典型文献
基于卷积神经网络的柴油机DPF状态辨识研究
文献摘要：
针对柴油机颗粒捕集器功能失效的问题,应用GT-SUITE软件对柴油机颗粒捕集器进行仿真分析,研究颗粒捕集器温度、压降和碳烟浓度等与其状态的关联关系,并采用一维卷积神经网络对颗粒捕集器状态特征"自学习",提高颗粒捕集器状态辨识的准确度.
文献关键词：
柴油机;颗粒捕集器;故障特征;状态辨识
中图分类号：
作者姓名：
程德新;赵树恩;张军;王欣伟;胡超超
作者机构：
重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆 400074;内燃机可靠性国家重点实验室,山东 潍坊 261000;潍柴动力股份有限公司,山东 潍坊 261000
文献出处：
引用格式：
[1]程德新;赵树恩;张军;王欣伟;胡超超-.基于卷积神经网络的柴油机DPF状态辨识研究)[J].客车技术与研究,2022(02):36-40
A类：
B类：
DPF,状态辨识,柴油机颗粒捕集器,功能失效,GT,SUITE,压降,碳烟浓度,关联关系,一维卷积神经网络,自学习,故障特征
AB值：
0.228346
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