[发明专利]一种DPF参数整定方法、系统及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种DPF参数整定方法、系统及存储介质，包括：将每一次预获取的粒子位置数据代入至预构建的适应度函数中，获取与每一个粒子位置数据对应的适应度值；根据适应度值，将粒子位置数据划分为末位粒子位置数据组和非末位粒子位置数据组；获取第j个全局最优粒子位置数据，及与之对应的适应度值；当未达到预设迭代次数时，按照第二预设规则对末位粒子位置数据组中的粒子位置进行迭代更新，以及按照第三预设规则对非末位粒子位置数据中粒子位置进行迭代更新后，作为下一次预获取的粒子位置数据，重复上述步骤；直至达到预设迭代次数；从所有全局最优粒子位置数据中选取最佳粒子位置数据，将其作为颗粒捕捉器DPF待整定参数对应的数值。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种颗粒捕捉器(DieselParticulate Filter，简称DPF)参数整定方法、系统及存储介质。

背景技术

随着我国经济的快速升级和对生活环境的要求逐渐提高，降低机动车对大气环境的污染程度是我国发展的必然趋势。随着国六排放标准的提出，DPF已经成为柴油机车辆，尤其是载重车辆的必备装置，具有良好的发展前景。

DPF是一种安装在柴油发动机排放系统中的陶瓷过滤器，它可以在柴油机废气中的微粒物质排放到大气之前将其捕捉，相关研究表明，DPF可以减少柴油发动机产生的烟灰约90％以上，能够有效降低柴油发动机工作时对大气环境的污染程度。

但是对于DPF的研发而言，如果采用实体设备研发，则需要大量的研发成本。仿真技术虽然能够加快其研发速度，降低研发成本。但是，仿真模型中往往存在一些难以整定的参数，影响仿真模型的可信度。

那么，如何才能够对仿真模型中难以整定的参数进行整定，从而最大程度地减小仿真模型输出与相应台架试验数据之间的误差绝对值的平均值成为本申请亟待解决的技术问题。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种DPF参数整定方法、系统及存储介质，以解决现有技术中对仿真模型中难以整定的参数进行整定，从而最大程度地减小仿真模型输出与相应台架试验数据之间的误差绝对值的平均值成为本申请亟待解决的技术问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种DPF参数整定方法，该方法包括：

将第j次预获取的粒子位置数据中每一个粒子位置数据分别代入至预构建的适应度函数中，获取与每一个粒子位置数据对应的适应度值；

根据每一个粒子位置数据对应的适应度值，按照第一预设规则将所有粒子位置数据划分为末位粒子位置数据组和非末位粒子位置数据组；

从非末位粒子数据组中获取第j个全局最优粒子位置数据，以及与第j个全局最优粒子对应的适应度值；

当j的数值未达到预设迭代次数对应的数值时，按照第二预设规则对末位粒子位置数据组中的粒子位置进行迭代更新，以及按照第三预设规则对非末位粒子位置数据中粒子位置进行迭代更新；

将所有经过迭代更新后的粒子位置数据作为第j+1次预获取的粒子位置数据，分别输入至预构建的适应度函数中，获取与每一个第j+1次预获取的粒子位置数据对应的适应度值；

根据每一个第j+1次预获取的粒子位置数据对应的适应度值，按照第一预设规则将所有第j+1次预获取的粒子位置数据划分为末位粒子位置数据组和非末位粒子位置数据组；

从第j+1次确定的非末位粒子位置数据组中获取第j+1个全局最优粒子位置数据，以及与第j+1个全局最优粒子对应的适应度值；

直至迭代次数达到预设迭代次数时，从最后一次获取的非末位粒子位置数据组中获取最后一个全局最优粒子位置数据，以及与最后一个全局最优粒子对应的适应度值；