科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
将NOx排放故障诊断抽象为时间序列的分类问题，提出一种基于时间窗口与支持向量机(SVM)的NOx排放故障诊断算法，针对全球瞬态试验循环(WHTC)和整车实际道路行驶测量(PEMS)的NOx排放试验数据建立统一的故障诊断模型，结合诊断放行、延迟时间条件，使用时间窗口将特征输入离散化，使用SVM算法将时间窗口分类．利用试验数据，进行模型训练和验证，结果表明：故障诊断模型能够同时在WHTC循环和实际道路试验中取得较高的故障诊断准确率，将WHTC循环试验数据作为训练集，在实际道路试验数据上的故障诊断准确率达到96.99%，将WHTC循环与实际路谱试验数据的集合作为训练集与测试集，故障诊断准确率可达到99%以上，说明故障诊断模型具备良好的泛化性能．
- 单位
