ar时序模型对柴油机nox排放预测研究【字数：10363】
随着科技不断的发展，柴油机凭借其优良的性能，在工业机械方面的运用越来越广泛，但是其排放物的污染问题也不容忽视。本论文在AR模型一般表达式的基础上，应用该模型对柴油机氮氧化物排放量作出预测，为选择性催化还原系统（Selective catalyst reduction，SCR）控制尿素喷射量提供依据。首先，对已知数据的特点，提出了使用AR时序模型的想法，接着分析AR时序模型的表达式，描述述了模型的意义及其适用性，接着介绍确定模型的阶次的AIC值法。再者，介绍了柴油机SCR系统的基本工作原理，分析了柴油机氮氧化物的生成原理以及受何种因素影响；最后通过建立AR时序模型，用AIC值法确定其误差最小的阶次。并将AR模型应用于柴油机氮氧化物排放数据的预测。 Ι
目录
1. 绪论 1
1.1 课题研究的意义 1
1.1.1柴油机NOX排放研究现状 1
1.1.2时序模型国内外研究现状 2
1.2 论文主要研究内容 3
2. AR时序模型建立 4
2.1 AR时序模型表达式 4
2.2 AR模型阶次确定的方法 4
2.3 本章小结 5
3. 柴油机氮氧化物的预测 6
3.1 柴油机SCR技术 6
3.1.1 SCR系统工作原理 6
3.1.2 SCR技术的主要影响因素 7
3.1.3 SCR系统的重点和难点 7
3.2柴油机NOX的生成 8
3.2.1 影响柴油机NOX生成的因素 8
3.3本章小结 8
4. AR时序模型对柴油机NOX排放预测的应用 10
4.1 AR时序模型对排放数据预测 10
4.1.1 AR时序模型阶次的确定 10
4.1.2 AR模型阶次准确性的检验 12
4.2 AR模型对柴油机的NOX排放预测研究 13
4.3 本章小结 18
5. 总结与展望 19
5.1 全文总结 19
5.2 工作展望 19
参考文献 20
致谢 21
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
/> 1 绪论
课题研究的意义
1.1.1柴油机排放的研究现状
柴油机的工作原理是由迪塞尔这位德国人在1882年提出来的。并且第一台四冲程的柴油机于1896年被制造出来。柴油机有着相当多的优点，与汽油机相比，它去掉了点火装置，化油器，使得热效率大大提高，同样在发动机的单位功率中，它的油耗相对较低，要比汽油机多节省30%左右，而且由于柴油机的压缩比相对较高，它的机箱结构较为结实，所以相比汽油机，柴油机经久耐用、寿命长。但随着环境问题越来越严重，且柴油发动机排出的尾气属于致癌物质，所以世界各国都为限制柴油发动机尾气的排放量，努力减小其危害程度而制订了更加严格的法律法规。
柴油机主要排放物有氮氧化合物（NOX)和颗粒物（Particulatematter，PM),以及一氧化碳（CO)、碳氢化合物（HC)，而对于我国而言，降低柴油机排放的危害，限制其排放量也是必须的环节，所以柴油车排放从2013年7月份开始，强制实行国IV(相当于欧IV)标准阶段后，但是为了满足日趋严格的内燃机尾气排放标准，我们不仅仅要对发动机内部参数进行优化，同时还要增加尾气排放后的相应处理过程，但是柴油机排放的尾气中，一氧化碳和碳氢化合物含量非常少，主要还是氮氧化物，针对这类排放物，目前国际上多采用选择催化还原（SCR）[1]和氮氧化物贮存还原（NSR）两种方法，其中选择性催化还原法（Selective catalyst reduction，SCR)是柴油机机外控制N0X排放的有效方法之一。基于查找国外对选择催化还原技术研究期刊，论文等情况来看，这一方法燃油的效率相对较高和耐硫的性能比较良好，以目前情况来说，这一方法对于柴油机NOX排放的受众相当高，并且这一方法在国外的应用已经相当广泛了，我国虽然起步较晚，对于SCR的研究还有些不成熟，但现如今也能够推行出符合国家排放标准的SCR技术。SCR反应主要涉及到N0X浓度，排气氛围，催化剂以及还原剂，而还原剂的使用量会受到N0X浓度、催化剂工作状况和氨气（NH3)泄漏量等实际情况会动态的影响。当还原剂喷射量不足时，会使得N0X反应不彻底，排气不达标；当还原剂喷射过量时，会造成NH3的泄露从而造成二次污染，不仅如此，这也是相当浪费的举动。所以，SCR技术应用要想更加合理精准的运用，就要解决一个重要问题：如何动态的控制还原剂的喷射量。目前来说，一般是发动机的运行工况决定尿素水溶液的基本喷射量，而计算NOX的摩尔流量，或者去查询NOX排放的控制曲线图和排气流量的控制曲线图也可得到该数值。但是放到现实中来说，发动机的工况情况会受到各种随机因素的影响，仅仅根据N0X排放的控制曲线图而获得的N0X排放量误差比较大。因此，在实际运行柴油机时，我们需要实时的对尿素水溶液做出一定的调整，这要求我们对N0X排放量进行实时的监控和预测。在这种要求下，此论文运用提出的AR模型对柴油机N0X排放数据进行预测分析，从而提供可靠的数据使得柴油机SCR系能够更加准确的控制尿素水溶液的喷射量。
