基于支持向量机的汽车制动防抱死系统故障检测方法

为实现对防抱死系统(ABS)故障的精准检测,降低汽车行驶安全隐患,引进支持向量机(SVM)展开分析。在仅考虑汽车纵向运动的条件下,建立汽车行驶过程的动力学方程,提取ABS系统运行的力学特征参数;将SVM作为二分类方法,设定原始数据集合,应用SVM进行超平面信息检索,实现基于最小化经验的参数学习、参数的学习与决策函数的构建;建立系统正常运行因变量参考序列,根据参数的时间序列分布,进行系统序列的无量纲比较,以此实现系统故障的诊断与检测结果输出。对比实验结果表明:设计的故障检测方法实际应用效果良好。

基于传感器阵列的汽车尾气排放检测方法

传统方法往往只能检测出单一的气体浓度信息,而无法提供多维信息,这限制了对复杂排放情况的准确检测。因此,文章提出了基于传感器阵列的汽车尾气排放检测方法,该方法通过利用传感器阵列采集的多维信号数据并进行预处理后,建立了多层BP神经网络模型,并计算误差前反向传播值,提高检测精度和泛化能力,从而实现对汽车尾气排放情况的准确检测。实验结果证明,与传统方法相比,文章提出的检测方法在测量汽车尾气气体浓度方面表现出良好的精确度和可靠性,并且与国标法的结果相一致,为汽车尾气排放检测提供了一种高效、准确的解决方案。