基于GWO-LSTM的柴油機NOx排放預測

陸必偉，李捷輝

摘要： 柴油機NOx是機動車主要的有害排放物質，精確測量NOx排放有利于SCR尿素噴射的控制從而減少排放，而現有的氮氧傳感器和通過標定獲得的排放MAP均難以實現瞬態條件下NOx的實時測量。使用主成分分析法（PCA）對全球統一瞬態試驗循環（WHTC）的柴油機工況參數進行降維處理，基于長短期記憶神經網絡（LSTM）搭建柴油機NOx實時預測模型，并利用灰狼優化算法（GWO）對LSTM模型進行參數優化。結果顯示：GWO-LSTM預測模型在未訓練的數據集上的平均相對誤差（MAPE）為3.23%，證明該模型能夠精準實現柴油機NOx排放的實時預測，并具有良好的泛化能力和可靠性，為以軟件替代硬件實現柴油排放控制提供了參考。

關鍵詞： 柴油機；氮氧化物；預測模型；長短期記憶神經網絡；灰狼優化算法

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.03.013

中圖分類號： TK421.5文獻標志碼： B文章編號： 1001-２２２２（２０24）０3-００80-０8

柴油車是NOx排放的主要來源。根據2022年中國移動源環境管理年報，2021年全年中國機動車NOx排量達582.1萬t，其中柴油車NOx排量超過排放總量的88.3%［1］。對柴油機NOx排放的精準測量是選擇性催化還原技術（SCR）的首要任務［2-3］。現如今NOx傳感器有著價格高昂、低溫響應慢、瞬態精度差等缺點［4］，且對還原劑NH3交叉敏感性也會導致測量不精確［5］。而NOx排放MAP標定需要消耗大量的人力和時間等試驗成本，且穩態工況下標定的MAP難以滿足瞬態排放的準確查找。因此需要一種更可靠的NOx測量方式。

為此，許多國內外學者利用機器學習實現柴油機NOx排放的預測［6-8］。喻洋等［9］提出基于完全自適應噪聲集合經驗模態分解-支持向量回歸（CEEMDAN-SVR）的預測模型，在擬合發動機工況、車輛行駛等參數和NOx排放之間的關系取得了不錯的效果。J. Q. Li等［10］基于雙重降噪處理并利用深度學習實現了良好的瞬態預測效果。

隨著人工智能的發展，人工神經網絡（ANN）在柴油機NOx排放預測領域得到了廣泛的應用［11-13］。Sáez等［14］使用遺傳算法優化ANN模型，并對柴油機瞬態NOx排放進行了預測，決定系數（R2）的最佳結果為0.82。Seunghyup等［15］使用貝葉斯優化超參數的深度神經網絡（DNN）模型預測NOx，其世界統一輕型汽車測試程序（WLTP）的平均絕對誤差（MAE）為16×10-6～27×10-6。Wang Yuhua等［16］構建了改進粒子群-徑向基（PSO-RBF）模型，能夠在小數據量情況下尋到最優解，結果MAPE為3.26%。

考慮到輸入數量對模型的影響，有些學者對柴油機工況參數進行了相關性分析以提高模型運算效率。G. Y. Wang等［17］利用互信息（MI）值進行相關性分析，并利用BP神經網絡預測NOx排放，結果顯示MAPE低于5%。戴金池等［18］采用灰色關聯分析確定了5個輸入，使用神經網絡進行試驗數據和仿真數據互相補充和校正，測試集的均方根誤差（RMSE）為55.33×10-6，泛化能力較強。但是很多基于相關性分析的預測模型只選取部分柴油機工況數據，無法保留原始數據的更多特征。

為了解決數據失真、長期依賴、梯度爆炸、梯度消失等問題，本研究提出一種基于LSTM的柴油機NOx預測模型，利用GWO對LSTM的參數組合進行優化，該模型可以解決時間序列預測問題；使用PCA算法對復雜的柴油機工況參數進行降維處理，同時保留原始輸入數據的特征。

