（动力机械及工程专业论文）基于神经网络的发动机nox排放分析研究.pdf

华中科技大学硕士学位论文于两姜fl 发动机排气污染物是大气污染物的主要来源，各国特别是工业发达国家制定了目益严格的排放法规，我国也于2 0 0 0 年开始执行新的车用发动机排放法规。这对我国的发动机行业是一个重大的挑战。本文在广泛阅读文献的基础上，应用人工神经网络对车用柴油机n o 。排放进行了分析和预测j 本文主要内容如下：综述了发动机n o 。排放控制的现状和发展。介绍了各国车用柴油机排放法规；分析了n o 。和微粒的排放机理；阐述了降低车用柴油机n o 、排放的对策和发展趋势。阐明了人工神经网络的技术及其在内燃机工程中的应用。价绍了人工神经网络的概念、发展过程、特点及其与人工智能的关系。详细介绍了神经网络技术在内燃机工程中的应用。介绍了神经网络的基本结构与模型，b p 网络、r b f 网络及其特点。一介绍了传统评判方法，模糊综合评判的数学原理、模型及其优点，介绍了用判定矩阵分析法确定权系数的方法。简述了国内外发动机神经网络模型，在此基础上建立了分析柴油机排放的神经网络模型。讨论了b p 网络参数的调整，程序编制，输入输出数据的相关处理和神经网络计算方法的选择。应用所建立的神经网络模型对b p 网络和r b f 网络的泛化能力进行比较分析，对发动机n o 。排放进行计算分析，计算结果和实测数据相当符合，说明所建模型是可行的。同时对神经网络权值进行了分析，并运用神经网络模糊综合评判对发动机排放进行了评价，并对b p 网络的泛化能力进行了讨论。关键词：华中科技大学硕士学位论文a b s t r a c tt h ee x h a u s tp o l l u t i o no fi n t e m a lc o m b u s t i o ne n g i n e ( i c e ) i st h em a i ns o u r c eo ft h ea i rp o l l u t i o n ，e m i s s i o ns t a n d a r d sa r eb e c o m i n gm o r ea n dm o r es t r i c ti nm a n yc o u n t r i e s ，e s p e c i a l l yi nd e v e l o p e dc o u n t r i e s t h en e we m i s s i o ns t a n d a r d sf o rv e h i c l ee n g i n eh a v eb e e np u ti n t oe f f e c ti n2 0 0 0i nc h i n a ，w h i c hh a v eb r o u g h tag r e a tc h a l l e n g et oc h i n e s ee n g i n ei n d u s t r y i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，t h en i t r o g e no x i d e ( n o x ) e m i s s i o no fe n g i n ei sa n a l y z e da n dp r e d i c t e db yu s i n ga r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k sr a n n ) t h em a i nc o n t e n to ft h i sd i s s e r t a t i o ni sa sf o l l o w s t h es t a t u sa n dd e v e l o p m e n t so fn o xe m i s s i o nc o n t r o lf o re n g i n ea r es u m m a r i z e d t h ee m i s s i o ns t a n d a r d sa r ec o m p a r e dw i t hd i f f e r e n tc o u n t r i e s t h em e c h a n i s m so fn o xa n dp a r t i c u l a t em a t t e r sf p m la r ea n a l y z e d t h ec o u n t e r m e a s u r e sa n dd e v e l o p i n gt r e n do fr e d u c i n gt h en o x sp o l l u t i o na r ei l l u s t r a t e dt o o t h et e c h n o l o g ya n da p p l i c a t i o no fa n ni ni c ea r ei l l u s t r a t e d t h ec o n c e p t s d e v e l o p i n gc o u r s e ，c h a r a c t e r i s t i c sa n dr e l a t i o nw i t ha r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ( a