【作者】

赵国旭; 余永华; 胡磊; 尧阳烽; 徐德峰

【单位】

武汉理工大学

【摘要】

液化天然气使用时会产生甲烷逃逸现象，而甲烷对温室效应的影响更甚于CO2，当前研究较少涉及对于双燃料机甲烷逃逸的监测技术。提出一种基于稀疏自编码器（Sparse Autoencoder，SAE）的甲烷逃逸浓度软测量方法。借助SAE的特征提取能力，并使用BP神经网络进行回归分析来预测甲烷逃逸浓度。使用主机50%负荷工况下的数据进行实验验证，基于SAE的软测量模型的均方根误差（RMSE）为0.4221，决定系数（R2）为0.9671，预测精度高于其他回归模型。在其他工况下测试了模型的泛化能力，在25%负荷工况下RMSE与R2为17.36、0.9836，在100%负荷工况下RMSE与R2为34.36、0.9821。证明了该方法的有效性，为船舶双燃料机甲烷逃逸浓度的监测提供了一种有效的方法。

【关键词】

稀疏自编码器;软测量;甲烷逃逸;双燃料发动机

【论文集名称】

数字化设计与仿真技术

【会议名称】

设计智能制造2023学术年会

【会议时间】

2023-10-20至2023-10-23

【会议地点】

湖北十堰

【下载次数】

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