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J-GLOBAL ID：201802211825943504   整理番号：18A1872609

新しい実験計画を用いたディーゼル機関のNOx排出モデリングとリグレッサの縮小セット【JST・京大機械翻訳】

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

著者 (7件)： Alcan Gokhan (Faculty of Engineering and Natural Sciences, Sabanci University Istanbul, Turkey) ,  Unel Mustafa (Faculty of Engineering and Natural Sciences, Sabanci University Istanbul, Turkey) ,  Aran Volkan (Faculty of Engineering and Natural Sciences, Sabanci University Istanbul, Turkey) ,  Aran Volkan (Product Development, Ford OTOSAN, Istanbul, Turkey) ,  Yilmaz Metin (Product Development, Ford OTOSAN, Istanbul, Turkey) ,  Gurel Cetin (Product Development, Ford OTOSAN, Istanbul, Turkey) ,  Koprubasi Kerem (Product Development, Ford OTOSAN, Istanbul, Turkey)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 15  ページ： 168-173  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ディーゼルエンジンからのNOx排出を,外因性入力(NARX)モデルによる非線形自己回帰でモデル化した。各チャネルの周波数プロファイルが掃引の数を増加させることによって発生するチャープ信号によって,エアパスとフェールパスチャネルを励起した。出力の過去の値をすべての入力回帰器を用いた線形予測においてのみ採用し,直交最小二乗(OLS)アルゴリズムと誤差低減比による非線形予測のために最も重要な入力回帰器を選択した。実験結果により,NOx排出は高い検証性能でモデル化でき,回帰器の縮小集合を用いて得られたモデルは安定性とロバスト性に関してより良く機能することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  *実験計画法 ,  *ディーゼル機関 ,  アルゴリズム ,  直交性 ,  *モデリング ,  ロバスト性 ,  線形予測 ,  最小二乗法 ,  チャネル ,  周波数
準シソーラス用語： 非線形予測 ,  誤差低減 ,  チャープ信号 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ディーゼル機関 ,  NOx排出 ,  直交最小二乗 ,  回帰選択 ,  シグモイドNARX

分類 (1件)： 圧縮点火機関  (PB02030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 実験計画 ,  ディーゼル ,  NOx排出 ,  モデリング ,  縮小