i ) a r ei n t r o d u c e dt o o t h ea p p l i c a t i o n si ni c ea r es u m m a r i z e di nd e t a i lt h ea r c h i t e c t u r ea n dm o d e l so fa n n ，t h eb a c kp r o p a g a t i o n ( b p ) n e t w o r ka n dr a d i a lb a s i sf u n c f i o n ( r b f )n e t w o r ka r ea l s od i s c u s s e d b e s i d e st h et r a d i t i o n a lw a yo fe v a l u a t i o n ，t h ef u z z yi n t e g r a t i o ne v a l u a t i o na n di t sm a t h e m a t i c a lt h e o r ym o d e la n dc h a r a c t e r i s t i ca r ei n t r o d u c e d u s i n gt h em a t r i xt od e t e r m i n et h ew e i g h ti sa l s oi l l u s t r a t e d t h ee n g i n ea n nm o d e l sa b o u td o m e s t i ca n da b r o a da r es i m p l yi n t r o d u c e d o nw h i c ht h ee n g i n ee x h a u s ta n nm o d e li sb a s e d t h em o d i f i c a t i o no fb p sp a r a m e t e r s ，p r o g r a m m i n g ，d e a l i n gw i t ht h ed a t ao fi n p u ta n do u t p u ta n dt h ew a yo fc a l c u l a t i o na t ) o u ta n na r ed i s c u s s e d u s i n gt h ec o n s t r u c t e da n nm o d e lt h ec a p a c i t yo fp r e d i c t i o no fb pa n dr b fn e t w o r ka r ec o m p a r e da n dt h en o xe x h a u s ti sc a l c u l a t e dt 0 0 t h er e s u l t sa c c o r dw i t ht h ee x p e r i m e n t a ld a t av e r yw e l l s ot h ec o n s t r u c t e da n nm o d e li ss u c c e s s f u l t h ea n nw e i g h t sa r ea n a l y z e d t h ee v a l u a t i o no fe n g i n ee m i s s i o na r eu n d e r g o n ew i t ha n nf u z z yi n t e g r a t i o ne v a l u a t i o n a tt h es a m et i m et h ec a p a c i t yo fa n n sp r e d i c t i o na r ed i s c u s s e d k e y w o r d s ：v e h i c l ed i e s e le n g i n e ，n i t r o g e no x i d e ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ，f u z z ye v a l u a t i o n华中科技大学硕士学位论文1 1概述1 绪论当前，环境污染日益受到世界各国的普遍关注，环境保护也成为人类生存和发展需要面对的主要问题。大气污染是环境恶化的主要原因之一，已经引起了人们的重视。各种发动机排出的废气污染物，如氮氧化物n o 。、一氧化碳c o 、碳氢化合物h c 、微粒子p m 、二氧化硫s 0 2 、醛类等已成为城市特别是大城市空气污染的主要来源。因此，在提高内燃机动力性能的同时，加强车用发动机排放控制已成为当今世界各国的共识，各国特别是工业发达国家制定了日益严格的排放标准，我国也于2 0 0 0 年开始执行新的车用发动机排放标准，这对整个发动机行业是一次重大的挑战。车用柴油机排放的有害物质主要是n o x 、p m ( 微粒) ，c o 和h c ，其中n o x和p m 特别受到关注。柴油机的n o x 排放量与同排量汽油机相当，其化学成分主要是n o ，另有少量n 0 2 。n o 在低浓度时对人体健康无大的影响，高浓度时能造成人与动物的中枢神经系统障碍。