(武漢理工大學(xué) a.能源與動力工程學(xué)院;b.船舶與海洋工程動力系統(tǒng)國家工程實(shí)驗(yàn)室低速機(jī)電控系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430063)

柴油機(jī)微粒(particulate matter，PM)排放量在同等條件下遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于汽油機(jī)，是柴油機(jī)主要的排氣污染物之一[1]。微粒捕集器(diesel particulate filter，DPF)是目前公認(rèn)減少柴油機(jī)尾氣排放中顆粒物含量的高效、便捷方法之一[2]。雖然DPF產(chǎn)品發(fā)展已較為成熟，但微孔直徑、孔隙率等結(jié)構(gòu)參數(shù)對捕集特性重要程度(評價(jià))的計(jì)算分析未見報(bào)道。本文在參數(shù)分析的基礎(chǔ)上分析各因素相互關(guān)系和相對重要程度評價(jià)，為DPF結(jié)構(gòu)優(yōu)化和仿真試驗(yàn)提供依據(jù)。

1 捕集特性影響因素

通常，衡量DPF性能的2個重要指標(biāo)是壓降[3-4]和捕集效率[5]。在此基礎(chǔ)上又增加壁面捕集質(zhì)量作為評價(jià)的第三指標(biāo)。

影響DPF捕集特性的主要因素有：微孔直徑、壁厚、過濾體長度、孔隙率、通道密度、排氣量和排氣溫度。

1)微孔直徑。微孔直徑的改變更多的影響了捕集效率，但這并不能說明微孔直徑越小越好，較小的直徑同樣會加大材料的選擇和制造難度，因此，微孔直徑的取值要處于合理的范圍，通常微孔直徑處于10～20 μm[6]。

2)壁厚增大。過濾體壁厚的選取需要在一定的范圍內(nèi)，壁厚過小時，雖然壓降降低，但捕集效率可能會低于90%，當(dāng)壁厚過大時捕集效率通常達(dá)到95%以上，甚至更高。這已經(jīng)很接近100%，再增加壁厚也不會有很大的提升，反而壓降的急劇增加會影響柴油機(jī)性能。

3)過濾體長度。理論上過濾體長度越長對柴油機(jī)性能越有利，但同時要結(jié)合柴油機(jī)所在的環(huán)境因素。

4)孔隙率?？紫堵手饕绊憠航档淖兓虼丝紫堵实娜≈狄詨航禐橹?。

5)通道密度。較大的通道密度可以增加捕集效率和減少壓降。

6)排氣量。排氣量受柴油機(jī)工況的影響。

7)排氣溫度。排氣溫度受柴油機(jī)工況的影響。

2 捕集特性模糊評價(jià)

2.1 模糊評價(jià)模型

根據(jù)DPF捕集特性，對DPF的捕集性能建立兩級三層模糊評價(jià)。底層是捕集特性的影響因素，中間層為3個捕集特性的評價(jià)指標(biāo)，頂層為捕集性能評價(jià)指標(biāo)。試驗(yàn)所用DPF主要結(jié)構(gòu)參數(shù)見表1，柴油機(jī)參數(shù)見表2。通過GT-Power軟件建立DPF的仿真模型見圖1。搭建的試驗(yàn)臺架見圖2。試驗(yàn)采用DW260電渦流測功機(jī)測量柴油機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩，AVL SPC472測量儀測量碳煙排放量，HORIBA MEXA-7000系列的7000SLE分析儀測量排氣中NOx和HC等氣體含量。

表1 DPF裝置參數(shù)

表2 柴油機(jī)技術(shù)參數(shù)

圖1 DPF仿真模型

圖2 試驗(yàn)臺架

根據(jù)捕集特性選取3個評價(jià)等級：好、中、差；選擇DPF裝置初始結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行模糊評價(jià)。

