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| 基于卷积神经网络的柴油机DPF状态辨识研究 | |
| 引用本文： | 程德新,赵树恩,张军,王欣伟,胡超超.基于卷积神经网络的柴油机DPF状态辨识研究[J].客车技术与研究,2022(2):36-40. |
| 作者姓名： | 程德新 赵树恩 张军 王欣伟 胡超超 |
| 作者单位： | 1. 重庆交通大学机电与车辆工程学院;2. 内燃机可靠性国家重点实验室;3. 潍柴动力股份有限公司 |
| 基金项目： | 内燃机可靠性国家重点实验室开放基金项目(SKLER-201912)； |
| 摘 要： | 针对柴油机颗粒捕集器功能失效的问题,应用GT-SUITE软件对柴油机颗粒捕集器进行仿真分析,研究颗粒捕集器温度、压降和碳烟浓度等与其状态的关联关系,并采用一维卷积神经网络对颗粒捕集器状态特征“自学习”,提高颗粒捕集器状态辨识的准确度。 |
| 关 键 词： | 柴油机 颗粒捕集器 故障特征 状态辨识 |