而且n o 在大气中可以被臭氧氧化成n 0 2 , 其毒性比n o大得多。另外，n o 。在光化学反应下能够产生臭氧、醛等物质。柴油机的p m 排放量远远超出汽油机，p m 对于人类的危害表现在两个方面：一是p m 中的碳粒，直径较小，能长期悬浮于大气中而不沉降，容易被吸入肺叶，在肺里滑动，造成肺组织的摩擦损伤：二是碳粒上吸附的h c 和硫酸盐对人体有危害，特别是h c 中含有大部分的多环芳香烃，可能有致癌作用。研究报告表明：微粒的数量比质量对于人的身体健康的影响危害更大。在其它排放物中，c o 和h c 相对较少。这些物质都对人类具有不同程度的毒性和伤害，因此降低车用柴油机的排放尤其是控制p m 和n o 。排放量对于环境保护具有十分重要的意义。目前，尽管代用燃料发动机如天然气发动机、甲醇燃料发动机、混合燃料及电驱动发动机都取得了不少成果，在控制排气污染方面有较大潜力。但是，当前占主导地位的仍然是柴油机和汽油机。车用柴油机是主要运输动力之一，提高柴油机的动力性能、降低排放污染物、实现低污染排放，已成为一个非常紧迫的课题。1 2 国内外车用柴油机n 0 x 排放法规目前，世界上实行的排放法规主要有欧洲，美国和日本三大体系，而其中欧洲和美国的排放标准体系为各国广泛采用。欧洲和美国的排放法规按车型分为轻型汽华中科技大学硕士学位论文车和重型汽车两部分。因两者采用的测试循环不同，故两种法规排放限值也不同。1 2 1国外轻型柴油汽车n o x 排放法规欧洲联盟轻型柴油汽车测试循环采用e c e l 5 + e u d c 循环，2 0 0 0 年以后将取消排放测量在标准测试循环运行4 0 秒以后才进行这一规定，这将使循环的条件更加严格。9 2 年实施的欧1 标准和9 5 年实施的欧2 标准中h c + n o x 的限值分别为o 9 7 9 k m ，0 7 9 k m ( 直接喷射式为0 9 9 k i n ) ，2 0 0 0 年实施的欧3 和2 0 0 5 实施的欧4 中n o x 排放限值分别0 5g k m 和o 2 5 9 k m 。美国联邦轻型柴油汽车排放标准分为两个阶段，第一阶段对n o x 的排放限值为10 9 m i ( 5 0 ，0 0 0 m i l e s 5y e a r s ) ，有效期至2 0 0 3 年。第二阶段为2 0 0 4 - - 2 0 0 9 年，它采用新的证书认证方式，制造商可以根据自己的情况选择相应等级的排放达标证书，但是每个制造商全部销售汽车的n o x 平均排放必须达到平均的n o x 排放限值o 0 7 m i 。1 2 2 国外重型柴油汽车n o x 排放法规重型柴油汽车方面，欧盟标准中n o x排放限值如表1 1 所示。欧1 和欧2 标准采用e c e r 4 9 测试循环，欧3 和欧3 以后的标准采用e c s & e l r 或者e t c 测试循环。美国联邦排放法规中n o x 排放限值从1 9 9 0 开始实施的6 0 9 ( b h p 如) 到1 9 9 8 年开始实施的4 o g ( b h p h ) 。其加利福尼亚州表卜1 欧盟重型柴油车n 0 x 排放法规标准日期n 吼( g k w h )e u r ol1 9 9 28 0e u r o21 9 9 67 0ie u r o32 0 0 05 oe u r o42 0 0 53 5e u r o52 0 0 82 01 9 8 7 年的排放法规就达到了联邦法规限值的1 9 9 0 年的水平，堪称世界上最严格的排放法规。1 2 3 我国柴油汽车n o x 排放法规我国采用的是欧洲排放标准体系，于1 9 8 1 年开始制定排放法规。1 9 8 3 发布g b 3 8 2 4 3 8 4 7 8 3 国家标准。1 9 9 9 年发布的g b l 7 1 9 1 - 1 9 9 9 标准参考欧1 标准制定，在技术上等效采用1 9 9 3 年颁布的e c er 4 9 法规0 2 系列修订版。其型式认证标准从2 0 0 0 年1 月开始实施，生产一致性标准从2 0 0 1 年1 月开始实施。两者的n o x 排放限值分别为8 0 9 ( k w h ) 和9 0 9 ( k w h ) 。从全国车用柴油机排放普测报告中可知，我国车用柴油机的n o x 排放水平在( 5 7 1 5 6 9 ) g ( k w h ) 之间，从中可以看到我2华中科技大学硕士学位论文国车用柴油机排放控制技术与国外有相当大的差距。1 3柴油机排放物的生成机理1 3 1 柴油机的no 。生成机理【2 】柴油机的no 。是空气和柴油在气缸内燃烧的高温条件下氧和氮反应而产生的。柴油机排气中以no 为主，no 进入大气后氧化为n0 x 。n0 的生成可按z e l d o v i c h链反应进行：0 2 营2 0 ；o + n 2 营d + n ；n + 0 2 营n o + 0高温，富氧，滞留时间是生成n o 的三要素。随着高温的形成，no 平衡浓度也提高，而且生成速度加快。特别是氧气充足的时候温度就是更重要的因素。但在氧气不足的条件下，即使温度高，no 的生成也被抑止了。因为n0 的生成反应比燃烧反应缓慢，所以即使在高温下，如果停留时间短的话，no 的生成量就会受到抑止。上述这些结论对于柴油机和汽油机都是适用的。