李宇航 莊繼暉 陳振斌

摘要：針對(duì)農(nóng)用車輛柴油機(jī)NOX排放與實(shí)際運(yùn)行工況之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的NOX排放預(yù)測(cè)模型?；谲囕vOBD采集實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過小波閾值降噪降低原始數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性，采用集成特征選擇算法完成模型輸入特征的選擇，同時(shí)融合BiGRU和注意力機(jī)制構(gòu)成BiGRU-Attention模型，同時(shí)利用貝葉斯優(yōu)化進(jìn)行模型超參數(shù)選擇?；趯?shí)車道路測(cè)試數(shù)據(jù)集分析，提出的模型相對(duì)于LSTM、GRU和BiLSTM-Attention模型NOX瞬時(shí)排放預(yù)測(cè)校正系數(shù)分別提高7.65%、3.26%和4.09%，模型平均絕對(duì)誤差維持在0.001 4 g/s，在不同車輛數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)校正系數(shù)均保持在85%以上，可以有效進(jìn)行實(shí)際場(chǎng)景下NOX排放的高精度預(yù)測(cè)，為農(nóng)用車輛柴油機(jī)NOX排放預(yù)測(cè)控制提供數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：NOX排放；小波降噪；特征選擇；雙向GRU；注意力機(jī)制；貝葉斯優(yōu)化

中圖分類號(hào)：S218.5： TP183

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-5553 （2023） 04-0128-09

Abstract： In view of the complex nonlinear relationship between NOX emissions and actual operating conditions of diesel engines in agricultural vehicles， a data-driven NOX emission prediction model is proposed. The actual operating data was collected based on vehicle OBD， and the non-smoothness of the original data was reduced by wavelet threshold denoising. The integrated feature selection algorithm was used to complete the selection of model input features. The BiGRU-Attention model was constructed by integrating BiGRU and the attention mechanism， and bayesian optimization was also used to select the model hyperparameters. Based on the experimental analysis of the actual vehicle road test dataset， compared with the LSTM， GRU， and BiLSTM-Attention models， the prediction R-square of the model in this paper was increased by 7.65%， 3.26%， and 4.09%， respectively. The mean absolute error of the model was maintained at 0.001 4 g/s. The prediction R-square was maintained at 85% on different vehicle datasets. This model can effectively predict NOX emissions with high accuracy in real scenarios and provides data support for NOX emission prediction control of diesel engines in agricultural vehicles.

Keywords： NOX emissions; wavelet denoise; feature selection; bidirectional GRU; attention mechanism; bayesian optimization

0 引言

柴油機(jī)因其油耗低、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛用于各行各業(yè)中，農(nóng)業(yè)行業(yè)中柴油機(jī)被用于非道路農(nóng)用機(jī)械以及農(nóng)用運(yùn)輸車輛中，隨著其應(yīng)用場(chǎng)景的普及，柴油機(jī)排放問題也愈發(fā)引人關(guān)注，其中氮氧化物（NOX）是柴油機(jī)排放的主要?dú)鈶B(tài)污染物，也是大氣污染的主要污染源之一。柴油機(jī)造成的NOX排放占發(fā)動(dòng)機(jī)NOX總排放的80%以上，為治理柴油車排放污染問題，排放相關(guān)法規(guī)愈發(fā)嚴(yán)格，目前重型柴油車已實(shí)施國(guó)六排放標(biāo)準(zhǔn)，非道路國(guó)四標(biāo)準(zhǔn)也即將于2022年底應(yīng)用［1］。

選擇性催化技術(shù)（SCR）是降低柴油機(jī)NOX排放的一種有效方法，利用催化還原反應(yīng)將氮氧化物變?yōu)榈獨(dú)夂退?，被廣泛用于農(nóng)用運(yùn)輸車輛中。SCR系統(tǒng)的高效使用需要獲得精準(zhǔn)的柴油機(jī)NOX排放數(shù)據(jù)來控制尿素噴射速率［2］，由于實(shí)際運(yùn)行工況NOX排放信息存在數(shù)據(jù)延遲和漂移等問題，影響實(shí)際SCR系統(tǒng)的控制效率，獲取NOX排放預(yù)測(cè)信息可以通過反饋補(bǔ)償滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求。

