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公开(公告)号：CN114856811A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210577551.9
申请日：2022-05-25
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 一汽解放汽车有限公司
摘要： 柴油发动机空气系统健康评估方法，涉及发动机故障诊断领域。解决了现有技术中缺少根据柴油机在各复杂工况下的运行参数特征来表征空气系统健康状态的问题。本发明方法通过构建的训练样本集对CNN模型进行训练，利用训练后的CNN模型对实际样本进行健康识别；构建训练样本集的过程中，先对采集的参数进行预处理后，再确定预处理后的各时刻所采集的柴油机空气系统的特征参数，确定各时刻柴油机空气系统的健康状态类别并进行类别标记，再利用工况划分，使每个终选样本中包含3种工况，丰富样本使CNN模型感受视野更加丰富，提高训练精度及分类准确度。针对于柴油机工况进行划分后输入模型，更方便提取不同工况的运行参数特征，从而更为精确的表征空气系统的健康状态。
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公开(公告)号：CN116663704A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310454481.2
申请日：2023-04-25
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 一汽解放汽车有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/0985
摘要： 对柴油机SCR系统尾排NOx浓度预测的方法，属于发动机排放控制领域。解决了现有缺少后处理开发中对SCR的尾排进行预测、以及现有尾气排放预测方法中，采用预实验确定模型的超参数，缺少对预测模型超参数进行优化的过程，导致预测结果准确度低的问题。本发明先构建数据集，确定数据集中每个样本由8个参数构成、以及对每个样本加注浓度输出标签；采用LSTM神经网络搭建SCR系统浓度预测模型；确定SCR系统浓度预测模型中待优化的超参数，并进行寻优，获得最优的SCR系统浓度预测模型，并利用该模型对位于柴油机下游的SCR系统尾排NOx浓度进行预测。本发明主要用于对排放至空气中的尾排NOx浓度预测。
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公开(公告)号：CN113700558B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111022232.3
申请日：2021-09-01
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 一汽解放汽车有限公司
摘要： 柴油发动机空气系统故障检测方法，属于汽车故障检测领域。本发明解决了现有技术中柴油发动机故障检测模型检测精度低、检测速度慢的问题。本发明先利用1号健康数据集对初始发动机自编码器故障模型进行训练，获得初步训练完成的发动机自编码器故障模型；再利用2号健康数据集和一个故障数据集对初步训练完成的发动机自编码器故障模型进行验证，确定初步训练完成的发动机自编码器故障模型的重构误差阈值L，从而完成对发动机自编码器故障模型的构建；最后利用构建的故障检测模型实现对故障进行检测。本发明主要用于对柴油发动机的空气系统进行故障检测。
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公开(公告)号：CN116741304A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310711090.4
申请日：2023-06-15
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 一汽解放汽车有限公司
IPC分类号： G16C20/30 , G16C20/70 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 基于车联网大数据的柴油机原排氮氧化物预测方法，涉及发动机原排氮氧化物预测领域。解决了现有技术中原排NOx排放预测方法NOx预测精度低和模型泛化性能差的问题。本发明预测方法依赖于对实车运行数据进行预处理后，提取发动机有效运行信息，再利用数据结构融合重组的方式处理发动机有效运行信息，使其获得的训练样本为二维的矩阵，将其作为输入，训练样本最后时刻下NOx浓度作为输出，对CNN‑LSTM模型进行训练，通过训练后的模型对柴油机原排氮氧化物预测。本发明主要用于预测发动机原排的氮氧化物。
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公开(公告)号：CN114856811B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210577551.9
申请日：2022-05-25
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 一汽解放汽车有限公司
摘要： 柴油发动机空气系统健康评估方法，涉及发动机故障诊断领域。解决了现有技术中缺少根据柴油机在各复杂工况下的运行参数特征来表征空气系统健康状态的问题。本发明方法通过构建的训练样本集对CNN模型进行训练，利用训练后的CNN模型对实际样本进行健康识别；构建训练样本集的过程中，先对采集的参数进行预处理后，再确定预处理后的各时刻所采集的柴油机空气系统的特征参数，确定各时刻柴油机空气系统的健康状态类别并进行类别标记，再利用工况划分，使每个终选样本中包含3种工况，丰富样本使CNN模型感受视野更加丰富，提高训练精度及分类准确度。针对于柴油机工况进行划分后输入模型，更方便提取不同工况的运行参数特征，从而更为精确的表征空气系统的健康状态。