但柴油机no 的生成也有自己的特点：1 ) 在柴油机燃烧过程的高温状态下，0 2 分解为o ，因此喷注中局部n o 的形成是局部氧分子浓度和局部温度的函数；2 ) 柴油机中n o 不会在压缩行程期间形成，即使在高增压条件下也是如此，因为这时温度较低；3 ) 在贫油火焰区n o 开始比喷注较浓区以较低的速度形成，但最后将达到较高的浓度：4 ) 试验表明，大多数n o 是在快速火焰反应过程中形成的。贫油火焰区是生成n o 的区域之一，不仅它是喷注最先燃烧部分，而且有最长的快速火焰停留时间。5 ) 火焰核心部和壁面上燃油燃烧所造成的温度上升，通过两种方式影响n o 的形成。一是它增加了气缸中的平均温度，导致在贫油火焰区和贫油火焰外围n o 的浓度增高；二是它使火焰核心部分有非常高的火焰温度。核心处n o 的形成也受局部氧浓度的影响，如果在核心处氧浓度增高，则核心处n o 的生成会增加。6 ) 当燃气温度随膨胀行程下降时，n o也不会降到平衡浓度，n o 浓度接近不变。影响柴油机n o x 生成的因素有进气湿度，进气温度，进气压力，发动机转速和负荷等。进气湿度：进气湿度增加，n o x 排放减少。进气温度：燃空比一定时，进气温度上升，n o x 增加。进气压力：进气压力升高，n o x 减少，并使功率增加。发动机负荷( 燃空比) ：随燃空比增加，n o x 浓度也增加，达到最大值后，再增加燃空比，n o x 浓度反而下降。3华中科技大学硕士学位论文转速：柴油机转速也影响n o x 的排放，如分隔式燃烧室在高速时n o x 浓度有所升高1 3 2 微粒生成机理柴油机的微粒排放物是有机和无机化合物以固态和液态形式构成的一种复杂化合物。柴油机的微粒定义与所采用的测试方法有关，出于美国环境保护局规定的微粒稀释质量测量法是目前各国标准中所采用的柴油机微粒测量方法，所以，美国环境保护局对微粒的定义也是一般所公认的。其定义为：稀释到5 1 7 以下的柴油机废气流过带有聚四氟乙烯树脂的滤纸时，被滤纸所过滤下来的所有物质就是微粒排放物，其中有固相排放物和液相排放物。固相排放物主要是球状或近似球状的碳烟粒子，主要由碳元素构成，直径约2 0 4 0 n m ，表面积很大，达2 0 0 7 0 0 m 2 g 。分析表层明，在粒子中心区，晶粒的排列很不规则，但在中心区以外，晶粒较规则地绕中心区呈涡旋状。这种涡旋状结构使碳烟粒子比普通炭黑粒子难氧化。液相排放物主要由可溶性有机物( s o f ) 和硫酸盐构成。当碳烟粒子表面尚未凝结或吸附未燃烃时，通常只含约1 0 摩尔的氢元素，而当凝结或吸附了未燃烃时，有时其h c 比可上升到1 以上。柴油机排放物中的微粒是燃料在燃烧过程中经历一系列物理化学变化后形成图1 - 1 燃烧系统中碳烟粒子的形成过程的。图1 1 所示为碳烟粒子的形成过程，大致可分为以下几个阶段。首先，燃料分子在高温中裂解或氧化裂解，接着形成碳烟核心，这是成核阶段；碳烟成核后经历表面增长和凝聚两个过程，直至长大到某一尺寸时，增长速度便急剧下降，形成基本碳烟粒子；以后基本碳烟粒子以集聚方式形成链状结构物。从核的萌发到成长、集聚这一系列生成过程都伴随着碳烟的氧化。因此，排气中的碳烟净生成量是碳烟生成速率和氧化速率竞相发展的结果。碳烟是微粒的主要组成部分，其产生条件是高温和缺氧。由于柴油机混合气极4华中科技大学硕士学位论文不均匀，尽管总体是富氧燃烧，但局部的缺氧还是导致了碳烟的形成。碳烟形成的数量随着过量空气系数的降低而增加，过量空气系数小于0 5 的混合气，经过燃烧后必定产生碳烟。但空气量又不能过大，否则n o 。排放量增加，如何解决这一对矛盾是柴油机排放问题中的难点。在燃烧过程中，已经形成的碳烟也同时被氧化。碳烟被大量氧化的同时也给n o 。的形成创造了条件，使n o 。排放量增加。另外，根据一些烃类在压力室条件下形成碳烟的燃烧温度和过量空气系数的关系，燃烧温度对碳烟形成的影响，在1 6 0 0 1 7 0 0 k 之间形成碳烟的可能性达到最大值。燃烧压力对碳烟形成的温度和过量空气系数条件影响较小，但对碳烟形成的数量影响较大，随着燃烧压力的增加，碳烟形成的数量也增加。1 4 降低车用柴油机n o x 的对策与发展趋势1 4 1 降低车用柴油机n o x 的对策与发展趋势表卜2 降低n o x 的一般对策改进燃料燃料掺水或乳化代用燃料二甲醚，甲醇前处理进气管喷水增压中冷废气再循环分隔式燃烧室燃烧系统直喷式加大燃烧室径深比( 浅盆型)减小喷油正时机内净化提高喷油速率加大喷嘴油孔供油系统预喷射电控喷射减小进气涡流进气系统改变气门重叠后处理氧化催化反应器一柴油机排气中的有害排放物c o 和h c 比较容易通过系统匹配解决，但降低n o x5华中科技大学硕士学位论文的措施往往会造成其他负面影响，如导致微粒增多等。因此，达到n o x 和微粒排放，油耗，功率等的最佳平衡，是排放控制所追求的目标。通过前处理，机内净化和后处理技术可控制n o x 的排放。表1 2 所示是降低n o x 的一般对策。1 4 2 降低柴油机n o x 排放的技术措施( 1 ) 深化及优化传统的n o x 排放控制技术将传统的n o x 排放控制技术优化结合起来，在今后仍将有较大的潜力。1 )改善供油系统匹配。例如，表1 - 3 为国产6 1 3 5 柴油机调整供油系统后降低n o x 排放的情况【2 l 。柴油机在高负荷1 0 3 kw 1 8 0 0 r r a i n 工况时，减小喷油正时1 1 度后，n o 。