作者：刘洋,潘金冲,张云龙,帅石金 单位：兵器工业车用发动机专业情报网;中国北方发动机研究所 出版：《车用发动机》2019年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCYFD2019010070 DOC编号：DOCCYFD2019010079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 随着汽油车后处理系统复杂程度的提高，三效催化器的故障诊断需要解决建模难度大、标定成本高等问题。结合神经网络在处理非线性问题上的优势，提出一种基于神经网络的汽油车三效催化器老化诊断算法。算法以三效催化器的老化机理为基础，采集催化器前后氧传感器信号作为特征输入，结合不同故障进行编码，构成网络训练和测试所需的数据集；分别应用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network，BPNN)和深度置信网络(Deep Belief Network，DBN)的模型架构，对训练过程各参数进行调优，并对诊断结果进行测试。试验结果表明：基于神经网络的诊断算法建模简便，具有较高的诊断精度和泛化能力；诊断架构上，DBN相对于BPNN简化了特征提取过程，拥有更高的诊断精度。

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