基于神经网络的柴油机NOx排放实时仿真模型

摘要

传统的NOx排放模型都是基于Zeldovich链式反应,其大量的计算无法满足HILSS(硬件在环仿真系统)实时仿真的要求.而根据各种影响因素与NOx生成量之间的映射关系,用神经网络方法来构建NOx排放模型是一种同时兼顾实时性和准确性的解决方案.所建立的基于BPNN的NOx排放模型,采用贝叶斯正则化训练算法提高BP网络的推广能力,具有简单、可靠和通用的特点,可以在一定程度上预测发动机瞬态工况的NOx排放.