NOX排放預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與柴油機(jī)復(fù)雜運(yùn)行機(jī)理有關(guān)，可以通過計(jì)算流體力學(xué)（CFD）利用NOX的物理化學(xué)過程獲取NOX排放數(shù)據(jù)，但是CFD模型存在計(jì)算量大、標(biāo)定困難等問題；也可以通過試驗(yàn)獲取靜態(tài)MAP映射圖進(jìn)行NOX排放預(yù)測(cè)，但MAP圖法需要大量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)擬合柴油機(jī)各運(yùn)行狀態(tài)排放數(shù)據(jù)［3］，同時(shí)對(duì)于瞬態(tài)NOX排放數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確獲?。淮髷?shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展降低了柴油機(jī)實(shí)際運(yùn)行工況數(shù)據(jù)獲取難度，針對(duì)柴油機(jī)多參數(shù)非線性特性，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型得以快速應(yīng)用。

左付山等［4］構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NOX排放預(yù)測(cè)模型，可以實(shí)現(xiàn)車輛全工況下排放預(yù)測(cè)，在異常狀態(tài)下仍可以保持較高的預(yù)測(cè)精度；Fang等［5］探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在預(yù)測(cè)高速直噴柴油機(jī)瞬態(tài)負(fù)載階段NOX排放方面的適用性，利用瞬態(tài)輸入特征構(gòu)建ANN模型預(yù)測(cè)瞬態(tài)NOX排放，ANN模型預(yù)測(cè)的NOX排放量與快速NOX分析儀測(cè)量值吻合良好。

由于柴油機(jī)NOX排放數(shù)據(jù)具有明顯的時(shí)間相關(guān)性，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)其時(shí)序關(guān)系，長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）通過門控制將長(zhǎng)短時(shí)記憶結(jié)合更適應(yīng)于時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，邢紅濤等［6］設(shè)計(jì)了一種基于混合CNN和LSTM的NOX排放預(yù)測(cè)模型，加入K-means聚類完成訓(xùn)練樣本的分類，相較于原始LSTM預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)更佳；溫鑫等［7］建立了基于雙向LSTM（BiLSTM）的NOX排放預(yù)測(cè)模型，通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)前后兩個(gè)方向信息實(shí)現(xiàn)NOX排放的高精度預(yù)測(cè)。門控循環(huán)單元（GRU）相比于LSTM網(wǎng)絡(luò)更加高效快速，更加滿足實(shí)際工程應(yīng)用的實(shí)時(shí)性要求，謝銳彪等［8］提出一種基于雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）的NOX排放預(yù)測(cè)模型，通過主成分分析進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，采用粒子群優(yōu)化進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)尋優(yōu)，實(shí)現(xiàn)了NOX排放的高精度預(yù)測(cè)。

因此，提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下農(nóng)用車輛柴油機(jī)NOX排放預(yù)測(cè)模型，基于柴油車OBD獲取車輛實(shí)際運(yùn)行工況數(shù)據(jù)，通過小波閾值降噪完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，利用組合特征選擇算法進(jìn)行特征選擇，將篩選后特征作為模型輸入，構(gòu)建雙向GRU網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過注意力機(jī)制進(jìn)行關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)信息選取，通過貝葉斯優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)優(yōu)化，可以有效提高NOX排放預(yù)測(cè)精度。

1 研究方法

1.1 小波閾值降噪

原始數(shù)據(jù)來源于實(shí)際工程場(chǎng)景，數(shù)據(jù)會(huì)疊加外界噪聲，影響特征選取以及模型訓(xùn)練，容易導(dǎo)致模型過擬合［9］，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪，降低數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性，小波閾值降噪通過小波變換可以有效完成時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)降噪。時(shí)間序列x（t）的連續(xù)小波變換（CWT）可以表示為式（1）。

XGBoost將損失函數(shù)進(jìn)行泰勒展開，可以獲取更高的收斂速度和準(zhǔn)確性，增加模型的泛化能力，通過樹分裂次數(shù)綜合分析特征對(duì)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性貢獻(xiàn)，選取當(dāng)前信息增益最大的特征用于分裂，將相應(yīng)葉子中分?jǐn)?shù)疊加為計(jì)算結(jié)果。

