基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算

王秀雷; 桑海浪; 许自涛; 闫超; 赵康荏; 潘明章

doi:10.16236/j.cnki.nrjxb.202604036

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基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算

更新时间：2026-07-27

- 基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算
- Vol. 44, Issue 4, Pages: 340-349(2026)
- 作者机构：
  
  1. 广西大学机械工程学院
  2. 天津大学能源学院(储能科学与工程研究院)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16236/j.cnki.nrjxb.202604036
  CLC： TK421.5;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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王秀雷, 桑海浪, 许自涛, et al. 基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算[J]. 2026, 44(4): 340-349.
DOI：

王秀雷, 桑海浪, 许自涛, et al. 基于人工智能算法的国Ⅵ轻型柴油机DPF碳载量估算[J]. 2026, 44(4): 340-349. DOI： 10.16236/j.cnki.nrjxb.202604036.

摘要

将柴油机颗粒捕集器（DPF）碳载量估算抽象为数据预测问题，采用人工智能算法预测轻型柴油机的碳载量．首先，确认7个特征输入分别为DPF压差、废气体积流量、DPF上/下游排气温度、DPF前、后温差、DPF压差Map碳载量及DPF流阻；其次，在数据清洗之后，使用自编码和主成分分析（PCA）异常检测算法，以欧氏距离度量异常度，以2倍方差为阈值剔除异常点；再通过样本分布分析，基于注意力机制和样本密度设置样本权重，优化误差分布；最后，通过模型对比结合参数优化，确认最终模型类型为3层反向传播（BP）神经网络，神经元数量分别为10、20和20个；最后使用动量-自适应梯度下降算法训练模型，对于随机划分的训练集和测试集，决定系数（R

）分别为0.995、0.991，平均绝对误差（MAE）分别为0.072 g/L、0.086 g/L，对于分段划分的训练集和测试集，通过监控训练过程改善过拟合，R

分别为0.963、0.956

MAE分别为0.374 g/L、0.410 g/L.

Abstract

关键词

Keywords

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