柴油车尾气智能检测诊断系统设计
黄万友
邹于建
谭世威
郭雅晶
褚瑞霞
刘冬影
山东交通学院汽车工程学院,山东 济南 250357
摘要：为提高柴油车排放超标故障诊断的准确率,基于改进的GA-BP神经网络模型,以加载减速法和自由加速法获取的实车检测尾气数据作为诊断依据,设计一种柴油车尾气智能检测诊断系统,并进行实车试验,测试诊断准确率.结果表明:设计的柴油车智能诊断系统柴油车排放超标故障诊断准确率为 95%,更新学习时间约为 10 min.该智能诊断系统大幅提高了柴油车排放超标故障诊断准确率,实现智慧诊断.
关键词：柴油车尾气检测柴油车故障诊断GA-BP神经网络
分类号：X734.2(交通运输业污染、废物处理与综合利用)
资助基金：山东省交通科技创新计划项目(2020B94)山东省高等学校青创科技支持计划创新团队项目(2021KJ039)
论文发表日期：2023-12-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 52-60 )
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