基于李群理论的汽油发动机尾气分析模型匹配算法研究

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为了准确对发动机尾气排放状态和规律进行分析,本文提出了一种基于李群理论的汽油发动机尾气分析模型。该模型针对尾气排放量的非线性变化特征,利用李代数和李群之间的指数映射关系建立李群仿射模型,然后在流行拓扑空间上对尾气中主要污染物的含量进行建模。通过模型匹配算法实现对尾气排放状态的正常与否进行分析。该方法利用数据的流行拓扑信息,有效提高了非线性建模和匹配的准确性和效率。在福特蒙迪欧牌轿车上的实验结果表明,该模型能够以较高精度对汽油机尾气排放状况进行建模和状态匹配。 In order to accurately analyze the status and laws of engine exhaust emissions, this paper presents a gasoline engine exhaust analysis model based on Lie group theory. According to the non-linear variation characteristics of exhaust emissions, this model establishes the Lie group affine model by using exponential mapping between Lie algebras and Lie groups, and then models the content of major pollutants in the exhaust gas in the topological space. Through the model matching algorithm to achieve the normal state of exhaust emissions were analyzed. This method uses the popular topological information of data to effectively improve the accuracy and efficiency of nonlinear modeling and matching. The experimental results on the Ford Mondeo sedan show that the model can model and match the exhaust emission of gasoline engines with higher accuracy.
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