柴油機(jī)額定工況點(diǎn)：轉(zhuǎn)速1 500 r/min、轉(zhuǎn)矩370 N·m、排氣流率為220 L/s、排氣溫度550 K。

通過試驗(yàn)測得柴油機(jī)加裝DPF裝置后的壓降為7.16 kPa，捕集效率為93.09%，壁面捕集微粒的質(zhì)量為4.61 g。

2.2 各因素權(quán)重分析

采用層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)確定權(quán)重矩陣。微孔直徑對DPF壓降損失較小，但他對捕集效率的影響較大；壁厚和孔隙率增加時，過濾體壓降和捕集效率都有所增加；過濾體長度和通道密度增加時，壓降降低，捕集效率升高；壁面捕集質(zhì)量會隨著微孔直徑、壁厚、孔隙率、過濾體長度和通道密度5項(xiàng)參數(shù)的增加而增大. 柴油機(jī)排氣流量的增大會導(dǎo)致DPF壓降升高、捕集效率降低，排氣溫度的升高增加了捕集效率，但對DPF壓降并無太大影響[7-10]。根據(jù)采用單一變量法的仿真結(jié)果分析各因素對性能指標(biāo)的重要程度,根據(jù)表3所示的判斷矩陣的標(biāo)度假設(shè)出判斷矩陣。構(gòu)造出的判斷矩陣的相對值見表4～7。

表3 判斷矩陣準(zhǔn)則和標(biāo)度[11]

表4 壓降判斷矩陣

表5 捕集效率判斷矩陣

表6 壁面捕集質(zhì)量判斷矩陣

表7 捕集性能判斷矩陣

判斷矩陣一致性檢驗(yàn)由式(1)計(jì)算驗(yàn)證[12]。

(1)

式中：λ為所構(gòu)造判斷矩陣的最大特征值；n為判斷矩陣的階次；R.I.為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)；C.R.為隨機(jī)一致性比率。

若C.R.<0.1，則判斷矩陣滿足一致性。根據(jù)式(1)計(jì)算可得壓降、捕集效率、壁面捕集質(zhì)量和捕集性能的一致性比率C.R.的值分別為：0.016、0.023、0.024、0.009。判斷矩陣均滿足一致性要求。

AHP權(quán)重計(jì)算如下。

(2)

式中：W為判斷矩陣所對應(yīng)因素的權(quán)重；n為判斷矩陣的階次；aij為判斷矩陣i行j列的元素。

各因素對壓降的權(quán)重矩陣為

Wpressure=(0.389 3，0.250 5，0.103 7，

0.069 9，0.142 7，0.043 9)

同理，捕集效率的權(quán)重為

Wefficiency=(0.462 1，0.231 7，0.061 4，

0.109 4，0.045 8，0.089 6)

壁面捕集質(zhì)量的權(quán)重計(jì)算得

Wmass=(0.465 3，0.061 8，0.090 2，

0.110 2，0.224 7，0.047 8)

捕集性能指標(biāo)的權(quán)重矩陣為

Wperformance=(0.539 6，0.296 9，0.163 5)

2.3 模糊評價(jià)

選用模糊分布法中的嶺型分布來確定隸屬度值矩陣R。

(3)

(4)

(5)

式中：xi為第i個質(zhì)量指標(biāo)的測度值；xi0，…，xi5為第i個質(zhì)量指標(biāo)的界限值，取值根據(jù)各質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)的特點(diǎn)和性質(zhì)確定。對于越大越好的指標(biāo)排列順序從大到小，對于越小越好的指標(biāo)排列順序從小到大；對于定量參數(shù)，直接取實(shí)際值，對于非定量參數(shù)，采取打分衡量的形式確定。

根據(jù)捕集特性選取了3個評價(jià)等級：好、中、差。即V={Vi}，當(dāng)各個結(jié)構(gòu)參數(shù)取本產(chǎn)品初始值時，對壓降、捕集效率、壁面捕集質(zhì)量的隸屬度矩陣為