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公开(公告)号：CN113700558A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111022232.3
申请日：2021-09-01
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 一汽解放汽车有限公司
摘要： 柴油发动机空气系统故障检测方法，属于汽车故障检测领域。本发明解决了现有技术中柴油发动机故障检测模型检测精度低、检测速度慢的问题。本发明先利用1号健康数据集对初始发动机自编码器故障模型进行训练，获得初步训练完成的发动机自编码器故障模型；再利用2号健康数据集和一个故障数据集对初步训练完成的发动机自编码器故障模型进行验证，确定初步训练完成的发动机自编码器故障模型的重构误差阈值L，从而完成对发动机自编码器故障模型的构建；最后利用构建的故障检测模型实现对故障进行检测。本发明主要用于对柴油发动机的空气系统进行故障检测。
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公开(公告)号：CN114455242A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210236081.X
申请日：2022-03-10
申请人： 一汽解放汽车有限公司
摘要： 本申请涉及一种标准件立体存放库，包括多组存物组、传感器以及存物组件。多组存物组在第一方向上堆叠设置，每组存物组包括多个存物斗，同一存物组内的多个存物斗在同一平面上呈环形阵列排布，每个存物斗均具有一开口，且开口朝向存物斗所在的存物组的中心。传感器设于每个存物斗内，且传感器被配置为能够检测存物斗是否被占用。存取组件包括存取物叉及控制器，控制器被配置为能够操控存取物叉在多组存物组所围设出的空间内运动以存取物品。其中，第一方向与同一存物组内的多个存物斗所形成的平面垂直。整个立体存放库结构组成简单，安装维护方便。
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公开(公告)号：CN118502957A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410717476.0
申请日：2024-06-04
申请人： 一汽解放汽车有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , B60R16/023
摘要： 本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种车辆任务处理方法、装置和计算机设备。该方法包括：确定目标车辆中待处理任务对应的任务执行单元；将待处理任务分配至任务执行单元，以使任务执行单元执行待处理任务，得到待处理任务的任务处理结果；接收任务处理结果，并根据任务处理结果向任务执行单元发送偏差修正系数。本申请降低了车辆控制器的执行待处理任务的算力要求，实现了对目标车辆内算力资源的合理利用，保证了在不影响待处理任务正常执行的前提下，缓解了车辆控制器的计算压力，有效解决商用车数据量计算逐渐增大与云端算力不足的矛盾关系。
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公开(公告)号：CN117828364A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311866909.0
申请日：2023-12-29
申请人： 一汽解放汽车有限公司
IPC分类号： G06F18/22 , H01M8/04298 , H01M8/04992 , G01R31/378
摘要： 本发明公开了一种还原度确定方法、装置、设备及存储介质。提取实际燃料电池发动机运行过程中的工况特征，工况特征包括不同功率变化率对应的起始功率点的分布特征；计算测试工况特征与基准工况特征的余弦相似度，基准工况特征包括实际燃料电池发动机运行过程的全数据的各功率变化率下起始功率点的分布特征；根据测试工况特征与基准工况特征的余弦相似度确定测试工况的还原度。解决了当前构建的测试工况存在的无法评估设计的测试工况与实际运行工况相比的还原度，导致不利于对测试工况的精确度和解释性进行评估的问题，有效的评估了还原度，进一步增强对测试工况的精确度和解释性评估的能力。
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公开(公告)号：CN116718727A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310639106.5
申请日：2023-05-31
申请人： 一汽解放汽车有限公司
摘要： 本申请涉及一种车辆氮氧传感器故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：确定SCR系统在预设使能时段内的平均转化效率，预设使能时段位于SCR系统的工况处于稳定状态的时段内；获取第一氮氧传感器在预设使能时段内的第一氮氧化物浓度实测平均值，并获取第二氮氧传感器在预设使能时段内的第二氮氧化物浓度实测平均值；根据平均转化效率和第二氮氧化物浓度实测平均值，确定第一氮氧传感器的氮氧化物浓度理论平均值；在第一氮氧化物浓度实测平均值与氮氧化物浓度理论平均值的偏差，超过预设偏差阈值的情况下，判定第一氮氧传感器故障。采用本方法能够快速、可靠及准确的对第一氮氧传感器的故障进行诊断。
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