基于多因素神經網絡模型的柴油機NOx排放預測及試驗研究

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.中國北方發動機研究所(天津)，天津 300400；2.北方通用動力集團有限公司，山西 大同 037036)

柴油機因壓縮比和熱效率較高被廣泛應用，但尾氣排放對環境的污染亦是不可忽視的問題。隨著人們對環境問題的日益重視，柴油機排放法規越來越嚴格，其中NOx排放是重要的控制指標。然而，柴油機NOx的生成機理十分復雜，影響因素眾多，以試驗方式開展排放特性分析和優化，試驗一致性標準不是很理想。曾有研發機構以同一臺標準發動機在不同試驗臺架上進行相同排放試驗，但沒有任何兩個臺架能得到令人滿意的相近或一致結果。

為了減少試驗次數、降低試驗成本，增加試驗重復一致性，本研究以發動機轉速、進氣量、循環油量等作為輸入參數，NOx排放作為輸出參數，構建柴油機NOx排放的預測模型，根據實際臺架試驗數據進行NOx排放預測，在此基礎上分析試驗因素對NOx排放控制的影響。

1 NOx排放分析模型設計

1.1 神經網絡模型

人工神經網絡是由大量神經元相互連接形成的復雜網絡系統，雖然每個神經元結構、功能簡單，但多個神經元的組合使得網絡系統具有非線性、高維性、并行性、分布性等特征。

根據不同神經網絡的特征、特點，本研究采用BP神經網絡。BP神經網絡由輸入層、隱層、輸出層組成，各層節點可根據需要自由選擇，學習過程由信號正向傳播與誤差反向傳播兩個過程組成。圖1示出典型的BP神經網絡，一旦網絡的結構和節點轉移函數確定，整個網絡特性就取決于各節點連接權值和隱層節點閾值。柴油機NOx排放神經網絡模型采用多輸入、單輸出的結構(見圖1)，這是由NOx排放多影響因素的特征決定的。

1.2 網絡結構的確定

為了研究試驗臺架控制因素對柴油機排放的影響，通過控制系統將與性能相關的提前角、噴射始點、噴射量等參數固定，因此柴油機的尾氣排放主要取決于試驗臺架控制。綜合考慮試驗控制的因素，并避免試驗因素之間存在較大相關性，確定發動機轉速、進氣量、循環油量、發動機出水溫度、中冷后進氣溫度、進氣濕度、排氣背壓、柴油溫度作為神經網絡的輸入(見表1)，NOx排放質量流量作為目標輸出量。根據文獻[2]，太多隱層數會影響網絡訓練速度，同時會導致模型無法收斂，通常3層結構就可以實現網絡快速收斂和預測。已有研究表明，具有Sigmoid非線性函數的3層神經網絡可以實現任意精度的連續函數逼近。因此，本研究中NOx排放網絡預測模型選擇輸入層、隱層、輸出層3層結構，選擇Sigmoid非線性函數作為轉移函數。

表1 網絡輸入參數

1.3 隱層節點數及訓練優化

BP算法誤差函數的定義如下：

式中：tqr為網絡輸出；yqr為期望輸出。

為了保證初始權值在輸入累加時可使每個神經元狀態值接近0，而且能夠實現快速收斂，選取較小的隨機數作為初始權值，并選取一組數據作為樣本進行隱層節點確定和訓練優化，訓練結果見圖2。

圖2 節點訓練優化結果

圖3 NOx排放預測模型

2 模型訓練及物理驗證

根據文獻[3]，綜合考慮樣本反應遍歷性、致密性和相容性的特征，選擇樣本時應遵循如下原則：1)樣本應最大可能地反映研究對象的工作范圍和參數特性；2)由樣本訓練好的網絡應具有良好的內插和外推特性；3)樣本達到訓練目的的前提應盡可能少，以節約試驗成本。

基于GB 17691《車用壓燃式、氣體燃料點燃式發動機與汽車排氣污染物排放限值及測量方法(中國Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ階段)》的ESC循環(見圖4)，選取同一標準柴油機、不同臺架的50組試驗數據作為輸入樣本，按照公式(2)標準化處理后，對預測模型進行訓練。訓練效果見圖5。由圖5可知，模型進行181次迭代后，訓練誤差達到2.219×10-30，幾乎接近0，能夠滿足要求。