比排放量降低，但c o 比排放量由8 0 1 9 ( k w h ) ，上升至9 6 2 9 ( k w h ) ，增加约2 0 当采用综合措施时，将i i 号泵喷油凸轮速度从1 6 4 5 m s 提高至1 8 8 7 m s ，从而提高喷油速率后，使n o 。进一步降低为4 2 6 9 ( k w h ) ，同时c o 也从8 0 1 9 ( k w h ) 降至6 6 0 9 1 ( k w h ) ，从而使减小喷油正时后的c o 排出量不仅不升高，反而有明显的降低。表1 3 柴油机调整供油参数后n 0 x 和c o 排放的变化原喷油正时减小喷油正时减小喷油正时有害成分o = 3 l 。o = 2 0 。( o = 2 0 。) + 提高喷油速率lc 0 ( g ( k w h )8 o l9 6 26 6 0n o x ( g ( k w h )9 1 55 6 34 2 62 ) 采用涡轮增压中冷技术增压中冷方法的采用起到了增加进气压力的作用，可使n o x 排放浓度降低，尤其随功率的增加 n o x 比排量会显著下降，同时改善经济性。这样就能够弥补由于采用净化措施而带来的经济性和功率损失。例如当用减少喷油正时来降低n o x 时，可能引起c o 及h c 升高及经济性变坏此时配合增压中冷技术就能取得较好的净化效果与性能指标因此，增压中冷方法不仅降低了n o x 排放，改善了经济性，而且使碳烟排放量降低并可恢复功率，它是车用柴油机排气净化的一个好办法6华中科技大学硕士学位论文n 0 x ，g k g 燃油图卜2 其轨喷油系统降低n 0 x 和p 砌非放3 ) 采用废气再循环( e g r )闭环控制e g r 主要用于满足欧3 排放法规，而冷却e g r 可以使n o x 排放与燃油经济性两方面达到最佳平衡若与高压喷射结合能同时降低n o x 和p m 。图1 2 所示为一台带e g r 的增压中冷高速直喷( h s d i t c i ) 柴油机的排放试验结果由图可看出提高喷射压力的效果1 3j 。采用能按任意改变喷射压力的高压共轨( h p c r ) 燃油喷射系统，有可能使n o x 和p m 都大大地降低。4 ) 采用d e n o x 催化器欧 n s n 美国2 0 0 0 年后的n o x 排放法规将更加严格，这就要求采用d e n o x 催化器。在国外d e n o x 催化器产品的开发和研究工作已经进行了相当长的时间。其两个主要方向是选择催化还原( s c r ) 和非选择催化还原( n c r ) 。表1 4 列出了上述两种方案的特点【4 】。n c r 方案的主要优点在于还原剂能在车上以燃油形式加注。但n c r 方案不能满足欧4 法规要求的转化率和耐久性。而s c r 能表1 4 在废气含氧的情况下n c r 利s c r 还原n 0 x 的特点选择催化还原( scr )非选择催化还原( ncr )( 1 ) 高n 0 转换率( 9 0 以上) ，且不增加( 1 ) 与s c r 比较，n o 转换率较低( 新催化剂燃油耗最高为5 0 )( 2 ) 适用温度范围宽( 2 5 0 5 0 0 ) ( 2 ) 需要两层催化剂用于高，低温范围( 3 ) 要求进行催化前的尿素水溶液配制( 3 ) 要求通过加入辅助燃料增加h c 因而增( 4 ) 在车上使用要求各有尿素配置系统，加燃油耗( 4 ) 要求按预定特性控制h c 量传感器，尿素箱和尿素供给系统( 5 ) 催化剂老化特性需改进够保持优化的燃油耗指标，但采用尿素作为还原剂在轿车上因体积大，成本高，每7华中科技大学硕士学位论文个用户很难自觉添加还原剂，所以实现不太容易。而采用燃油中的h c 作为还原剂是一种较好的方案。目前，在轿车可接受的转化器尺寸的条件下，以h c 作为还原剂的s c r 系统在欧 n n 试循环条件下的n o x 转化率为2 0 左右，消耗的h c 占燃油消耗的2 左右1 5 。而以尿素水溶液作为还原剂的s c r 系统，作为载重汽车的排气后处理装置，被认为是很有应用前景的。f 2 ) 采用电子控制技术为贯彻执行未来的排放法规，不仅燃油喷射系统需要采用电子控制来提高喷油定时和喷油量的控制精度，而且像e g r ，放气阀或可变几何涡轮增压等空气控制部件也要求能进行柔性和精确控制。为改进发动机的瞬态排放和响应特性还要求具备动态控制功能( 如喷油定时和e g r 控制) 。此外为进一步降低车辆使用燃油耗，任何行驶工况最优档位的选择也要借助电子控制来完成。理想的控制系统方案应是能使燃油经济性和废气排放均获得优化。较合适的控制方式可能是基于废气传感器控制的概念，它不仅能使驾驶员的要求，车辆响应特性，燃油耗和废气排放诸因素之间取得最佳的折衷，而且也能使车辆在使用寿命期内尽可能保持良好的排放水平。( 3 ) 采用代用燃料当前，世界石油制品的消耗逐年上升，石油资源日益枯竭。国际油价居高不下，各国都在积极寻找，研究代用燃料。如二甲醚( d m e ) 就是一种很有前途的代用燃料。二甲醚能解决传统柴油机如下难题：完全消除排气烟度；采用一套合适的二甲醚喷射和燃烧系统，能使n o x 排放降低到欧3 或u s l 9 9 8 排放限值标准的4 0 ；有可能满足未来的美国加州超低排放测标标准。同时燃烧噪声比原柴油机低1 5 d b 。而传统柴油机所具有的高热效率、压燃、紧固耐用等优点仍保持不变1 6 j 。