【摘 要】
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采用误差反向传播(Error Back Propagation,BP)神经网络预测柴油机氮氧化物(NOx)排放浓度,选取柴油机转速和捧气温度作为网络输入量,将试验数据分为训练数据和测试数据,得到预测模型最佳网络结构为8-17-1。对BP网络预测模型进行试验,预测绝对误差为7.9[％],优于绝对误差为27.0[％]的回归分析预测模型。考虑选择性催化还原(SelectiveCatalytic Redu
【机 构】
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清华大学 汽车安全与节能国家重点实验室,北京 100084 军事交通学院 汽车工程系,天津 300161
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采用误差反向传播(Error Back Propagation,BP)神经网络预测柴油机氮氧化物(NOx)排放浓度,选取柴油机转速和捧气温度作为网络输入量,将试验数据分为训练数据和测试数据,得到预测模型最佳网络结构为8-17-1。对BP网络预测模型进行试验,预测绝对误差为7.9[％],优于绝对误差为27.0[％]的回归分析预测模型。考虑选择性催化还原(SelectiveCatalytic Reduction,SCR)催化器对还原剂的存贮能力,该模型预测误差可降低到3[％]以下。将BP神经网络预测模型应用于嵌入式系统中,采用ATmega128单片机,运算时间为25ms,能够满足SCR还原剂喷射实时控制要求。
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