1研究方法

1.1長短期記憶神經網絡原理

LSTM是ANN一種特殊的類型，可以學習長期依賴信息，LSTM在時間序列預測領域得到了廣泛的應用并取得成功［19］。而柴油機NOx的產生是包括時間在內多種因素耦合的結果，其每一時刻的NOx排放受到之前時刻各參數不同程度的影響，構成了時間序列預測的問題，為使用LSTM作為預測模型創造了前提條件。圖1所示為LSTM神經元示意圖。

LSTM每個神經元擁有遺忘門、輸入門和輸出門，該獨特的結構可以選擇性地遺忘和保留信息到神經元狀態，其具體原理如下。

1） 遺忘門

遺忘門用于選擇性地保留過去的細胞狀態。將輸入和之前狀態的信息傳遞到 sigmoid 激活函數中，得到區間為（0，1）的值。其計算公式如式（1）所示。

ft=σ（ft）=σ（Wf·ht－1，xt+bf）。（1）

式中：Wf和bf分別為遺忘門的權重矩陣和偏置項；ht－1和xt分別為上一時刻輸出值和當前時刻的輸入向量；σ（·）為sigmoid激活函數。

2） 輸入門

輸入門用于更新細胞狀態。首先將前一時刻的信息和新的輸入信息同時經sigmoid函數和tanh函數處理，再將二者結果相乘，sigmoid的結果將選擇性地保留tanh的值。其計算公式如式（2）和式（3）所示。

it=σ（it）=σ（Wi·ht－1，xt+bi），（2）

Ct=tanh（WC·ht－1，xt+bC）。（3）

式中：Wi和bi分別為輸入門的權重矩陣和偏置項；WC和bC分別為計算細胞狀態的權重和偏置項；tanh為雙曲正切激活函數；Ct為當前記憶。

接著將經過遺忘門的結果和輸入門的結果相加得到新的細胞狀態，如式（4）所示。

ct=ft·ct－1+it·Ct。（4）

3） 輸出門

輸出門決定哪一部分的細胞狀態進行輸出。先將輸入和前一時刻狀態經過sigmoid函數處理，再將新的細胞狀態由tanh函數處理，最后將二者結果相乘進行輸出。其計算公式見式（5）和式（6）。

ot=σ（ot）=σ（Wo·ht－1，xt+bo），（5）

ht=ot·tanh（ct）。（6）

式中：Wo，bo分別為輸出門的權重矩陣和偏置項。

1.2灰狼優化算法原理

由于每一個LSTM的細胞內都有4個全連接層，如果LSTM算法沒有合理的設置隱藏層數、每層神經元個數、學習率、批處理大小等參數，模型的訓練會非常耗時且無法滿足理想的精確性，所以LSTM算法非常依賴參數的優化。灰狼優化算法（GWO）作為一個全局優化搜索的智能算法，有著收斂速度快、參數少、簡單易實現等優點，并且有著自適應調整的因子和信息反饋機制［20］，可以為LSTM提供良好的優化。圖2所示為GWO優化算法原理圖，其具體步驟如下。

1） 種群初始化

隨機對種群賦值，并計算各個灰狼個體的適應度，選取種群最優的3個個體記作α，β，δ，并依此支配種群其他個體。

2） 包圍獵物

在整個優化過程中，種群根據如下公式進行位置更新，實現對獵物的包圍。

D=C1·Xp（t）-X（t），（7）

X（t+1）=Xp（t）-A·D，（8）

A=2·a·r1－a，（9）

C=2·r2。（10）

式中：X（t）為灰狼個體的位置；Xp為獵物的位置；A和C為協同系數向量；D是灰狼與獵物之間的距離；a為收斂因子，由2線性遞減至0；t為當前迭代次數；r1，r2為0至1之間的隨機數。