1.1.2时序模型国内外研究现状
时间序列分析起源于统计学家尤尔在1927年提出的AR模型，并与MA模型，ARMA模型并称为时间序列分析的基础，也是至今为止最为常用的时序模型。之后，在1927年，博克斯和詹金斯提出的《时间序列分析：预测和控制》为时间序列分析发展奠定了另一个基石。这本书为以后我们进行对时间序列的分析，预测以及对ARIMA时间序列模型的识别，估计和诊断等等一系列实际的工作提供了相对系统的方法[2]。ARIMA时序模型，这类模型可以用来处理非平稳序列，主要针对单一变量以及相同方差场合的线性模型，通过针对非平稳序列线先进行差分，将其变成平稳序列，然后再用该模型来进行拟合差分之后的时间序列。
上文所讲的AR时序模型，ARMA时序模型等等，都是基于针对的对象为单一变量，相同方差的线性模型的时间序列。但是在1953年莫兰在进行数据的建模过程中，发现数据之中有一些奇怪的特征，比如一些大于均值的样本残差却明显的比小于均值的样本点残差要来的小。由此，人们发现上述模型在一些特殊情况下并不成立。所以在此之后，人们也开始研究其他类别的时间序列，如：多变量，相异方差，非线性。
在1982年，恩格尔首先提出ARCH模型，这类模型的建立主要就是针对异方差类型。ARCH模型的基本理念是假设同一时刻噪声服从均值为零，并且将异方差作为条件进行正太分析，因为方差是一个根据时间变化的量，并且这个方差是过去有限项序列值平方的线性组合。而这一理论在近现代有了极大的发展并多用于金融产业。
而早期研究多变量时，存在如何识别模型，如何对模型预估以及解释等等一些问题，导致多变量这类研究发展较慢。而为了使多维非平稳序列的建模成为可行的方法，1987年Engel和Granger提出了协整理论及其方法，同时用这方法解释变量之间的均衡关系。直到现在，当我们要分析非线性平稳序列之间的数量关系最重要的方法之一就是协整方法。而巴尔克和富比在1997年提出的阈值协整方法则主要针对序列之间存在非线性的调整机制的情况，这一方法现主要用于股票交易过程。
目录
1. 绪论 1
1.1 课题研究的意义 1
1.1.1柴油机NOX排放研究现状 1
1.1.2时序模型国内外研究现状 2
1.2 论文主要研究内容 3
2. AR时序模型建立 4
2.1 AR时序模型表达式 4
2.2 AR模型阶次确定的方法 4
2.3 本章小结 5
3. 柴油机氮氧化物的预测 6
3.1 柴油机SCR技术 6
3.1.1 SCR系统工作原理 6
3.1.2 SCR技术的主要影响因素 7
3.1.3 SCR系统的重点和难点 7
3.2柴油机NOX的生成 8
3.2.1 影响柴油机NOX生成的因素 8
3.3本章小结 8
4. AR时序模型对柴油机NOX排放预测的应用 10
4.1 AR时序模型对排放数据预测 10
4.1.1 AR时序模型阶次的确定 10
4.1.2 AR模型阶次准确性的检验 12
4.2 AR模型对柴油机的NOX排放预测研究 13
4.3 本章小结 18
5. 总结与展望 19
5.1 全文总结 19
5.2 工作展望 19
参考文献 20
致谢 21
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
/> 1 绪论
课题研究的意义
1.1.1柴油机排放的研究现状
柴油机的工作原理是由迪塞尔这位德国人在1882年提出来的。并且第一台四冲程的柴油机于1896年被制造出来。柴油机有着相当多的优点，与汽油机相比，它去掉了点火装置，化油器，使得热效率大大提高，同样在发动机的单位功率中，它的油耗相对较低，要比汽油机多节省30%左右，而且由于柴油机的压缩比相对较高，它的机箱结构较为结实，所以相比汽油机，柴油机经久耐用、寿命长。但随着环境问题越来越严重，且柴油发动机排出的尾气属于致癌物质，所以世界各国都为限制柴油发动机尾气的排放量，努力减小其危害程度而制订了更加严格的法律法规。
