LOLIMOT模型在CNG发动机NO_(x)排放预测试验中的应用

作     者：刘佳奇 卢炽华 刘志恩 LIU Jiaqi;LU Chihua;LIU Zhien

作者机构：武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070 

出 版 物：《重庆大学学报》 (Journal of Chongqing University)

年 卷 期：2024年第47卷第1期

页      面：9-20页

核心收录：

学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFB0106401) 

主　　题：天然气发动机 NO_(x)排放 预测模型 局部线性模型树 

摘      要：为解决在选择性催化还原技术(selective catalytic reduction,SCR)的控制策略开发中局部线性模型树(local linear model tree,LOLIMOT)排放模型预测精度不足的问题,提出一种通过优化空间边界,将原模型的超矩形输入空间约束在物理意义范围内的改进LOLIMOT模型。通过某天然气发动机的辨识试验,从分布特征和计算原理角度,分析了该方法对预测结果的影响。结果表明:与原算法相比,改进算法的线性相关度R2提升了1.9%,验证了改进策略的有效性。改进LOLIMOT算法具备较高的收敛速度和稳定性,在排放模型领域具备一定的应用优势。