Data driven nonlinear dynamic models for predicting heavy-duty diesel engine torque and combustion emissions
Ağır vasıta dizel motoru tork ve yanma emisyonları tahmini için veriye dayalı doğrusal olmayan dinamik modeller
- Tez No: 556767
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
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.
Özet (Çeviri)
Diesel engines' reliable and durable structures, high torque generation capabilities at low speeds, and fuel consumption efficiencies make them irreplaceable for heavy-duty vehicles in the market. However, inefficiencies in the combustion process result in the release of emissions to the environment. In addition to the restrictive international regulations for emissions, the competitive demands for more powerful engines and increasing fuel prices obligate heavy-duty engine and vehicle manufacturers to seek for solutions to reduce the emissions while meeting the performance requirements. In line with these objectives, remarkable progress has been made in modern diesel engine systems such as air handling, fuel injection, combustion, and after-treatment. However, such systems utilize quite sophisticated equipment with a large number of calibratable parameters that increases the experimentation time and effort to find the optimal operating points. Therefore, a dynamic model-based transient calibration is required for an efficient combustion optimization which obeys the emission limits, and meets the desired power and efficiency requirements. This thesis is about developing optimization-oriented high fidelity nonlinear dynamic models for predicting heavy-duty diesel engine torque and combustion emissions. Contributions of the thesis are: (i) A new design of experiments is proposed where air-path and fuel-path input channels are excited by chirp signals with varying frequency profiles in terms of the number and directions of the sweeps. The proposed approach is a strong alternative to the steady-state experiment based approaches to reduce the testing time considerably and improve the modeling accuracy in both steady-state and transient conditions. (ii) A nonlinear finite impulse response (NFIR) model is developed to predict indicated torque by including the estimations of friction, pumping and inertia torques in addition to the torque measured from the engine dynamometer. (iii) Two different nonlinear autoregressive with exogenous input (NARX) models are proposed to predict NOx emissions. In the first structure, input regressor set for the nonlinear part of the model is reduced by an orthogonal least square (OLS) algorithm to increase the robustness and decrease the sensitivity to parameter changes, and linear output feedback is employed. In the second structure, only the previous output is used as the output regressor in the model due to the stability considerations. (iv) An analysis of model sensitivities to parameter changes is conducted and an easy-to-interpret map is introduced to select the best modeling parameters with limited testing time in powertrain development. (v) Soot (particulated matter) emission is predicted using LSTM type networks which provide more accurate and smoother predictions than NARX models. Experimental results obtained from the engine dynamometer tests show the effectiveness of the proposed models in terms of prediction accuracies in both NEDC (New European Driving Cycle) and WHTC (World Harmonized Transient Cycle) cycles.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçlar için yüksek doğrulukla şarj kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarımı
Design of battery managemenet system providing high accuracy state of charge estimation for electric vehicles
MUSTAFA MERT SERİNBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- DÖRT ROTORLU İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN VERİYE DAYALI KONTROL SİSTEM TASARIMI
DATA DRIVEN CONTROL SYSTEM DESIGN FOR QUADROTOR UNMANNED AERIAL VEHICLES
ATAKAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN
- Aiding agricultural practices with the exploration of earth observation data via machine learning
Yer gözlem uydu verilerinin tarımsal uygulamalara yardımcı olmak amacıya makine öğrenme algoritmaları ile incelenmesi
MEHMET FURKAN ÇELİK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ERTEN
- Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks
5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme
UTKU ÖZMAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL