简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：柴油废气重整是将柴油机废气和水蒸气以及柴油蒸汽在高温低压的条件下发生催化反应生成富氢混合气的过程。本文利用CHEMKIN软件建立柴油废气重整化学动力学模型,利用正庚烷代替柴油成分,模拟研究了重整过程的正庚烷的消耗情况和氢气生成情况,通过敏感性分析和生成速率分析得出对正庚烷和氢气反应影响较大的基元反应和典型消耗/生成路径以及适宜反应的温度条件。

简介：提出了一种推测圆管流动中的气液物质组分的理论方法。通过建立圆管中充分发展管段的气液两相分层流对流传热模型，采用L-M方法对气相和液相流体的热参数分别进行非线性模拟和反算，利用反演的热参数求解气相和液相的组分，最后根据两相流动控制方程，推求出了圆管中两相流体存在浓度滑移时的总组分，为以后封闭系统中的物质组分实时监测提供理论基础。

简介：本文针对燃烧再生式柴油机颗粒物捕集系统的需求和特点，设计并实现了基于MC9S12P128单片机的控制系统。该系统使用结构化设计方法，由主控单元、显示单元、标定单元三大部分组成。主控单元实现传感器的信号采集及执行器的驱动功能，通过再生触发策略及温度闭环策略实现燃烧再生；显示单元通过CAN总线与主控单元相连，实时显示系统工作状态，并可进行声光警示，配备的按键提供人工操作功能；标定单元通过CAN通讯可实现上位机对控制单元参数实时显示、读取、修改、存储，并可进行程序更新。该控制器已在部分城市柴油车尾气治理上得到应用。