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摘要:
本文中根据汽油机空燃比故障的特点,提出了一种基于数据流趋势异常和相关性分析的故障实时检测方法.为了提高准确率和运行效率,通过衰减和时间判断法在误差累积和算法CUSUM基础上进行改进,对数据流之间的相关性进行快速估计,使整个系统能运行在对资源比较敏感的车载平台上.在长安福特发动机上的实验结果表明,相比传统的基于SVM和神经网络的故障检测方法,该方法能以较低的资源消耗获得更好的故障检测效果.
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文献信息
篇名 一种基于数据流趋势与相关性分析的汽油机空燃比故障实时检测方法
来源期刊 汽车工程 学科
关键词 汽油机 空燃比故障 实时故障检测 数据流趋势 累积和算法 相关性
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 462-470,485
页数 10页 分类号
字数 7537字 语种 中文
DOI 10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.04.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐振民 南京理工大学计算机科学与工程学院 191 2436 26.0 40.0
2 吴士力 南京理工大学计算机科学与工程学院 7 3 1.0 1.0
3 陈成勇 南京交通职业技术学院长安福特汽车有限公司联合实验室 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
汽油机
空燃比故障
实时故障检测
数据流趋势
累积和算法
相关性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽车工程
月刊
1000-680X
11-2221/U
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天连大厦1003室
2-341
1979
chi
出版文献量(篇)
4728
总下载数(次)
23
总被引数(次)
66645
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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