基于支持向量机的氢混天然气发动机性能预测

摘要：

为提高氢混天然气(HCNG)发动机的标定效率,精确预测发动机参数,对一台氢气体积分数为20％的HCNG燃料发动机进行试验研究和性能预测分析.基于高转速低负载工况稳态标定试验数据,采用支持向量机(SVM)方法建立发动机参数关联模型,并利用不同寻优算法为模型寻找最优参数,以提高各项参数的预测精度.结果显示:若发动机运行于最大扭矩点火正时,则等效天然气比消耗(BSFC)最小,NOx比排放(BSNOx)也处于较理想的水平,尤其在增加氢气比例时,这些外特性有更加显著的提升;SVM模型可以较好地描述发动机输入参数与输出参数之前的非线性关系,自变量与因变量之间的相关性较强(决定系数R2均大于0.97),模型的预测精度较高,利用遗传算法得出的最优预测模型具有较高的泛化能力,扭矩、BSFC、BSNOx的平均绝对百分比误差分别仅为1.23％、1.98％、5.43％.

关键词：氢混天然气、低负载工况、支持向量机、发动机标定

所属期刊栏目：43

分类号：TK46+4(内燃机)

在线出版日期：2022-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1002-1011