式中：xi，xmax，xmin表示第i個特征參數及學習樣本中最大、最小值；xi′表示第i個歸一化的參數，范圍為[-1，1]。

為了進一步驗證NOx排放預測模型的內插和外推特性，以某6缸增壓中冷帶SCR后處理的柴油機進行臺架ESC排放試驗，并進行分析和對比。試驗用測功機為SCHENCK HD460電力測功機，采用IMTECH ACS 6000進氣空調控制進氣，由試驗室冷卻水循環系統對冷卻水溫度和中冷后溫度進行控制，用蝶閥控制排氣背壓，采用AVL KAMA4000測量油耗，采用HORIBA MEXA-7100EGR直采分析儀測量尾氣排放成分。臺架設備連接見圖6。

圖4 ESC試驗循環

圖5 模型訓練效果

試驗時，柴油機先運行至標定工況，調整各試驗條件滿足要求后進行試驗。試驗控制的具體要求：進氣溫度(25±1) ℃，進氣濕度(50%±5%)RH，進氣壓力100～102 kPa，轉速波動±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。將試驗測得的各參數標準化后作為NOx排放預測模型的輸入進行預測，試驗結果和預測結果見表2。對于ESC循環的每個試驗工況，臺架試驗測得的NOx排放質量流量和模型預測值非常接近，試驗值整體大于預測值，最大誤差僅為-1.31%。繪制NOx排放試驗值與預測值的回歸線(見圖7)，回歸線通過坐標0點，斜率為0.991 3。ESC 13個試驗工況涵蓋了不同轉速和負荷，基本能夠表征柴油機使用特征，利用NOx排放預測模型得到的預測結果與試驗值誤差不大于1.5%，說明設計的NOx排放預測模型具有較好的泛化能力和多參變化適應性，能夠滿足柴油機穩態工況的排放預測分析和研究。

圖6 柴油機臺架連接

n/r·min-1ma/g·s-1mf/g·cyc-1Tw/℃Tic/℃H/%pexh/kPaTf/℃NO實測值/g·h-1NO預測值/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 試驗與預測的線性回歸線

3 試驗因素控制性分析

基于開發的NOx排放質量流量預測模型，缺失任一參數輸入(發動機轉速、進氣量、循環油量、發動機出水溫度、中冷后進氣溫度、進氣濕度、排氣背壓、柴油溫度)，以剩余參數進行NOx排放質量流量的預測，利用RSQ函數計算實測值與預測值間相關系數r2，以此作為重要度衡量的參考，分析8種試驗因素對NOx排放的影響程度，結果見圖8。由圖可知，發動機轉速、循環油耗、中冷后進氣溫度、排氣背壓對柴油機NOx排放的影響程度遠高于進氣量、發動機出水溫度、進氣濕度、柴油溫度等參數，其中排氣背壓的影響最大，發動機出水溫度影響最小。按照文獻[4]，柴油機氣缸內達到的最高燃燒溫度是決定NOx生成量的重要因素，對于一臺標準機，各個工況是相對固定的最佳燃燒狀態，其氣缸內的溫度就主要和運行工況有關，即轉速和循環油量，中冷后進氣溫度和排氣背壓則加強了這一過程。進氣濕度和柴油溫度作為柴油機工作介質——進氣和燃料的兩個控制參數，其變化與缸內高溫燃燒過程相比不足為提。進氣量由于空燃比不可改變因而影響不大，而發動機出水溫度是間接因素，不能直接導致NOx排放量的變化。

