| 基于神经网络的汽油车三效催化器老化诊断 |
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| 引用本文： | 刘洋,潘金冲,张云龙,帅石金.基于神经网络的汽油车三效催化器老化诊断[J].车用发动机,2019(1). |
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| 作者姓名： | 刘洋 潘金冲 张云龙 帅石金 |
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| 作者单位： | 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划"大气污染成因与控制技术研究"重点专项项目"汽油车颗粒物捕集与清洁排放集成技术"课题——汽油车车载诊断及系统集成技术研究 |
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| 摘 要： | 随着汽油车后处理系统复杂程度的提高,三效催化器的故障诊断需要解决建模难度大、标定成本高等问题。结合神经网络在处理非线性问题上的优势,提出一种基于神经网络的汽油车三效催化器老化诊断算法。算法以三效催化器的老化机理为基础,采集催化器前后氧传感器信号作为特征输入,结合不同故障进行编码,构成网络训练和测试所需的数据集;分别应用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)和深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的模型架构,对训练过程各参数进行调优,并对诊断结果进行测试。试验结果表明:基于神经网络的诊断算法建模简便,具有较高的诊断精度和泛化能力;诊断架构上,DBN相对于BPNN简化了特征提取过程,拥有更高的诊断精度。
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| 关 键 词： | 三效催化器 神经网络 老化 故障诊断 |
Aging Diagnosis on Three-Way Catalytic Converter of Gasoline Vehicle Based on Neural Network |
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