3） 追捕獵物

在頭狼α，β，δ的領導下，種群中其他個體向獵物靠近，灰狼個體與獵物之間的距離更新見式（11）。

Di=Cj·Xit－Xt。（11）

灰狼個體向頭狼的方向靠近，如式（12）所示。

Xj（t+1）=Xi－Aj×Di。（12）

式中：i指代α，β，δ；j指代1，2，3。

種群個體在α，β，δ3匹頭狼的引導策略下位置更新如式（13）所示。

X（t+1）=X1（t）+X2（t）+X3（t）3。（13）

當達到最大迭代次數或灰狼種群一直在某一范圍內迭代次數超過限值時，則停止迭代，得到LSTM最優參數組合。

2預測模型搭建

2.1數據采集

建立柴油機NOx瞬態預測模型，需要真實的柴油機運行數據及NOx排放數據用于模型的訓練。根據澤爾多維奇理論，柴油機NOx產生的主要原因是高溫、高壓、富氧［21］。選取與柴油機NOx產生有關的參數，搭建試驗臺架用于采集數據。試驗設備來自于云內動力，具體柴油機參數見表1。

試驗儀器設備包括電力測功機、柴油機各狀態參數測試儀、AVL-AMAi60排放測試系統等，圖3所示為試驗裝置示意。

需要采集的參數除了NOx真實排放外共有16個，包括轉速、扭矩、噴油量、軌壓、進氣流量、進氣壓力、進氣溫度、進氣歧管溫度、O2濃度、EGR下游空氣質量流量、EGR下游溫度、EGR閥開度、排氣溫度、冷卻水溫度、大氣壓力和大氣溫度。訓練數據中除了必要的柴油機參數外，還選擇了EGR相關參數，原因是利用ANN模型對NOx濃度進行相對變量重要性分析時，其中EGR閥開度是主要因素，對NOx濃度值的影響最為顯著［22］。測試循環選擇WHTC，采樣間隔為10 ms，循環測試總時間為1 833 s，共計185 204個工況采樣點。圖4所示為WHTC試驗循環下采集的NOx排放值。

2.2數據處理

2.2.1歸一化處理

首先，由于采集的柴油機各項參數單位不統一且數值差距大，不進行歸一化處理會使各個參數對模型的影響不平衡；其次，預測模型激活函數的自變量在0附近的區間內擁有良好的非線性，可以使模型獲得較好的初始化，從而提高模型精度；再次，由于模型的學習率很大程度上取決于輸入的范圍，通過歸一化處理能簡化學習率的更新過程。綜合以上原因，在建模前將每個柴油機工況參數的數據映射在［-1，1］的區間內，歸一化計算方法如式（14）所示。

zi=2×（yi-ymin）ymax-ymin-1。（14）

式中：yi為歸一化前的原始數值；zi為歸一化后的數值。

2.2.2降維處理

由于試驗采集的參數較多，且各個溫度、壓力、氣體流量等數據之間的相關性較強［23］，直接進行建模會造成過擬合、計算效率低下等后果，直接刪除部分數據則會損失原有的數據特征，導致最終預測模型訓練不夠準確，所以需要對數據進行降維處理。PCA作為一種數據降維算法，可以降低數據維度，消除冗余，防止過擬合［24-25］。相比于其他數據處理方法，PCA可以在盡可能地保留原始數據特征的前提下減少數據的維度，從而簡化計算，且PCA可拓展性更高，支持處理更多參數的數據。因此，將PCA用于臺架試驗數據處理以獲得模型的輸入，以有效減少建模時間，提高效率，保證數據真實性，其計算過程如下。

