重型柴油车实际道路NOx排放预测模型研究

作者：王志红; 袁雨^*; 王少博; 吴鹏辉; 严浩; 胡杰

来源：内燃机工程, 2019, 40(06): 9-23.

DOI：10.13949/j.cnki.nrjgc.2019.06.002

• NOx排放
• 便携式车载排放测试系统
• 自适应学习速率法
• 排放预测

基于便携式车载排放测试系统(portable emission measurement system,PEMS),对某型号重型柴油车进行实际道路排放测试,分别利用车辆比功率(VSP)和车辆牵引力(VA)对NOx排放值进行拟合。以这两个因子作为输入参数,应用自适应学习速率法改进后的双隐含层反向传播(BP)神经网络来训练和预测NOx的排放情况。与原BP网络预测情况相比,预测值与实际值的皮尔逊相关系数提高了0.113 6,相对误差降低了0.662 1%,改进后的神经网络预测准确度有所提升,泛化能力较强,可以用于该款重型柴油车NOx排放的实时预测,具有一定的工程应用价值。

• 单位
  现代汽车零部件技术湖北省重点实验室; 武汉理工大学