試集，與LGB梯度樹模型類似，對訓練完成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行驗證比較，試驗結(jié)果如圖11b所示。可以觀察到，當瞬時排放量在0～25 mg/m之間時，預測結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)的狀態(tài)分布都保持一致，但是當碳煙瞬時排放量在25 mg/m以上時，預測結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)中的一些離異值仍存在不匹配的現(xiàn)象，這表明了神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)對于數(shù)據(jù)的離異值不能起到很好的預測作用。

圖11 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)及最終模型預測結(jié)果與試驗結(jié)果比較

盡管LGB梯度樹模型在當前數(shù)據(jù)集上能獲得優(yōu)異的預測精度，但它是基于決策樹算法的延展，當訓練集數(shù)據(jù)量較大時，模型的預測準確度很容易出現(xiàn)下降。此外，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型由于考慮碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集中的時序關系，以及引入LSTM單元模型，導致模型訓練的參數(shù)較多，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。因此，為了進一步提高模型預測的準確度并分散模型過擬合的風險，模型融合的方法可以集成各子模型的輸出差異。試驗結(jié)果見表3，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)過自學習策略訓練后的融合模型在6 475組數(shù)據(jù)的測試集上的預測精度明顯高于單模型預測結(jié)果。

表3 不同模型的實時碳煙排放質(zhì)量預測結(jié)果與試驗結(jié)果比較及硬件資源對比

3 結(jié)論

通過開展柴油機試驗系統(tǒng)在非道路瞬態(tài)循環(huán)（NRTC）下的排放試驗研究，得到了柴油機碳煙排放質(zhì)量在不同時間段隨著轉(zhuǎn)矩變化的規(guī)律。

通過收集試驗柴油機在大量NRTC循環(huán)中的碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)，以及反映發(fā)動機運行狀態(tài)的多種傳感器標簽數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個超過150 000組數(shù)據(jù)工況的柴油機碳煙排放質(zhì)量數(shù)據(jù)集。基于此數(shù)據(jù)集，構(gòu)建了LGB梯度樹模型和基于LSTM的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并實現(xiàn)了碳煙排放質(zhì)量的實時準確預測?？紤]到預測精度和模型穩(wěn)定性等因素的影響，模型融合的方法被用于進一步改善模型的預測效果。將融合模型的預測結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)進行對比，結(jié)果表明，融合模型對于不同非道路瞬態(tài)循環(huán)的工況點，其預測的碳煙排放質(zhì)量的MAE和RMSE誤差都能控制在2.5 mg/m以內(nèi)，表明了最終的融合模型對碳煙排放質(zhì)量預測的高準確度，可以為柴油機后處理過程中碳載量的準確計算以及控制策略的開發(fā)提供參考。