化学分子式为c h3 一o c h 3 的二甲醚，原来用于喷雾工业，通过d a n i s h 公司的革新，其工业生产成本明显降低，几乎能达到与柴油相同的价格水平，并且d m e 可由煤，天然气，甚至生物来制取。图1 3 所示为在柴油机上燃用柴油和二甲醚时所作的n o x 排放对比试验，该柴油机装有e g r 系统，图中p e摄鬟兰、寸呈l柴油、ji瑚ep ，一一024681 01 21 41 5p e ，b a r图1 - 3 用二甲醚和柴油时n o x 的排放比较8086420华中科技大学硕士学位论文为平均有效压力。从图】一3 中可看出，用二甲醚时的n o x 值较用柴油时降低了5 0 以上【4 1 。由于二甲醚的喷射压力低，所以当最高喷射压力为( 2 5 3 5 ) m p a 时就可获得满意的功率、油耗和排放指标。但喷射系统应设计成共轨式，并且需要特殊的防护措施。二甲醚的单位容积能量值低于柴油和汽油，所以在相同的工况下，其燃料箱体积比柴油约大1 7 倍，但仍比其它代用燃料箱小。1 5本文的主要工作我国的车用柴油机排放控制水平与国外相比有较大差距，研究柴油机排气净化，降低有害成分的主攻方向为降低n o x 和p m ，这就要求我们从理论和实践上加强对n o 。排放机理和排放控制的研究，在各方面进行系统工作，以满足更严格的排放法规的要求。本文的主要工作有以下几个方面：1 ) 阅读了国内外大量有关车用柴油机排放控制的文献，尤其是关于n o x 排放机理，控制n o x 排放的各种技术措施和关于人工神经网络技术原理及其在内燃机工程中应用的文献。综述了车用柴油机n o x 排放控制方法以及人工神经网络原理及其技术在内燃机工程中的应用；2 ) 应用人工神经网络技术建立了柴油机n o x 排放的神经网络模型，比较了b p网络和r b f 网络进行函数逼近的特点。3 ) 针对w d 6 1 5 柴油机的输入输出参数，运用神经网络计算并分析了n o x 排放和其它输入输出参数之间的关系，并进行了神经网络权值的分析，计算结果和实测数据相当符合，说明所建模型是可行的。4 1 运用神经网络模糊综合评判对全工况下的排放进行了分析评价。9华中科技大学硕士学位论文2 人工神经网络技术原理及应用2 1 人工神经网络概述人工神经网络是生物学中脑神经网络的某种抽象、简化和模拟，它是由大量类似于人脑神经元的基本信息处理单元通过广泛连接而构成的高度非线性超大规模连续时间动力系统，反映了人脑功能的若干基本特性。作为一种并行分布式处理系统，它具有自动知识获取能力、联想记忆、自适应性、良好的容错性和推广能力。2 1 1 人工神经网络概念【7 1 1 】人工神经网络( a n n ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) 简称神经网络，是用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，是在现代生物学研究人脑组织所取得的成果基础上提出的，用以模拟人类大脑神经网络结构和行为。众所周知，人脑是由大量神经细胞或神经元组成的，每个神经元可看作一个小的处理单元，这些神经元按某种方式互相连接起来，形成大脑内部的生物神经元网络，这些神经元网络中各神经元间连接的强弱，按外部的激励信息作自适应变化，而每个神经元又随着所接收到多个激励信号的综合大小而呈现兴奋或抑制状态。现已明确大脑的学习过程就是神经元间连接强度随外部激励信息做自适应变化的过程，而大脑处理信息的结果则由神经元的状态表现出来。因此，国际著名的美国神经网络专家，第一家神经计算机公司的创立者与领导人h e c h t n i e l s e n 给出了如下的定义：人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理。2 1 2 人工神经网络的发展神经网络的发展，经历了一条曲折的历程，大致可分为兴起、萧条和兴盛三个阶段。通常把1 9 4 3 年认为是研究a n n 的起始年代，因为这一年m c c u l l o c h 和p i t t s 提出了神经元的第一个模型。他们用数学逻辑的方法，研究生物神经网络，提出了人工神经元的数学模型，即m p 模型。该模型的提出兴起了对神经网络的研究。1 9 4 9年心理学家d o h e b b 提出神经元之间突触联系强度可变的假设，并首次提出了神经元权值修改方案，它对以后的a n n 的发展产生了重大的影响。1 0华中科技大学硕士学位论文5 0 年代末，r o s e n b l a t t 提出感知器，第一次把神经网络的研究付诸工程实践。这是一种自学习和自组织的心理学模型，它基本上符合神经生物学的自然环境，但当人们对神经网络的研究过于乐观，以为只要将这种神经元互连成一个网络，就可以解决人脑思维的模拟问题。结果在实际中碰到了理论上和实现技术上的困难，使得对神经网络的研究进入了低潮。6 0 年代，美国著名人工智能学者m i n s k y 和p a p e r t对r o s e n b l a t t 的工作进行了深入的研究并指出感知机的处理能力有限，甚至连异或这样的问题也不能解决，并指出如果引入隐含神经元，增加神经网络的层次，可提高神经网络的处理能力，但是在研究对应的学习算法时碰到了困难。加之当时人工智能的以功能模拟为目标的另一分支出现了转机，产生了基于知识信息处理的知识工程，给人工智能走出实验室带来了希望。