内燃机工程

作者：赵国旭,胡磊,余永华,侍晓冬

单位：武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室,武汉 430063,武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室,武汉 430063,中船动力研究院,上海 200129

关键词：长短时记忆神经网络,互信息,软测量,甲烷逃逸,双燃料发动机,

基金：船用低速机智能控制及视情维护技术研究项目；先进船舶发动机技术全国重点实验室开放基金项目（SYS2023-0010）

为消除甲烷逃逸浓度软测量过程中测试参数之间延迟对软测量实时性和精度的影响，提出一种基于长短时记忆（long short-term memory， LSTM）神经网络和互信息（mutual information， MI）的船用双燃料低速机甲烷逃逸浓度软测量方法。首先，利用互信息进行辅助变量筛选和变量时间延迟的计算；将预处理后的数据导入LSTM模型来预测甲烷逃逸浓度；最后使用某低速双燃料机甲烷逃逸治理系统的历史数据进行模型性能的验证。结果表明：基于LSTM和互信息的软测量模型具有较好的预测能力，为船舶双燃料低速机甲烷逃逸浓度的监测提供了一种有效参考方法。

来源：2024年第3期

《内燃机工程》期刊编辑部

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