1.3 Bi-GRU網(wǎng)絡(luò)

柴油機(jī)NOX排放數(shù)據(jù)與車輛運(yùn)行工況相關(guān)，具有明顯的時(shí)間相關(guān)性，對(duì)于排放數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)需要關(guān)注時(shí)間維度信息。LSTM作為一種特殊的具有記憶單元和門機(jī)制的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，克服了傳統(tǒng)RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸的問題。通過門控制結(jié)合長(zhǎng)短期記憶，能夠有效獲取數(shù)據(jù)時(shí)間維度深層依賴關(guān)系。

GRU網(wǎng)絡(luò)是LSTM網(wǎng)絡(luò)的一種改進(jìn)體，在LSTM輸入門、遺忘門和輸出門三個(gè)門結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，將遺忘門與輸入門結(jié)合為更新門，保留預(yù)測(cè)精度的同時(shí)通過簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)提高計(jì)算效率，更適應(yīng)于工程應(yīng)用［15］。GRU網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

更新門選擇歷史信息保存在當(dāng)前時(shí)間，重置門決定當(dāng)前時(shí)刻輸入與歷史累積信息的融合，通過激活函數(shù)表征累積信息的遺忘程度。

GRU網(wǎng)絡(luò)只能單向?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，容易丟失反向重要信息，為充分分析和學(xué)習(xí)時(shí)序數(shù)據(jù)，采用雙向GRU網(wǎng)絡(luò)（BiGRU），通過前向和后向獨(dú)立計(jì)算隱藏層狀態(tài)，疊加獲得最后輸出結(jié)果［16］，BiGRU對(duì)特征學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)，更適合于時(shí)間相關(guān)性強(qiáng)的NOX排放數(shù)據(jù)。

1.4 注意力機(jī)制

注意力機(jī)制（Attention Mechanism）借鑒生物視覺存在選擇性傾向，從復(fù)雜信息流中選取重要信息，可以更好地利用計(jì)算資源對(duì)關(guān)鍵信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)特征［17］。由于不同歷史時(shí)刻與當(dāng)前信息的相關(guān)度不同，通過注意力機(jī)制計(jì)算BiGRU輸出權(quán)重，突出關(guān)鍵信息，可以有效提高模型的預(yù)測(cè)精度［18］，注意力機(jī)制計(jì)算過程如下。

1.5 基于貝葉斯的模型超參數(shù)優(yōu)化

為了加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練速度，需要調(diào)整模型超參數(shù)，合理的超參數(shù)可以有效提高模型性能以及預(yù)測(cè)精度。人工調(diào)參經(jīng)驗(yàn)性依賴高、不確定因素過多，常用自動(dòng)調(diào)參進(jìn)行超參數(shù)尋優(yōu)，自動(dòng)調(diào)參有網(wǎng)格搜索法和隨機(jī)搜索法，網(wǎng)格搜索需要的計(jì)算量會(huì)隨著參數(shù)的增加呈指數(shù)上升，隨機(jī)搜索雖然能夠加快運(yùn)行速度，但是容易陷入局部最優(yōu)解。因此選取貝葉斯優(yōu)化算法進(jìn)行模型超參數(shù)尋優(yōu)。

貝葉斯優(yōu)化是一種針對(duì)計(jì)算成本高昂函數(shù)的全局優(yōu)化方法，其主要思想是假設(shè)目標(biāo)函數(shù)符合高斯分布并且建立目標(biāo)函數(shù)的統(tǒng)計(jì)模型，利用統(tǒng)計(jì)模型尋找預(yù)期目標(biāo)函數(shù)最小值的位置［19］，采樣函數(shù)決定采樣點(diǎn)選擇，常采用期望改進(jìn)函數(shù)（Excepted Improvement，EI）。貝葉斯優(yōu)化模型超參數(shù)需要先設(shè)置超參數(shù)搜索域空間，選取隨機(jī)樣本點(diǎn)初始化預(yù)測(cè)模型，利用高斯分布獲得超參數(shù)概率分布，取平均絕對(duì)誤差評(píng)估并修正高斯模型，然后利用采樣函數(shù)選取下一采樣點(diǎn)，直至收斂為最優(yōu)解或達(dá)到最大迭代次數(shù)［20］。

