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Diesel Engine NOx Emission Modeling Using a New Experiment Design and Reduced Set of Regressors

机译：使用新的实验设计和减少的回归因子对柴油机NOx排放进行建模

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In this paper, NOx emissions from a diesel engine are modeled with nonlinear autoregressive with exogenous input (NARX) model. Airpath and fuelpath channels are excited by chirp signals where the frequency profile of each channel is generated by increasing the number of sweeps. Past values of the output are employed only in linear prediction with all input regressors, and the most significant input regressors are selected for the nonlinear prediction by orthogonal least square (OLS) algorithm and error reduction ratio. Experimental results show that NOx emissions can be modeled with high validation performance and models obtained using a reduced set of regressors perform better in terms of stability and robustness.
机译：在本文中，柴油机的NOx排放是通过带有外生输入的非线性自回归模型（NARX）建立的。 chi声信号会激发空气通道和燃油通道的通道，其中通过增加扫描次数来生成每个通道的频率曲线。输出的过去值仅在所有输入回归变量的线性预测中使用，并且通过正交最小二乘（OLS）算法和误差减少率为非线性预测选择最高有效的输入回归变量。实验结果表明，可以以较高的验证性能对NOx排放进行建模，并且使用减少的回归变量集获得的模型在稳定性和鲁棒性方面表现更好。

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