柴油机NO_X排放预测模型研究

选择催化还原法(SCR)作为柴油机尾气排放机外控制的有效方法之一,正得到不断的发展和推广应用。针对SCR技术中尿素喷射控制的难点,并结合系统部分输入已知的特点,提出了应用一种带有外部输入的线性/非线性自回归模型(GNARX模型),将净扭矩、增压机转速和油门踏板位置这3个序列作为模型外部输入,对柴油机氮氧化物(NOX)原机排放量做出预测预报。结果表明,GNARX模型对NOX原机排放量的建模预测精度高于GNAR和ARX模型,可为柴油机SCR系统尿素喷射控制提供了可靠的数据反馈。     

非线性自回归模型辨识及其在结构损伤识别中的应用EI北大核心CSCD

分析了带有外部输入的线性/非线性自回归模型一般表达式(GNARX)与Volterra级数模型的相似之处,以及GNARX模型与带外部输入的自回归模型(ARX)之间的内在联系。根据GNARX模型结构特点,提出了一种基于参数离差率的结构剪枝算法,并用于模型结构辨识,通过数据仿真,验证了方法的可行性和有效性。最后,将GNARX模型结合提出的结构辨识方法,应用于钢板的损伤识别。结果显示,基于参数离差率的结构剪枝算法辨识GNARX模型结构,其损伤识别精度最高,体现了GNARX模型及其结构剪枝算法应用于结构损伤识别的优越性。