2 柴油機(jī)NOX排放預(yù)測(cè)模型建立

柴油機(jī)NOX排放預(yù)測(cè)模型由數(shù)據(jù)處理層、特征選擇層、預(yù)測(cè)層、輸出層組成，為加快模型收斂在輸入訓(xùn)練前需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理［21］，采用最大—最?。╩in-max）歸一化方法，其計(jì)算方法如式（15）所示。

3 試驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)平臺(tái)及數(shù)據(jù)

試驗(yàn)平臺(tái)為不同車型的農(nóng)用運(yùn)輸貨車，試驗(yàn)車輛具體參數(shù)如表1所示，數(shù)據(jù)采集自車載排放診斷系統(tǒng)（On Board Diagnostics system，OBD系統(tǒng)），采集設(shè)備連接OBD口通電，通過CAN總線與車輛進(jìn)行通訊并實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，利用4G完成數(shù)據(jù)云平臺(tái)發(fā)送，主要采集參數(shù)包括：車速、大氣壓力、轉(zhuǎn)速、燃料流量、排氣溫度、凈輸出扭矩、發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)載、SCR后端NOX濃度、摩擦轉(zhuǎn)矩、冷卻液溫度，SCR進(jìn)氣溫度、NOX瞬時(shí)排放、經(jīng)緯度等數(shù)據(jù)。

其中，預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練與測(cè)試數(shù)據(jù)來源于1號(hào)車和2號(hào)車混合數(shù)據(jù)集，3號(hào)車數(shù)據(jù)用于模型泛化能力驗(yàn)證?？紤]實(shí)際農(nóng)用運(yùn)輸車工作環(huán)境的復(fù)雜性，為貼合真實(shí)工作場(chǎng)景，選取農(nóng)村、城市和高速三種路段進(jìn)行測(cè)試，數(shù)據(jù)采集頻率為1 Hz，同時(shí)包括加速、減速、勻速、怠速等多種工況。針對(duì)采集數(shù)據(jù)受實(shí)際環(huán)境影響導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異常點(diǎn)，依據(jù)3σ定理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除偏差較大的異常值。預(yù)處理后三車速度變化圖如圖4所示，其中1號(hào)車有效測(cè)試數(shù)據(jù)5 000組，包含農(nóng)村道路2 174 s、城市道路1 895 s以及高速道路931 s；2號(hào)車有效測(cè)試數(shù)據(jù)5 000組，包含農(nóng)村道路1 759 s、城市道路1 905 s以及高速道路1 336 s；3號(hào)車有效測(cè)試數(shù)據(jù)5 000組，包含農(nóng)村道路2 347 s、城市道路1 966 s以及高速道路687 s。各路段平均車速如表2所示。

模型構(gòu)建數(shù)據(jù)選擇1號(hào)車和2號(hào)車拼接混合數(shù)據(jù)集，共有10 000組時(shí)間間隔為1 s的數(shù)據(jù)，其NOX瞬時(shí)排放變化趨勢(shì)如圖5所示。在農(nóng)村、城市以及高速路段按照8∶2的比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，保證訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)均包含各路段數(shù)據(jù)。

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行小波閾值降噪，降噪前后部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)比圖如圖6所示，降噪后數(shù)據(jù)相對(duì)于原始數(shù)據(jù)變化更加平滑穩(wěn)定，小波降噪可以有效優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。

將降噪后數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，不同特征選擇算法輸出結(jié)果如表3所示。

根據(jù)皮爾森系數(shù)法，與NOX瞬時(shí)排放量線性相關(guān)性強(qiáng)的是SCR下游NOX濃度、車速、凈輸出扭矩、發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)載以及SCR出口溫度，皮爾遜系數(shù)均在0.35以上；根據(jù)互信息系數(shù)，NOX瞬時(shí)排放量相關(guān)性排序?yàn)椋恨D(zhuǎn)速、SCR下游NOX濃度、車速、SCR出口溫度以及發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)載，互信息系數(shù)均在0.65以上；根據(jù)隨機(jī)森林算法輸出特征重要性，SCR下游NOX濃度、轉(zhuǎn)速、車速、SCR出口溫度以及燃料流量得分較高；根據(jù)XGBoost輸出重要性得分，SCR下游NOX濃度、車速、發(fā)動(dòng)機(jī)凈輸出扭矩、燃料流量以及發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)載與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度相關(guān)性更大。

