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基于数据驱动的发动机控制系统多模型故障诊断方法研究的开题报告
一、研究背景
车辆发动机控制系统是保证车辆动力性、经济性和环保性能的重要部件，而发动机故障是影响车辆性能和安全的主要因素之一。因此，对于发动机故障的快速诊断对于提高车辆可靠性和安全性具有重要意义。
近年来，随着车载传感器及计算机技术的不断发展，基于数据驱动的发动机控制系统多模型故障诊断方法逐渐成为研究的热点。该方法主要通过收集发动机的运行数据，建立多个发动机模型，利用数据挖掘和机器学习算法实现对于故障的自动诊断。
二、研究目的
本文的主要研究目的是建立一种基于数据驱动的发动机控制系统多模型故障诊断方法，以实现对于发动机故障的快速诊断和准确定位，并提高车辆的可靠性和安全性。
三、研究内容
1.数据采集和预处理
在车辆运行过程中，发动机控制系统会产生大量的运行数据，包括发动机的转速、功率、温度、油耗等。本文将通过OBD(车载诊断系统)或CAN总线读取发动机的运行数据，采用预处理方法如数据清洗、归一化等，对数据进行预处理，以达到更好的数据质量。
2.多模型建立
基于收集到的发动机运行数据，本文将建立多个发动机模型，包括正常工况模型和常见故障模型，如点火故障、燃油系统故障、气缸压力异常等。通过建立不同的模型，可以实现对于不同故障的诊断和定位，提高诊断的准确性和可靠性。
3.特征提取和选择
针对所建立的发动机模型，本文将通过机器学习算法实现特征提取和选择，选择最具代表性的特征，以实现对于发动机故障的快速诊断和定位。
4.故障诊断和定位
根据所建立的多个发动机模型和特征选择，本文将利用机器学习算法，实现对于发动机故障的自动诊断和准确定位。
四、研究意义
本文所研究的基于数据驱动的发动机控制系统多模型故障诊断方法，可以提高发动机故障的诊断效率和精度，对于提高车辆的可靠性和安全性具有重要意义。此外，该方法可应用于其他复杂系统的故障诊断和预测领域。
五、研究计划
1.2021年5月至6月：了解相关文献，收集并整理相关数据
2.2021年6月至7月：建立多模型，进行训练和测试
3.2021年7月至8月：进行特征选择和优化
4.2021年8月至10月：进行实验验证，对比分析结果
5.2021年10月至11月：撰写论文并进行修改
6.2021年12月：完成论文并进行答辩
六、参考文献
[1]李亚辉.基于数据驱动的汽车发动机故障诊断方法研究[D].合肥工业大学,2017.
[2]贺媛.汽车发动机故障诊断技术研究[D].西北工业大学,2018.
[3]陈振国.基于数据挖掘的汽车发动机故障预警研究[D].武汉科技大学,2017.