頻發(fā)的三元催化器故障嚴重影響著燃油汽車尾氣排放水平,加重了汽車造成的環(huán)境污染�；谖锢砘瘜W原理的三元催化器故障診斷模型,因采用約束條件對模型簡化,難以全面刻畫其在復雜不確定交通環(huán)境中的故障工況,導致故障診斷模型的泛化能力不足,診斷精度不高�，F(xiàn)代傳感與通信技術(shù)的發(fā)展,使得對汽車尾氣的監(jiān)控更為方便可行,產(chǎn)生了海量的尾氣排放數(shù)據(jù),為從數(shù)據(jù)驅(qū)動角度研究三元催化器故障診斷提供可行途徑。本研究以攜帶三元催化器故障信息的汽車尾氣數(shù)據(jù)為基礎,以支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等機器學習方法為手段,面向三元催化器復雜系統(tǒng)開展故障診斷理論及應用研究。具體如下:（1）針對高維多尺度的故障特征提取,采用稀疏表示學習的方法對三元催化器進行故障診斷。通過魯棒主成份分析法進行尾氣數(shù)據(jù)預處理,構(gòu)建稀疏編碼所需完備特征字典;通過正向匹配追蹤算法提取尾氣數(shù)據(jù)的稀疏特征向量,構(gòu)建稀疏故障特征向量驅(qū)動的最小二乘支持向量機分類模型,實現(xiàn)三元催化器故障多分類。（2）針對故障特征稀疏化過程中帶來的故障信息丟失問題,采用深度學習的方法對三元催化器進行故障診斷。通過哈弗曼編碼理論構(gòu)建深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡;以維度不一致的尾氣數(shù)據(jù)作為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

全國機動車保有量變化趨勢

重慶郵電大學碩士學位論文 第 1 章 緒論然而機動車保有量的增長，不僅加劇了城市交通擁堵，而且排放的汽車尾氣嚴重危害生態(tài)環(huán)境。我國移動源污染問題日益突出，已經(jīng)成為空氣污染的重要來源。汽車尾氣對環(huán)境的污染勢必會對人類健康與整個自然生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生不可估量的影響如何妥善處理汽車尾氣以保護生態(tài)環(huán)境已經(jīng)成為當今整個汽車行業(yè)亟待解決的問題之一[6]。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡將輸入尾氣狀態(tài)數(shù)據(jù)信息進行結(jié)構(gòu)化分解，將不同維度的數(shù)據(jù)射到統(tǒng)一的高維特征空間，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)特征的精細化描述。同時，更多的保始數(shù)據(jù)的所有特征信息。3. 故障分類器設計對于不同類型故障的耦合情況，其故障特征具相似性易混淆。根據(jù)數(shù)據(jù)點，采用最小二乘支持向量機，既能夠?qū)⒐收咸卣饔成涞礁呔S空間增加其可同時保證了分類的準確性。利用等式約束條件代替?zhèn)鹘y(tǒng)支持向量機中的不等條件，將二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為直接求解線性方程組，簡化了計算量求解速度升。為了進一步提升分類準確率，簡化分類器模型。采用了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)障診斷方法。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡通過在隱藏層加入記憶神經(jīng)元，建立一種在時間記憶歷史信息能力的神經(jīng)網(wǎng)絡�？捎行г黾庸收献R別率，迅速做出有效判斷。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]車用催化器的老化試驗研究[D]. 曾恩山.廣東工業(yè)大學 2016



本文編號：3613352