綜合各特征選擇算法結(jié)果，選擇車速、轉(zhuǎn)速、SCR下游NOX濃度、燃料流量及SCR出口溫度、凈輸出扭矩和發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)載作為模型輸入?yún)?shù)，舍去摩擦扭矩、冷卻液溫度等其余參數(shù)。

3.2 模型參數(shù)設(shè)置

預(yù)測(cè)模型超參數(shù)的確定采用貝葉斯優(yōu)化法，設(shè)置批處理大小尋優(yōu)范圍為［32，64，128，256］，訓(xùn)練次數(shù)尋優(yōu)范圍為［2 000，3 000，4 000，5 000］，Dropout比率尋優(yōu)范圍為［0.2，0.3，0.4］，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)尋優(yōu)范圍為［64，128，256］，學(xué)習(xí)率尋優(yōu)范圍為［0.001，0.002，0.003］，損失函數(shù)尋優(yōu)范圍為［MSE，MAE］，優(yōu)化器尋優(yōu)范圍為［Adam，SGD］，設(shè)置最大迭代次數(shù)為200，貝葉斯優(yōu)化結(jié)果如表4所示，優(yōu)化結(jié)果即為NOX排放預(yù)測(cè)模型最優(yōu)超參數(shù)。

MAE和RMSE反映模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的誤差大小，數(shù)值越接近0，精度越高；R2數(shù)值在0～1之間，數(shù)值與模型精度呈正比。

3.4 模型結(jié)構(gòu)對(duì)比

為驗(yàn)證小波閾值降噪和注意力機(jī)制對(duì)預(yù)測(cè)模型精確度的提升，對(duì)不同結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行對(duì)比分析，將本文模型分別與未進(jìn)行降噪處理的預(yù)測(cè)模型和進(jìn)行降噪處理但未加入注意力機(jī)制的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比分析，試驗(yàn)數(shù)據(jù)和BiGRU網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)設(shè)置均相同，不同結(jié)構(gòu)模型預(yù)測(cè)精度如表5所示。

由表5可知，本文模型相對(duì)于未降噪處理預(yù)測(cè)模型，MAE降低了0.001 g/s，約為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集均值0.011 g/s的9%，R2提高了8.93%，RMSE降低了0.001 2，表明基于小波閾值降噪的數(shù)據(jù)處理可以有效提高模型預(yù)測(cè)精度；模型加入注意力機(jī)制后，模型MAE降低了0.000 7 g/s，約為均值的6.36%，R2提高了4.31個(gè)百分點(diǎn)，RMSE降低了0.000 6，說明注意力層通過突出關(guān)鍵信息可以有效提高NOX瞬時(shí)排放預(yù)測(cè)效果。圖7為不同結(jié)構(gòu)模型部分測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合圖像可知，模型未進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪時(shí)對(duì)NOX排放數(shù)據(jù)跟蹤存在偏差，數(shù)據(jù)降噪有效提高了模型對(duì)于NOX排放數(shù)據(jù)波動(dòng)的跟蹤能力；模型在未加入注意力層時(shí)對(duì)關(guān)鍵信息未進(jìn)行有效篩選，在NOX瞬態(tài)排放突變處存在較大波動(dòng)。

3.5 不同模型對(duì)比試驗(yàn)

為進(jìn)一步分析本文模型預(yù)測(cè)效果，選擇3種基準(zhǔn)模型進(jìn)行對(duì)比分析，分別是LSTM預(yù)測(cè)模型，包含三個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)為64的隱藏層；GRU預(yù)測(cè)模型，包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)為64的隱藏層；BiLSTM-Attention預(yù)測(cè)模型，采用激活函數(shù)為tanh且節(jié)點(diǎn)數(shù)為64的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。設(shè)置試驗(yàn)參數(shù)與本文模型相同，不同模型預(yù)測(cè)精度見表6所示。

由表6可知，本文模型相對(duì)于LSTM模型、GRU模型以及BiLSTM-Attention預(yù)測(cè)模型，MAE分別降低了0.001 1 g/s、0.000 6 g/s、0.000 3 g/s，分別約為測(cè)試數(shù)據(jù)集均值的10%、5.45%、2.73%；R2分別提高了7.65、3.26、4.09個(gè)百分點(diǎn)；RMSE分別降低了0.001 1、0.000 5、0.000 6。

