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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請的專利一種基于柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119467067B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510011892.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F01N9/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制方法及系統(tǒng)是由孫柯;黃春超;白書戰(zhàn);李國祥設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于柴油機排放物智能控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)建多頭感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型的隱藏層設(shè)有多層，且自第二個隱藏層起，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被分成了多個通道，多個通道分別對不同的參數(shù)進(jìn)行預(yù)測；將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入模型中，獲得柴油機后處理系統(tǒng)排放物的預(yù)測結(jié)果；定義損失函數(shù)，優(yōu)化模型參數(shù)，利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測；根據(jù)預(yù)測的結(jié)果調(diào)節(jié)后處理系統(tǒng)的相關(guān)輸入，實現(xiàn)柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制。本發(fā)明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋控制相結(jié)合的方法，對柴油機后處理系統(tǒng)排放物進(jìn)行預(yù)測，然后根據(jù)預(yù)測的數(shù)據(jù)信息調(diào)節(jié)后處理系統(tǒng)的相關(guān)輸入，實現(xiàn)柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制。

本發(fā)明授權(quán)一種基于柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 構(gòu)建多頭感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述模型包括輸入層、隱藏層以及輸出層，所述隱藏層設(shè)有多層，且自第二個隱藏層起，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被分成了多個通道，多個所述通道分別對不同的參數(shù)進(jìn)行預(yù)測； 所述多頭感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于類多層感知器模型，借鑒多頭注意力機制，能夠?qū)⒉煌兞恐g的關(guān)系和影響分開，減少變量間的相互干擾，在面對噪聲數(shù)據(jù)時也能夠保持高穩(wěn)定性； 所述多頭感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個輸入層、三個隱藏層以及一個輸出層，其中，隱藏層中神經(jīng)元的數(shù)量依次為6個、9個、9個； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第三層和第四層分頭連接，要分別給出第四層每段任一神經(jīng)元的加權(quán)輸入和激活值； 與輸出層第一個神經(jīng)元連接的第四層任一神經(jīng)元的加權(quán)輸入和激活值為： 其中，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第三層神經(jīng)元的輸出值，此時i=1，2，3； 與輸出層第二個神經(jīng)元連接的第四層任一神經(jīng)元的加權(quán)輸入和激活值為： 其中，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第三層神經(jīng)元的輸出值，此時i=4，5，6； 與輸出層第三個神經(jīng)元連接的第四層任一神經(jīng)元的加權(quán)輸入和激活值為： 其中，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第三層神經(jīng)元的輸出值，此時i=7，8，9； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層各個神經(jīng)元的加權(quán)輸入和激活值為： ； 將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入模型中，獲得柴油機后處理系統(tǒng)排放物的預(yù)測結(jié)果； 定義損失函數(shù)，優(yōu)化模型參數(shù)，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練好的模型對柴油機后處理系統(tǒng)排放物進(jìn)行預(yù)測； 柴油機后處理系統(tǒng)排放物的預(yù)測結(jié)果包括NOx轉(zhuǎn)化率、后處理系統(tǒng)末端N2O濃度和NH3濃度； 根據(jù)預(yù)測的結(jié)果調(diào)節(jié)后處理系統(tǒng)的相關(guān)輸入，實現(xiàn)柴油機后處理系統(tǒng)排放物的智能控制； 根據(jù)預(yù)測的結(jié)果調(diào)節(jié)后處理系統(tǒng)的相關(guān)輸入，具體為： 將多頭感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果傳輸至ECU，ECU根據(jù)預(yù)測結(jié)果按照預(yù)設(shè)的控制策略和方法及時地調(diào)控，通過控制調(diào)節(jié)節(jié)氣門的開度、改變柴油機的軌壓和控制后噴來調(diào)節(jié)空速、排氣溫度和選擇性催化還原轉(zhuǎn)化器前NO2比例，通過控制尿素噴射量實現(xiàn)氨氮比控制； 采用多頭感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋控制相結(jié)合的方法，依托DOC+DPF+SCR+ASC的后處理系統(tǒng)經(jīng)典布局，通過實驗室相關(guān)數(shù)據(jù)搭建訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對NOx轉(zhuǎn)化率、后處理系統(tǒng)末端N2O濃度和NH3濃度進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測的數(shù)據(jù)信息調(diào)節(jié)后處理系統(tǒng)的相關(guān)輸入，對NOx、N2O和NH3進(jìn)行控制。

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