这些因素使人们降低了对神经网络研究的热情，从而使神经网络进入萧条时期。不过，7 0 年代，仍有一些学者继续对神经网络进行研究，并取得了一些积极的成果，如a r b i b 的竞争模型，k o h o n e n n 的自组织映射模型，g r o s s b e r g 的自适应共振理论模型和f u k u s h i m a 的认知机模型等。学术界公认，标志着神经网络进入兴盛时期的是h o p f i e l d 教授1 9 8 2 年和1 9 8 4年发表在美国科学院院刊上的两篇文章 1 2 1 13 1 。h o p f i e l d 构造出了由大量非线性神经元组成网络时的能量函数即l y a p u n o v 函数，证明了动态网络能在某一时刻稳定在系统的平衡点，而其信息分布存储于整个网络的拓补结构中，从而有较大的容错能力。h o p f i e l d 还指出每一神经元可用运算放大器来实现，因此按个网络可用电子线路模拟，这一方案为其工程实现指明了方向。1 9 8 5 年h o p f i e l d 所在的加州理工学院与贝尔实验室合作研制成功了有2 5 6 个神经元的网络。1 9 8 6 年r u m e l h a r t 等人提出了多层神经网络中的误差反向传播算法，使多层网络可以完成许多学习任务，并非象m i n s k y 所预料的那样没有发展前途。2 1 3 人工神经网络的特点人工神经网络吸取了生物神经网络许多优点，因而在许多方面有它自己独特的特征：f 1 1 固有的并行结构和并行处理神经网络与人类的大脑相似，不但结构上是并行的，它的处理顺序也是并行的、同时的。在同一层内的处理单元都是同时操作的，即神经网络的计算功能分布在多个处理单元上。所以它的计算速度非常快，能实现实时处理。f 2 ) 高度的非线性全局作用人工神经网络每个神经元接受大量其他神经元的输入，并通过并行网络产生输出，影响其他神经元。网络之间的这种互相制约和互相影响，实现了从输入状态到华中科技大学硕士学位论文输出状态空间的非线性映射。从全局的观点来看，网络整体的性能不是网络局部性能的简单叠加，而表现为一种集体的行为。f 3 ) 良好的容错性和联想记忆功能人工神经网络通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆，并且它可以从不完善的数据和图形中进行学习和训练。由于信息存储在整个网络中。而所记忆的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出所存储的信息内容，因而是分布式的存储结构。这使得网络具有良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原等模式信息处理工作：又宜于做模式分类、模式联想等模式识别工作。( 4 ) 较强的自适应性、自学习、自组织和综合推理功能人类有很强的适应外部环境的能力，神经网络也可通过学习具备识字、说话以及考虑判断一些事物的能力。在网络训练时，有时只给它大量的输入信号，没有指定要求的输出，网络就自行调解连接加权，按输入信息的特征对它们进行分类，这种特性称为自组织特性。另外，神经网络还有综合推理能力。综合推理是指网络具有正确响应和分辨从未见过的输入信息的能力。神经网络的自适应性是重要的特点，综上所述，一般包括四个方面：学习性、自组织能力、推理能力和可训练性。正是由于这种特性，使神经网络在自动控制方面有了广泛的应用。( 5 ) 人工神经网络的局限性人工神经网络是在人类对人脑的了解的基础上发展而来的，但是科学家对人脑的认识目前仅限于一小部分，因此它不可避免地有以下不足：1 ) 不适于高精度的计算；2 ) 不能做类似顺序计数的工作，因为它是以并行方式工作的；3 ) 网络的学习训练是一个艰难的过程，网络的设计没有严格确定的方法；4 ) 由于受限于脑科学已有的研究成果，尚未建立起完整成熟的理论体系；5 ) 如何收集正确的训练数据，以及对它们进行预处理，也是难题之一。2 1 4 人工神经网络与人工智能的关系人工神经网络的这些基本特点使它比传统的人工智能a i ( a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e )“更高一筹”。a i 与a n n 在表示知识的方式上不同。前者用一维串表示知识，后者则用两维或高维矩阵表示知识。高维知识表示法有许多优点：由于自由度增多，使存贮空间扩大，从而有更大的存贮容量：高维空间中每一状态有更多的近邻，多体效应更为显著，因而有更强的容错性，高维空间更利于分类，即同类事物更加聚集，异类事物更加分离。传统的a i 离不开预编程序，它是在指定规则的基础上工作的。要破坏一条规则1 2华中科技大学硕士学位论文就必须去依靠另一条规则，而客观情况是千变万化的，根本无法靠预先制定的死规则来应付。意外情况总是会出现的，这正是a n n 发挥其优势的地方。a n n 不需要预编程，更不必制定工作规则，相反的它有通过学习自行领悟事物内在规律，并悄悄将其存贮于网络之中的本领。尽管a n n 比传统的a 1 更加智能化明事物内在的规则，然后用a i 进行工作按规律办事，两者相辅相成。2 1 5 人工神经网络技术的应用但并不能代替它。因为一旦通过a n n 探效率会更高。