1） 計算協方差矩陣

計算歸一化后的柴油機工況參數協方差矩陣cov（X），其形式為cij…ciq

cqj…cqq，cij是各個參數之間的協方差，計算方法如式（15）所示。

cov（Xi，Xj）=

∑pi=1Xi－μXiXj－μXjp－1（i，j=1，2，…n）。（15）

式中：μXi=E（Xi）；μXj=E（Xj）；p為樣本個數；q為參數個數。

2） 計算特征向量并排序

根據特征方程的計算公式｜λI-R｜=0，用Jacobi迭代法求出協方差矩陣cov（X）的特征值λi（i=1，2，…q），按大小順序排列。

3） 計算貢獻率及累計貢獻率

主成分貢獻率ci與累計貢獻率c如式（16）和式（17）所示。

ci=λi∑qk=1λk（i=1，2，…q），（16）

c=∑ik=1λk∑qk=1λk（i=1，2，…q）。（17）

圖5示出歸一化后的柴油機工況參數各個主成分分量的貢獻率及累計貢獻率。選擇累計貢獻率達89%的前3個特征值所對應的主成分作為輸入數據。

4） 計算主成分載荷

主成分載荷計算公式如式（18）所示。

zij=λieij（i，j=1，2，…q）。（18）

式中：λ為特征值；e為特征向量。

進一步計算各主成分的載荷，得到主成分載荷矩陣Zt=z11…z1m

zn1…znm。

最終將臺架試驗16維數據降維到3維數據Zt，其中n為樣本數185 204，m為3，并可以將輸入數據可視化為三維空間中的離散點，雖然降維之后的數據沒有具體的物理含義，但便于更直觀地觀察和分析柴油機工況數據特征，前1 200個數據的處理結果如圖6所示。由于前期大部分數據處于柴油機起動階段，數據聚集在圖像左側，當負荷逐漸增加后，輸入數據也呈現規律性變化，與相應工況的實際情況吻合。

2.3預測模型優化

以經過歸一化和降維處理的柴油機工況數據為輸入，NOx真實排放為輸出，搭建NOx排放預測模型。將LSTM的隱藏層數、每層神經元個數、學習率、批處理大小的不同參數組合作為GWO算法優化目標。首先對LSTM參數組合進行隨機初始化，并將結果賦值給模型進行訓練，以預測值和NOx真實排放值的均方根誤差作為適應度函數，接著GWO對參數組合進行迭代更新，最終得到LSTM最優參數組合。LSTM模型的參數優化過程如圖7所示，LSTM參數優化區間和GWO算法設定的參數如表2所示。

圖8示出GWO算法對LSTM隱藏層數、每層神經元個數、學習率、批處理大小不同參數組合優化過程的收斂曲線。可以清晰地看到，隨著迭代次數的增加，適應度值不斷減小，在第18次迭代后，收斂曲線逐漸平滑，在第38次迭代后適應度值趨于穩定，最低均方根誤差為20.242 6，其對應的LSTM的隱藏層數、每層神經元個數、學習率、批處理大小分別為3，41，0.035，128。

3結果分析

搭建完成基于GWO-LSTM的NOx排放預測模型后，在測試集和驗證集上驗證模型的精準度。為了直觀得到模型的精準度和泛化能力，進行了回歸分析，其回歸結果如圖9所示。在各個數據集上預測值均勻分布在真實值兩側，且距離真實值越近，分布點越密集，比較符合實際誤差。其中訓練集、測試集和驗證集上的R2分別為0.985，0.977和0.979，總數據集R2為0.983，可見模型在未經過測試的數據集上依然擁有較好的擬合程度，證明該預測模型擁有良好的泛化能力。

為了橫向驗證GWO-LSTM模型的預測能力，將其與靜態NOx排放MAP、反向傳播神經網絡（BPNN）預測模型、支持向量機（SVM）預測模型進行對比，并同樣使用GWO對BP和SVM進行優化。NOx排放MAP是在標準試驗環境（101 kPa，25 ℃）下進行穩態標定試驗獲取的，每個工況點的傳感器數據均被連續采集30 s，并取平均值。BP神經網絡的拓撲結構和LSTM類似，選擇相似的優化范圍，其最終隱藏層數、每層神經元個數、學習率的GWO優化結果分別為3，46，0.054。SVM采用徑向基核函數，懲罰參數c和核函數參數g的GWO優化結果分別為3.51和62.6。