中間層3個評價(jià)指標(biāo)(壓降、捕集效率和壁面捕集質(zhì)量)對頂層評價(jià)指標(biāo)(捕集性能)的模糊關(guān)系矩陣為

采用加權(quán)平均型模糊算子進(jìn)行中間層3個性能指標(biāo)評價(jià)結(jié)果計(jì)算[13]。

(6)

由此，壓降的評價(jià)結(jié)果為

Epressure-drop=(0.662 9，0.356 8，0.199 1)。

同理，捕集效率和壁面捕集質(zhì)量的綜合評價(jià)結(jié)果為

Eefficiency=(0.318 5，0.434 1，0.440 4)；

Emass=(0.063 5，0.364 7，0.778 1)。

捕集性能綜合評價(jià)結(jié)果為

Eperformance=(0.462 4，0.381 7，0.365 4)。

3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型

3.1 函數(shù)選擇

傳遞函數(shù)：第一層與第二層之間為隸屬度函數(shù)，第二、三層之間的傳遞函數(shù)為purelin。

訓(xùn)練函數(shù)：初步選擇trainscg函數(shù)為訓(xùn)練函數(shù)。

性能函數(shù)：均方誤差函數(shù)mse[14]。

學(xué)習(xí)函數(shù)：learndg函數(shù)，采用梯度下降法對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。

3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

樣本數(shù)據(jù)分為輸入與輸出兩部分(見表8)，輸入是微孔直徑、壁厚孔隙率、過濾體長度、通道密度、排氣流量和排氣溫度這7個因素的取值，輸出為捕集性能的評價(jià)。將500組樣本數(shù)據(jù)帶入仿真模型中得出相應(yīng)的性能指標(biāo)值。

表8 樣本數(shù)據(jù)

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及與目標(biāo)差值對比

3.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后，設(shè)定目標(biāo)誤差值為10-2，通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差見圖3。

由圖3可知，訓(xùn)練經(jīng)過88次樣本集數(shù)據(jù)的迭代計(jì)算后，訓(xùn)練減少到了設(shè)定誤差。

3.4 結(jié)果對比分析

在保持柴油機(jī)工況一定時，5組DPF結(jié)構(gòu)優(yōu)化測試方案見表9。

測試數(shù)據(jù)捕集性能的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和訓(xùn)練結(jié)果、數(shù)學(xué)模型的計(jì)算結(jié)果和模糊綜合評價(jià)的計(jì)算結(jié)果對比見表10。

表9 測試數(shù)據(jù)

表10 評價(jià)結(jié)果對比

由表10可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評價(jià)結(jié)果與模糊評價(jià)的結(jié)果基本吻合，說明所建立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型，可以根據(jù)DPF微孔直徑、壁厚、過濾體長度、孔隙率、通道密度、排氣量和排氣溫度等因素的取值計(jì)算分析微粒捕集器捕集特性。

4 結(jié)論

1)根據(jù)權(quán)重分析結(jié)果，首先要考慮壓降。增加壁厚是微粒捕集器結(jié)構(gòu)優(yōu)化的首要考慮，增加壁厚同時可以增加捕集效率和壁面捕集質(zhì)量。增加壁厚、減小微孔直徑和適當(dāng)減小孔隙率應(yīng)該是首要措施。柴油機(jī)在運(yùn)行時，在保證轉(zhuǎn)矩的情況下，保持較小的排氣流量。

2)在DPF結(jié)構(gòu)參數(shù)在初始值的條件下，壓降的評價(jià)等級為“好”；捕集效率的評價(jià)等級為“中”；壁面捕集質(zhì)量的評價(jià)等級為差。模糊綜合評價(jià)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)對參數(shù)的計(jì)算結(jié)果誤差較小，在柴油機(jī)工況(排氣流量和排氣溫度)一定時，5組結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案對比表明，評價(jià)等級中“好”的值隨著微孔直徑減小、壁厚增大、通道密度增大而增大。