Data driven nonlinear dynamic models for predicting heavy-duty diesel engine torque and combustion emissions

Dizel motorların güvenilir ve dayanıklı yapıları, düşük hızlarda yüksek tork üretme yetenekleri ve yakıt tüketim verimlilikleri, onları piyasadaki ağır hizmet tipi araçlar için vazgeçilmez kılmaktadır. Ancak yanma işlemindeki verimsizlikler emisyonların çevreye salınmasına neden olmaktadır. Emisyonlar için kısıtlayıcı uluslararası düzenlemelere ek olarak, daha güçlü motorlar isteyen rekabetçi talepler ve artan yakıt fiyatları, ağır hizmet tipi motor ve araç üreticilerini, bir yandan performans gereksinimlerini karşılarken bir yandan da emisyonları azaltmak için çözümler aramaya zorlamaktadır. Bu hedefler doğrultusunda, hava işleme, yakıt enjeksiyonu, yanma ve son işlem gibi modern dizel motor sistemlerinde dikkate değer bir ilerleme kaydedilmiştir. Ancak bu tür sistemler, çok sayıda kalibre edilebilir parametreye sahip oldukça karmaşık ekipman kullandıklarından en uygun çalışma noktalarını bulmak için gereken deney süresini ve çabasını artırmaktadır. Bu nedenle, emisyon sınırlarına uyan ve istenen güç ve verimlilik gereksinimlerini karşılayan verimli bir yanma optimizasyonu için dinamik bir model tabanlı geçici kalibrasyon kaçınılmazdır. Bu tez, ağır hizmet dizel motor torkunu ve yanma emisyonlarını tahmin etmek için optimizasyon odaklı yüksek kaliteli doğrusal olmayan dinamik modeller geliştirmekle ilgilidir. Tezin katkıları şunlardır: (i) Hava yolu ve yakıt yolu giriş kanallarının, taramaların sayısı ve yönleri bakımından değişen frekans profillerine sahip cıvıltı sinyalleri tarafından uyarıldığı yeni bir deney tasarımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, test süresini önemli ölçüde azaltmak ve hem kararlı durum hem de geçici süreçlerdeki modelleme doğruluğunu geliştirmek adına kararlı durum deneyine dayanan yaklaşımlara güçlü bir alternatiftir. (ii) NFIR modeli, dinamometreden ölçülen torka ek olarak sürtünme, pompalama ve atalet momentlerinin tahminlerini de dahil eden endike tork tahmini için önerilmiştir. (iii) NOx emisyonlarını modellemek için NARX yapısının iki farklı çeşidi önerilmiştir. İlk yapıda, modelin doğrusal olmayan kısmında kullanılacak girdi regresör seti gürbüzlüğü artırmak ve parametre değişikliklerine duyarlılığı azaltmak için OLS algoritmasıyla azaltılmakta ve çıktı geri beslemesi doğrusal olarak kullanılmıştır. İkinci yapıda, kararlılık hususları nedeniyle sadece bir önceki çıktı, çıktı regresörü olarak modellemede kullanılmıştır. (iv) Parametre değişikliklerine karşı model duyarlılıklarının bir analizi yapılmış ve güç aktarım geliştirmede sınırlı test süresi ile en iyi modelleme parametrelerinin seçilmesi için yorumlanması kolay bir harita sunulmuştur. (v) Kurum (partikül madde) emisyonu NARX modellerinden daha doğru ve pürüzsüz tahminler üretebilen LSTM tipi ağlar kullanarak tahmin edilmektedir. Dinamometre testlerinden elde edilen deneysel sonuçlar, önerilen modellerin hem NEDC (Yeni Avrupa Sürüş Döngüsü) hem de WHTC (Dünya Uyumlulaştırılmış Geçici Döngüsü) döngülerindeki tahmin doğruluğu bakımından etkinliğini göstermektedir.