分会场

高效清洁燃烧

摘要

发动机爆震作为最典型的异常燃烧现象，严重制约着发动机热效率的提高，甚至可能对发动机造成不可逆的损害。随着信息学的发展，数据驱动技术被证明可以加速爆震检测模型的开发。然而，数据驱动建模本身对训练数据的依赖性极强。同时，数据驱动模型的计算成本仍然是影响实际应用的重要因素。为了在预测精度和计算成本之间实现适当权衡，本文提出了一种数据增强交叉建模方法，以加速高质量数据的生成。基于条件生成对抗网络，生成器转移加速了训练过程，为分类模型提供了更多有用的扩展数据，从而提高了检测精度。我们在配备了比亚迪提供的各种特定混合动力发动机的实验平台上对所提出的方法进行了全面评估。所提出的方法在更精确的检测精度和更小的运算成本方面表现出色。

关键词

爆震检测;数据驱动建模;数据增强;条件生成对抗神经网络

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