文献类型：期刊文章

作　　者：杨蓉[1] 杨林[1] 谭盛兰[1] 张松[2] 黄伟[1] 黄俊明[1]

YANG Rong;YANG Lin;TAN Shenglan;ZHANG Song;HUANG Wei;HUANG Junming(Guangxi Key Laboratory of Manufacturing System&Advanced Manufacturing Technology,School of Mechanical Engineering,Guangxi University,Nanning 530004,China;Guangxi Yuchai Machinery Company Limited,Yulin 537005,China)

机构地区：[1]广西大学机械工程学院广西制造系统与先进制造技术重点实验室,南宁530004 [2]广西玉柴机器股份有限公司,玉林537005

出　　处：《内燃机工程》

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFE0102800);广西科技基地和人才专项项目(AD19110019);广西创新驱动发展专项项目(AA18242045-3);广西制造系统与先进制造技术重点实验室项目(19-050-44-S004)。

年　　份：2022

卷　　号：43

期　　号：1

起止页码：10-17

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现选择性催化还原系统(selective catalytic reduction,SCR)尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的柴油机瞬态NO_(x)排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NO_(x)排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NO_(x)排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试。结果表明,该模型具有较好的预测能力。

关 键 词：柴油机 瞬态 NO_(x)预测  长短期记忆神经网络  遗传算法

分 类 号：TK421.5]