圖8為不同模型部分預(yù)測(cè)結(jié)果圖，結(jié)合圖像可知，GRU預(yù)測(cè)模型有效學(xué)習(xí)了NOX瞬態(tài)排放變化趨勢(shì)，但與實(shí)際輸出偏差較大；BiLSTM-Attention預(yù)測(cè)模型跟蹤良好但在預(yù)測(cè)初期偏差較大。綜合分析，本文模型預(yù)測(cè)性能優(yōu)于基準(zhǔn)模型LSTM模型、GRU模型以及BiLSTM-Attention預(yù)測(cè)模型。

3.6 模型泛化能力試驗(yàn)

為進(jìn)一步分析模型在實(shí)際工程環(huán)境下的泛化能力，驗(yàn)證NOX排放預(yù)測(cè)模型在其余車輛上的預(yù)測(cè)表現(xiàn)，取獨(dú)立于模型訓(xùn)練和測(cè)試之外的3號(hào)車數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析，隨機(jī)生成測(cè)試數(shù)據(jù)集1和數(shù)據(jù)集2，在新測(cè)試數(shù)據(jù)集1和2上的預(yù)測(cè)精度如表7所示，部分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果圖9和圖10所示。

NOX排放預(yù)測(cè)模型在數(shù)據(jù)集1和數(shù)據(jù)集2上均值分別為0.028 1 g/s和0.018 7 g/s，R2指標(biāo)均在85%以上，RMSE均在0.007以下，同時(shí)數(shù)據(jù)集1和數(shù)據(jù)集2的平均絕對(duì)誤差分別為0.003 8 g/s和0.005 3 g/s，在未進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練情況下模型具備一定的泛化能力。結(jié)合圖9和圖10可知在數(shù)據(jù)突變處模型預(yù)測(cè)效果變差，在數(shù)據(jù)存在波動(dòng)下降的數(shù)據(jù)集2上預(yù)測(cè)精度有所下降，但是對(duì)于不同數(shù)據(jù)集，模型均能有效跟蹤NOX瞬態(tài)排放變化趨勢(shì)，表明預(yù)測(cè)模型能夠有效學(xué)習(xí)NOX瞬態(tài)排放和相關(guān)參數(shù)之間的時(shí)序關(guān)系。

4 結(jié)論

針對(duì)農(nóng)用柴油機(jī)NOX瞬時(shí)排放難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的問題，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)用柴油機(jī)NOX排放預(yù)測(cè)模型。

1）? 數(shù)據(jù)方面，采用農(nóng)用運(yùn)輸車輛多車混合數(shù)據(jù)集，增加模型的泛化能力；使用小波閾值降噪對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；針對(duì)OBD采集數(shù)據(jù)特征的復(fù)雜冗余性，進(jìn)行基于集成特征選擇算法的特征提取，優(yōu)化輸入?yún)?shù)選擇以提高模型預(yù)測(cè)的速度與精度。

2）? 構(gòu)建雙向GRU網(wǎng)絡(luò)充分挖掘數(shù)據(jù)間時(shí)序聯(lián)系，通過注意力機(jī)制集中關(guān)鍵信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，并通過貝葉斯優(yōu)化算法解決模型超參數(shù)尋優(yōu)困難問題。仿真結(jié)果表明，本文模型在測(cè)試集數(shù)據(jù)上預(yù)測(cè)平均絕對(duì)誤差在0.001 4 g/s，校正絕對(duì)系數(shù)約為93%，同時(shí)均方根誤差維持在0.002 2，在不同車輛數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)校正系數(shù)均能維持在85%以上，表明本文模型能夠有效進(jìn)行農(nóng)用柴油機(jī)真實(shí)工作場(chǎng)景下NOX瞬時(shí)排放數(shù)據(jù)的高精度預(yù)測(cè)。

在未來研究中，將針對(duì)NOX排放預(yù)測(cè)模型進(jìn)行車輛運(yùn)行控制策略的設(shè)計(jì)與改進(jìn)，為降低NOX排放量提供理論支撐。

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