基于极端梯度提升的柴油发动机NOx瞬态排放预测

作者：颜黄斌; 陈永; 崔丽华; 陈祺

来源：绿色科技, 2021, 23(18): 206-208.

DOI：10.16663/j.cnki.lskj.2021.18.061

• 柴油发动机
• NOx排放
• 极端梯度提升
• 瞬时预测

柴油发动机采用高压缩比提高了动力性和经济性,但也增加了NOx的排放量。准确预测柴油机NOx瞬时排放,有助于建立SCR尿素喷射电子控制系统,进而有效控制NOx的排放。将发动机的转速、负荷和车辆的行驶速度、燃油消耗作为输入,NOx瞬时排放量作为输出,采用极端梯度提升(XGBoost)算法对NOx排放进行了瞬时预测。结果发现:XGBoost模型能更好的预测柴油车瞬时NOx排放,决定系数(R2)比随机森林(RF)、贝叶斯网络(bayes)、BP神经网络分别提高了10.98%,16.48%,8.79%,具有更高的预测精度。

• 单位
  昆明云内动力股份有限公司