柴油机主要排放物有氮氧化合物（NOX)和颗粒物（Particulatematter，PM),以及一氧化碳（CO)、碳氢化合物（HC)，而对于我国而言，降低柴油机排放的危害，限制其排放量也是必须的环节，所以柴油车排放从2013年7月份开始，强制实行国IV(相当于欧IV)标准阶段后，但是为了满足日趋严格的内燃机尾气排放标准，我们不仅仅要对发动机内部参数进行优化，同时还要增加尾气排放后的相应处理过程，但是柴油机排放的尾气中，一氧化碳和碳氢化合物含量非常少，主要还是氮氧化物，针对这类排放物，目前国际上多采用选择催化还原（SCR）[1]和氮氧化物贮存还原（NSR）两种方法，其中选择性催化还原法（Selective catalyst reduction，SCR)是柴油机机外控制N0X排放的有效方法之一。基于查找国外对选择催化还原技术研究期刊，论文等情况来看，这一方法燃油的效率相对较高和耐硫的性能比较良好，以目前情况来说，这一方法对于柴油机NOX排放的受众相当高，并且这一方法在国外的应用已经相当广泛了，我国虽然起步较晚，对于SCR的研究还有些不成熟，但现如今也能够推行出符合国家排放标准的SCR技术。SCR反应主要涉及到N0X浓度，排气氛围，催化剂以及还原剂，而还原剂的使用量会受到N0X浓度、催化剂工作状况和氨气（NH3)泄漏量等实际情况会动态的影响。当还原剂喷射量不足时，会使得N0X反应不彻底，排气不达标；当还原剂喷射过量时，会造成NH3的泄露从而造成二次污染，不仅如此，这也是相当浪费的举动。所以，SCR技术应用要想更加合理精准的运用，就要解决一个重要问题：如何动态的控制还原剂的喷射量。目前来说，一般是发动机的运行工况决定尿素水溶液的基本喷射量，而计算NOX的摩尔流量，或者去查询NOX排放的控制曲线图和排气流量的控制曲线图也可得到该数值。但是放到现实中来说，发动机的工况情况会受到各种随机因素的影响，仅仅根据N0X排放的控制曲线图而获得的N0X排放量误差比较大。因此，在实际运行柴油机时，我们需要实时的对尿素水溶液做出一定的调整，这要求我们对N0X排放量进行实时的监控和预测。在这种要求下，此论文运用提出的AR模型对柴油机N0X排放数据进行预测分析，从而提供可靠的数据使得柴油机SCR系能够更加准确的控制尿素水溶液的喷射量。
1.1.2时序模型国内外研究现状
时间序列分析起源于统计学家尤尔在1927年提出的AR模型，并与MA模型，ARMA模型并称为时间序列分析的基础，也是至今为止最为常用的时序模型。之后，在1927年，博克斯和詹金斯提出的《时间序列分析：预测和控制》为时间序列分析发展奠定了另一个基石。这本书为以后我们进行对时间序列的分析，预测以及对ARIMA时间序列模型的识别，估计和诊断等等一系列实际的工作提供了相对系统的方法[2]。ARIMA时序模型，这类模型可以用来处理非平稳序列，主要针对单一变量以及相同方差场合的线性模型，通过针对非平稳序列线先进行差分，将其变成平稳序列，然后再用该模型来进行拟合差分之后的时间序列。
上文所讲的AR时序模型，ARMA时序模型等等，都是基于针对的对象为单一变量，相同方差的线性模型的时间序列。但是在1953年莫兰在进行数据的建模过程中，发现数据之中有一些奇怪的特征，比如一些大于均值的样本残差却明显的比小于均值的样本点残差要来的小。由此，人们发现上述模型在一些特殊情况下并不成立。所以在此之后，人们也开始研究其他类别的时间序列，如：多变量，相异方差，非线性。
在1982年，恩格尔首先提出ARCH模型，这类模型的建立主要就是针对异方差类型。ARCH模型的基本理念是假设同一时刻噪声服从均值为零，并且将异方差作为条件进行正太分析，因为方差是一个根据时间变化的量，并且这个方差是过去有限项序列值平方的线性组合。而这一理论在近现代有了极大的发展并多用于金融产业。
而早期研究多变量时，存在如何识别模型，如何对模型预估以及解释等等一些问题，导致多变量这类研究发展较慢。而为了使多维非平稳序列的建模成为可行的方法，1987年Engel和Granger提出了协整理论及其方法，同时用这方法解释变量之间的均衡关系。直到现在，当我们要分析非线性平稳序列之间的数量关系最重要的方法之一就是协整方法。而巴尔克和富比在1997年提出的阈值协整方法则主要针对序列之间存在非线性的调整机制的情况，这一方法现主要用于股票交易过程。
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