圖8 試驗因素對NOx排放影響的重要度

8種試驗因素數量級相差很大，且其變化幅度不同，在實際試驗中很難控制NOx排放最小影響的變化邊界。如：轉速值通常是排氣背壓的幾十倍，工況調整轉速變化幾百轉，而背壓變化只有幾個千帕，從重要因素看排氣背壓對NOx排放影響高于轉速，但實際試驗中轉速波動小于10 r/min，背壓波動小于1 kPa，這種變化因素的控制很難通過上述的方法分析出來。為此對每一試驗因素人為增加一定增長量，考慮模型預測誤差的影響，采用ESC十三循環綜合比排放分析試驗因素變化對NOx排放的影響。循環油量對于標準機來說通常電控寫死的，因此不考慮該因素。以中冷后進氣溫度為例，在ESC十三工況對中冷后進氣溫度均人為增長5 ℃和10 ℃，采用開發的NOx排放預測模型分別預測各個工況NOx排放質量流量。為了減小模型預測誤差對預測結果的影響，采用GB 17691算法計算NOx比排放量。在不同中冷溫度下，ESC十三工況模型預測NOx排放質量見圖9，中冷后溫度增加會導致NOx排放增加，即中冷后溫度增長1 ℃會導致ESC循環NOx綜合比排放增加0.05 g/(kW·h)。采用相同方法對其他因素進行分析，可知進氣濕度和排氣背壓對NOx排放影響是負向的，轉速、進氣量、發動機出水溫度、中冷后進氣溫度、柴油溫度對NOx排放影響是正向的。

圖9 中冷后進氣溫度變化對NOx排放影響

根據現有試驗條件下試驗因素控制精度，即轉速變化小于10 r/min，發動機出水溫度變化小于2 ℃，柴油溫度變化小于2 ℃，排氣背壓變化小于1 kPa，進氣濕度變化小于5%RH，中冷后進氣溫度小于5 ℃，進氣量變化小于100 kg/h，分析個試驗因素的控制對NOx綜合比排放的影響情況，結果見圖10。轉速、出水溫度、柴油溫度在現有控制精度下，不會引起NOx綜合比排放太大的變化。相比之下，排氣背壓、中冷后進氣溫度、進氣量、進氣濕度控制條件對NOx測試結果影響較大，因此應加強這幾個參數的控制，尤其是進氣濕度。現有試驗條件下進氣濕度變化范圍太大，應縮小范圍以減小其對測試結果的影響。

圖10 試驗因素測試結果控制圖

4 結束語

以發動機轉速、進氣量、循環油量、發動機出水溫度、中冷后進氣溫度、進氣濕度、排氣背壓、柴油溫度8個參數作為輸入，構建了NOx排放質量流量的神經網絡預測模型。以臺架試驗數據作為輸入進行了模型驗證，試驗結果與預測結果間的誤差小于1.5%。采用設計的NOx排放模型分析了試驗因素對于NOx排放影響的重要度，發動機轉速、循環油耗、中冷后進氣溫度、排氣背壓對柴油機NOx排放的影響程度遠高于進氣量、發動機出水溫度、進氣濕度、柴油溫度。進一步分析了NOx排放的試驗因素控制邊界，按現有控制條件，進氣濕度對NOx排放影響最大，應縮小其控制范圍。

參考文獻：

[1] Jose M D,Jose J L,Jose M G,et al.Application of Neural Networks for Prediction and Optimization of Exhaust Emissions in a H.D. Diesel Engine[C]．SAE Paper 2002-01-1144.

[2] 李楠，湯東，李昌遠，等.基于BP神經網絡的柴油機摻燒生物柴油排放特性預測研究[J]．車用發動機，2013(5)：48-52.

[3] 黃連忠，吳桂濤，尹自斌，等.神經網絡在船舶柴油機NOx排放特性預測中的應用[J]．哈爾濱工程大學學報，2001，28(1)：6-10.

[4] 周龍保.內燃機學[M]．北京：機械工業出版社，2006：233-235.

[5] 宋振寰，郭振華.神經網絡在大功率船用柴油機NOx排放預測中應用[J]．大連理工大學學報，2002，42(1)：56-58.

[6] 冀樹德，張暉，許世永，等.柴油機NOx排放測量的不確定性研究[J]．汽車技術，2009(11)：47-51.

[7] 周斌.車用發動機工況法排放的神經網絡模擬[J]．車用發動機，2003(4)：29-31.

[8] Thompson G J,Atkinson C M,Clark N N,et al.Neural network modelling of the emissions and performance of a heavy-duty diesel engine[J]．Imech E,2000,214(D):111-126.