基于K-L变换的汽车电控系统技木状态特征选择与提取的研究

随着汽车电子化程度的日益提高.汽车电控系统的故障诊断方法和理论受到了越来越广泛的关注.基于模式识别技术的汽车电控系统故障诊断方法具有非常广阔的应用前景.但是对具体的事件进行模式采集时,有可能造成样本在模式空间中的维数很大,由此带来数据处理的困难.若可通过K-L变换方法对汽车技术状态的特征参数进行选择和提取,并对选择前后的特征分别用神经网络进行模式识别.不仅能够提高识别的速度,而且能够提高识别的精度.     

柴油机燃烧放热模式分析

研究了NOx和PM的机内净化方法,试验分析了EGR、高压喷射对柴油机排放的影响规律。在此基础上确定低NOx和低PM两种理想燃烧模式对应放热率参数的阈值。结果表明:NOx净化达到欧Ⅳ标准时,所对应的归一化放热率阈值为0.045~0.049°CA-1;PM净化达到欧Ⅳ标准时,对应的归一化放热率阈值为0.045~0.06°CA-1;二者同时达欧Ⅳ的归一化放热率阈值为二者的交集0.045~0.049°CA-1。