控制重型柴油車的尾氣污染,對于改善人類生存環(huán)境至關(guān)重要。在中國,隨著對機(jī)動車污染排放的關(guān)注,已經(jīng)開展了對車輛排放測試和排放模型的大量研究。但是,數(shù)據(jù)采集的局限性,使得國內(nèi)的研究主要是應(yīng)用國外模型而建立的,由于國情的不同,國外行駛工況并不能反映中國實(shí)際道路排放特征。因此,迫切需要構(gòu)建反映中國實(shí)際道路特征的排放模型,為排放控制策略和政策的制定提供依據(jù)。本文針對機(jī)動車尾氣測量和排放預(yù)測模型建立的問題,完成了以下工作:首先,本文針對某款國IV重型柴油車進(jìn)行研究,介紹了車載尾氣排放測試基本原理,對汽車尾氣排放測試方案進(jìn)行了設(shè)計(jì),基于車載排放測試系統(tǒng)(Portable Emission Measurement System,PEMS)對重型柴油車進(jìn)行實(shí)際道路尾氣排放試驗(yàn),得到四種污染物的逐秒排放率。分析了采集數(shù)據(jù)中存在的問題,提出了錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的處理方案。其次,結(jié)合排放測試得到的實(shí)際道路尾氣排放數(shù)據(jù),排除環(huán)境溫度、濕度、道路類型等確定因素對排放的影響,主要分析了車輛運(yùn)行模式對排放的影響,發(fā)現(xiàn)加速工況的污染物排放率最高。對瞬時(shí)速度v、加速度、車輛比功率(Vehicle specific power,VSP)對排放的影響進(jìn)行了詳細(xì)描述。其三,選取了VSP和v作為劃分行駛工況區(qū)間的參數(shù),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,以重型車工況特征參數(shù)-v和行駛過程中的VSP為輸入,四種污染物逐秒排放率為模型輸出,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相對誤差最大為17.3%,最小為10%。為了改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂效果不理想、模型誤差較大的問題,對排放數(shù)據(jù)作了分段處理后進(jìn)行了回歸分析,回歸分析模型的相對誤差最大為9.28%。驗(yàn)證表明回歸分析模型有更好的預(yù)測精度,實(shí)用性更好。最后,結(jié)合減排技術(shù)的應(yīng)用,對重型車排放的主要污染物氮氧化物的排放量進(jìn)行了預(yù)測,并根據(jù)減排效果制定了相應(yīng)的減排對策。
【學(xué)位單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：X734.2
【部分圖文】：

技術(shù)路線

圖 2-1 測試設(shè)備線路連接及信息流動圖-2 車載尾氣分析儀 圖 2-3 全流尾氣流的測量參數(shù)CH-DS 系統(tǒng)可通過測試得到的排放相關(guān)參數(shù)：CO、CO；環(huán)境溫度、空氣濕度、空氣壓力；通過 GPS 可獲得

11圖 2-2 車載尾氣分析儀 圖 2-3 全流尾氣流量（2）系統(tǒng)的測量參數(shù)SEMTECH-DS 系統(tǒng)可通過測試得到的排放相關(guān)參數(shù)：CO、CO2、NO、NO2、HC 濃度；環(huán)境溫度、空氣濕度、空氣壓力；通過 GPS 可獲得經(jīng)度、緯度、速度、海拔等信息，還包含溫度、壓力和尾氣流量等。表 2-2 所示為SEMTECH-DS 的性能指標(biāo)。

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 祖來克孜·米吉提;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在分類與預(yù)測中的應(yīng)用研究[J];喀什大學(xué)學(xué)報(bào);2018年03期

2 陳海華;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的高速公路交通量短時(shí)預(yù)測方法[J];中國交通信息化;2017年08期

3 李峗妮;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在銀行互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐中的應(yīng)用探索[J];金融科技時(shí)代;2018年08期

4 花廣如;李文浩;郭陽陽;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的海南變電站接地網(wǎng)Q235鋼腐蝕率預(yù)測[J];腐蝕與防護(hù);2017年08期

5 周靜;周正松;高e

本文編號：2813563