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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于排放变量连续趋势的重型柴油车NOx排放状态识别方法，包括以下步骤：S1，获取重型柴油车实际道路运行工况下尾气管道NOx污染物的排放数据；S2，对获取的NOx污染物的排放数据中的缺失值和异常值进行识别和处理；S3，以处理后的排放数据为变量，引入连续趋势作为衡量标准，获取变量的连续趋势；S4，采用自组织映射算法对排放数据进行聚类；S5，对获得的簇进行分析，得到每簇中排放数据的主要特征；S6，根据排放变量的主要特征构建排放状态识别矩阵，通过排放状态识别矩阵获取每一簇的重型柴油车NOx排放状态。本发明的排放状态获取速度更快、无需人工反复设定并更新阈值且与车辆实际排放特征更加符合。
主权项：1.一种基于排放变量连续趋势的重型柴油车NOx排放状态识别方法，其特征在于,包括以下步骤：S1，利用便携式排放测试系统，获取重型柴油车实际道路运行工况下尾气管道NOx污染物的排放数据；S2，对获取的NOx污染物的排放数据中的缺失值和异常值进行识别和处理；S3，以处理后的排放数据为变量，引入连续趋势作为衡量标准，获取变量的连续趋势；S4，采用自组织映射算法对排放数据进行聚类；S5，对获得的簇进行分析，得到每簇中排放数据的主要特征；S6，根据排放变量的主要特征构建排放状态识别矩阵，通过排放状态识别矩阵获取每一簇的重型柴油车NOx排放状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于排放变量连续趋势的重型柴油车NOx排放状态识别方法
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