由a n n 探索规律，再由a l随着人工神经网络技术的发展，其应用领域越来越宽广，主要用于解决以下几类问题：( 1 ) 模式信息处理和模式识别模式信息处理就是对模式信息进行特征提取、聚类分析、边缘检测、信号增强与抑制、数据压缩以及各种变换等。模式识别就是将所研究客体的特性类属映射成“类别号”，以实现对客体类别的识别。人工神经网络特别适合解算这类问题，形成了新的模式信息处理技术。它在各领域中的广泛应用是神经网络技术发展的重要侧面。其主要应用有：图形、符号、手写体及语音识别，雷达及声纳目标识别，药物构效关系等化学模式信息辨识、机器人视觉、听觉，各种最相邻模式聚类及识别分类等等。f 2 ) 最优化问题计算人工神经网络的大部分模型是非线性动态系统，若将所计算问题的目标函数与网络某种能量函数对应起来，网络动态地向能量函数极小值方向移动的过程则可视作优化问题的解算过程，稳态点则是优化问题的局部或全局最优动态过程解。其主要应用有：组合优化、条件约束优化等一类求解问题，如任务分配、货物调度、路径选择、组合编码、排序、系统规划、交通管理以及图论中各类问题的结算等。( 3 ) 信息的智能化处理人工神经网络适宜于处理具有残缺结构和含有错误成分的模式，能够在信源信息模糊、不确定、不完整、存在矛盾及其假象等复杂环境中处理模式。网络所具有的自学习能力使得传统专家系统技术应用最为困难的知识获取工作转换为网络变结构调节过程，从而大大方便了知识库中知识的记忆和提取。在许多复杂问题中，存在大量的特例和反例，信息来源既不完整，又含有假象，且经常遇到不确定性信息，决策规则往往相互矛盾，有时没有条理可循，这给传统专家系统的应用造成很大的困难，甚至在某些领域无法应用，而人工神经网络则能突破这一障碍，根据已学会华中科技大学硕士学位论文的知识和处理问题的经验对复杂问题做出合理的判断决策，给出较满意的解答，或者对未来过程作出有效的预测和估计，而且能对不完整信息进行补全。其主要应用有：自然语言处理、市场分析、预测估值、系统诊断、事故检查、密码破译、语言翻译、逻辑推理、知识表达、智能机器人、模糊评判等。( 4 ) 复杂控制人工神经网络在诸如机器人运动控制等复杂控制问题方面有独到之处。较之传统数字计算机的离散控制方式，更适宜于组成快速实时自适应控制系统。其主要应s用有：多变量自适应控制、变结构优化控制、并行分布控制、智能及鲁棒控制等。( 5 ) 信号处理1神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具，尤其在处理连续时序模拟信号方面有很自然的适应性。其主要应用有：自适应滤波、时序预测、谱估计和快速傅里叶变换、通信编码和解码、信号增强降噪、噪声相消、信号特征检测等。神经网络在做弱信号检测、通信、自适应滤波等方面应用尤其引人注目。2 2 神经网络在内燃机工程中的应用内燃机作为动力机械，在国民经济和国防建设中起着举足轻重的作用。然而，我国的内燃机工业和世界先进水平相比还有很大的差距，内燃机的排放、经济性、动力性和可靠性等问题一直是内燃机工作者研究的重要课题，把神经网络技术引入内燃机研究，将为此开拓新的思路t 1 4 a s 。2 2 1 人工神经网络在内燃机排放预测中的应用随着国际范围内内燃机排放限值的日益严格，内燃机的排气污染控制已成为内燃机技术发展的重要因素。为了从根本上减少内燃机的排放，必须先弄清楚有害排放物的的形成机理。为此，出现了各种各样的研究方法。这些方法大致分为试验法和模拟法。其中试验法直观、准确，但要花费很多的人力物力，而且，有时还因实验条件的限制难以进行某些实验。模拟法则能通过计算机很方便的预测内燃机的燃烧和排放等特性，但因传统的模拟法是建立在内燃机缸内工作过程数学模型上的，而要建立精确的数学模型存在一定的困难，这就直接影响了排放预测的精度。况且对这样一个复杂的非线性系统建模工作量也相当大。人工神经网络由非线性作用函数的神经元构成，能进行大规模并行信息处理，具有高度的非线性映射能力，因此神经网络可以对内燃机排放进行预测。在这方面的研究有用神经网络预测进气成份改变时内燃机排放的改变【l6 】：用神1 4华中科技大学硕士学位论文经网络对柴油机放热规律进行预测o ”】。而本文的工作也主要是对柴油机的排放和性能进行预测和分析。2 2 2 人工神经网络在内燃机性能开发中的应用将神经网络用于内燃机性能研究，主要是为了解决性能研究中存在的非线性现象。神经网络通过学习后，能从大量的性能实验数据中找出发动机性能参数与发动机状态信息变量之间隐含的非线性映射关系，然后人们利用这关系展开分析与研究，寻找改善发动机性能的途径。虽然这方面的研究还处于发展阶段，但已取得了不少成就。在国外，人工神经网络在内燃机性能开发中的研究成果有：用神经网络分析压力随曲轴角速度变化的曲线，分离出由燃烧或供油故障引起的传热问题，以用于适当调节发动机特性；用神经网络计算发动机效率，并用于发动机性能预测【2 0 】：用神经网络训练汽油机排放性能参数随工况状态变量变化的实验数据，以找出它们之间隐含的关系，指出了用神经网络技术处理较大的实验数据量的可行性和优越性【2 】：用神经网络方法建立四冲程内燃机容积效率与曲轴转速及进气管压力之间的关系模型，并与其它建模方法进行了比较1 2 2 j ；在涡轮增压柴油机的仿真研究中，应用神经网络技术实现压气机与柴油机的匹配，使仿真具有更好的鲁棒性与适应性 2 3 】：开发基于神经网络的内燃机性能、油耗、排放预测系统，利用该系统可以容易预测出其功率