4種預測方法在測試集上的預測結果如圖10所示。對于GWO-LSTM，當工況變化幅度較小時，模型預測值與真實值基本一致;當工況變化較明顯時，會出現較小的預測誤差;當個別工況變化劇烈，NOx排放達到局部峰值時，會產生個別較大誤差；最終決定系數R2為0.986。靜態MAP預測NOx排放結果的R2為0.831，雖然預測結果相對接近真實排放值，但由于靜態MAP的局限性，如機械延遲和電氣延遲的影響，在大多數工況下仍會產生較大的誤差。GWO-BP模型和GWO-SVM模型的R2分別為0.925和0.894，其預測值與實測值均比較接近，但無論何種工況，預測誤差均大于GWO-LSTM模型，且BPNN的R2略高于SVM，可見神經網絡在NOx排放預測上更有優勢。可見GWO-LSTM在未經過訓練的數據集上能保持較高的精度，證明該模型具有良好的可靠性。

對4種預測模型以10-6為單位進行殘差區間統計。由圖11可以看出，GWO-LSTM預測模型的殘差主要集中在［-100，100］區間，共有63 631個工況點，占總工況點的98.2%。其中區間［-25，25］殘差最大，占90.5%，殘差分布較為理想。而NOx排放MAP有更多的殘差分布在較廣的區間，［-100，100］區間占91.7%，［-25，25］區間占比69.6%，均明顯低于GWO-LSTM模型。GWO-BP的殘差也主要集中在［-100，100］區間，占總工況數的97.1%，在［-25，25］區間的殘差占比為76.8%，而GWO-SVM分別有93.6%與67.3%的殘差分布在［-100，100］與［-25，25］的區間內。

此外，4種方法的殘差分別有0.3%，1.6%，0.9%，1.1%的工況點超出了［-400，400］的區間，與實際值偏差較大。分析其原因如下：WHTC屬于瞬態工況，其變化幅度比穩態工況更大、更頻繁，因此預測模型預測的瞬時NOx值與突變工況點的實測值存在較大誤差；其次，臺架試驗本身的測量存在一定的誤差，在突變條件下，NOx的測量值會更加不準確。GWO-LSTM預測模型相比于其他預測方法，其出現大誤差的概率較低，證明其擁有更好的精度。

其他精度指標如表3所示，可見GWO-LSTM有著更好的預測精度。

4結束語

使用LSTM 搭建柴油機的NOx排放預測模型，利用GWO對LSTM不同的參數組合進行優化。采集WHTC循環1 833 s共計185 204個工況采樣點的柴油機臺架數據，通過PCA對影響柴油機NOx產生的16維參數降維處理至3維，簡化了輸入的同時盡可能地保留了輸入參數的原始特征，并且使得輸入參數得以在三維空間內表示。將GWO-LSTM預測模型和排放MAP、GWO-BPNN模型、GWO-SVM模型進行對比，結果顯示在未經過訓練的測試集上前者取得更好的預測效果，測試集上的MAE、MAPE、RMSE分別為18.75×10-6，3.23%，20.29×10-6，90.5%的數據在殘差區間［-25，25］以內（以10-6計），說明模型可以在瞬態工況中擁有精準的預測效果和良好的泛化能力，為以軟件替代硬件實現柴油機排放控制提供了參考。

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NOx Emission Prediction of Diesel Engine Based on GWO-LSTM

LU Biwei，LI Jiehui

（School of Automotive and Transportation Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang212013，China）

Abstract： NOx emission of Diesel engine is the main harmful emission substance of motor vehicles; accurate measurement of NOx emission is conducive to the control of urea injection to reduce emissions. However， the existing NOx sensors and emission MAP obtained by calibration are both difficult to achieve real-time measurement of NOx under transient conditions. Principal component analysis （PCA） was used to reduce the dimension of diesel engine operating parameters for world harmonized transient cycle （WHTC）. A real-time diesel NOx prediction model was built based on long and short-term memory （LSTM） neural network， and the parameters of LSTM were optimized by grey wolf optimization （GWO） algorithm. The results show that the mean absolute percentage error （MAPE） of GMO-LSTM prediction model on the untrained data set is 3.23%， which proves that the model can accurately achieve real-time prediction of NOx emissions of diesel engines. In addition， the model has good generalization ability and reliability， which provides a reference for the realization of diesel emission control with software instead of hardware.

Key? words： diesel engine；nitrogen oxide；prediction model；long and short-term memory neural network；grey wolf optimization algorithm

［編輯： 潘麗麗］