公开(公告)号：CN118520924A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410532967.8

申请日：2024-04-29

Applicant: 中国第一汽车股份有限公司

Inventor： 慕立超 ,  张文韬 ,  徐宁宁 ,  闫涛 ,  郝伟 ,  郑吉 ,  吴同 ,  韩云峰 ,  郑海亮 ,  王双龙

IPC: G06N3/084 ,  G01M15/00 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0499 ,  F02B77/08

Abstract: 本申请涉及发动机性能优化技术领域，特别涉及一种发动机优化方法、装置、车辆及存储介质。方法包括：获取多个发动机的标定数据和发动机性能影响因素；利用多个发动机的标定数据训练神经网络得到目标发动机模型，并基于发动机性能影响因素确定目标发动机模型的优化权重，根据优化权重优化目标发动机模型参数，得到最终发动机模型；根据最终发动机模型确定待标定发动机的目标标定数据，根据目标标定数据对待标定发动机进行标定。由此，通过在优化神经网络的同时考虑发动机性能影响因素，可以得到发动机动力性和经济性最佳的标定数据，解决现有技术需要占用大量计算资源，以及未充分考虑发动机性能影响因素，导致发动机优化结果准确性较差的问题。

公开(公告)号：CN118503836A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410543923.5

申请日：2024-04-30

Applicant: 中国第一汽车股份有限公司

Inventor： 慕立超 ,  张文韬 ,  徐宁宁 ,  闫涛 ,  郝伟 ,  郑海亮 ,  郑吉 ,  韩云峰 ,  冯朋朋 ,  吴同

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/213 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06N3/044

Abstract: 本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种发动机的故障诊断方法、装置、车辆、介质及程序，其中，方法包括：获取发动机的历史故障数据；将历史故障数据输入至特征提取模型，特征提取模型输出发动机的故障类型特征，其中，特征提取模型包括多层受限玻尔兹曼机网络，多层受限玻尔兹曼机网络逐层提取发动机的故障类型特征；根据发动机的故障类型特征生成训练数据集，利用训练数据集训练决策树模型，利用训练完成的决策树模型预测发动机的故障诊断结果。由此，解决了相关技术中发动机故障诊断技术的客观性和准确性较低、无法有效全面利用发动机故障数据导致预测效率较低问题。