【摘 要】
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应用径向基函数网络（RBFNN）和压缩映射遗传算法（CMGA）的融合理论,提出了车用催化转化器劣化的在线预测策略。利用催化转化器劣化试验数据作为RBFNN的输入,影响催化转化器劣化的性
【机 构】
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河南城建学院,江苏大学汽车与交通工程学院
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应用径向基函数网络（RBFNN）和压缩映射遗传算法（CMGA）的融合理论,提出了车用催化转化器劣化的在线预测策略。利用催化转化器劣化试验数据作为RBFNN的输入,影响催化转化器劣化的性能参数作为RBFNN的输出,进行了车用催化转化器劣化的模糊预测。利用RBF-CMGA融合预测策略,进行了车用催化转化器的空燃比特性、起燃比特性的劣化试验。结果表明：CO、HC和NOx的劣化系数分别为1.27、1.48、1.03,验证了该融合预测策略具有较好的分辨率,可用于车用催化器在线劣化预测。
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