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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：一种内燃机技术领域的基于多段喷油参数的柴油机燃烧状态与排放实时预测方法，包括以下步骤：步骤一，采集柴油机不同预喷正时、预喷脉宽、主喷正时、主喷脉宽四个喷油参数下的缸压曲线、NOx排放与PM排放，基于韦伯函数线性化公式对燃烧过程进行建模；步骤二，利用试验数据对燃烧模型进行拟合与模型参数回归，并进行放热率与缸压重构，计算燃烧特征参数；步骤三，通过燃烧特征参数与神经网络算法建立排放预测模型，并对神经网络进行训练，对NOx排放与PM排放进行预测。本发明能够满足在无需依靠缸压传感器的条件下，只基于柴油机的喷油参数实现了燃烧状态、氮氧化物排放与颗粒物排放的实时精准预测。

主权项：1.一种基于多段喷油参数的柴油机燃烧状态与排放实时预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一，采集柴油机不同预喷正时、预喷脉宽、主喷正时、主喷脉宽四个喷油参数下的缸压曲线、N0x排放与PM排放，基于韦伯函数线性化公式对燃烧过程进行建模；步骤二，利用试验数据对燃烧模型进行拟合与模型参数回归，并进行放热率与缸压重构，计算燃烧特征参数；步骤三，通过燃烧特征参数与神经网络算法建立排放预测模型，并对神经网络进行训练，对N0x排放与PM排放进行预测；其中，在步骤一中，所述韦伯函数线性化公式为： 式中：为放热率线性化拟合值；θ为曲轴转角，单位为°CA；θP，IGN为预喷燃油低温放热始点，单位为°CA；θt1为低温放热阶段燃烧速率转折点，单位为°CA；为在低温放热阶段燃烧速率转折点的放热率线性化拟合值，单位为°CA；θM,IGN为主放热阶段燃烧始点，单位为°CA；为主放热阶段燃烧始点的放热率线性化拟合值，单位为°CA；θt2为主放热阶段燃烧速率转折点，单位为°CA；为主放热阶段燃烧速率转折点的放热率线性化拟合值，单位为°CA；θSOC为整个燃烧过程的燃烧始点，单位为°CA；θEOC为整个燃烧过程的燃烧终点，单位为°CA；fθ为放热率线性化数值；xθ为实测累计放热率；a和m为韦伯参数；k1、k2、k3、k4为线性化参数；在步骤二中，所述放热率重构的计算公式为： 式中：为重构放热率；为放热率线性化拟合值；a和m为韦伯参数；在步骤二中，所述缸压重构的计算公式为： 式中：p为缸内压力，单位为MPa；V为工作容积，单位为L；γ为多变指数；Qn表示除去壁面传热后的净放热率，单位为KJ°CA；θ为曲轴转角，单位为°CA；取压缩过程多变指数为1.35、膨胀过程多变指数为1.30；在步骤二中，所述燃烧特征参数包括但不限于CA10、CA50、燃烧持续期、有效指示压力、滞燃期、最大压力升高率；在步骤三中，所述神经网络算法为： 式中：X1为CA10，单位为°CA；X2为CA50，单位为°CA；X3为滞燃期，单位为°CA；X4为燃烧持续期，单位为°CA；X5为IMEP，单位为Mpa；X6为最大压升率，单位为MPa°CA；Y1为NOx排放预测值，单位为ppm；Y2为PM排放预测值，单位为mgm3；W1为输入层到隐层的权值；W2为隐层到输出层的权值；B1为输入层到隐层的阈值；B2为隐层到输出层的阈值；x1为隐藏层输出参数；x2为输出层输出参数；tansig与purelin为隐藏层及输出层的激活函数。

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