爆震现象严重限制了汽油机经济性、动力性的提高,故而有必要对汽油机爆震识别进行深入研究。燃烧压力信号是最为直接的爆震识别信号源,基于缸压的爆震识别方法已越来越多的应用于工程实践。本研究以汽油机燃烧测试为基础,针对现有基于缸压的爆震识别算法的不足,提出三种爆震识别方法。角域动态窗口爆震识别算法研究了角域条件下基于爆震高频振动能量积分效应的爆震识别和爆震强度评价的动态方法。引入爆震能量相对标识参数ΔE表征爆震窗口和参考窗口内高通爆震信号累积积分能量之差,根据爆震能量相对标识参数ΔE的变化进行爆震窗口域的动态判定,从而准确识别爆震发生和合理评价不同工况条件下的爆震强度,以此为指导思想,在Simulink中建立了角域动态窗口爆震识别系统,并用燃烧测试实验对系统的稳定性和方法的可行性进行分析和验证,取得良好效果。该方法克服了VDO算法固定窗口的缺陷,使窗口宽度选择更为准确合理,减少了窗口宽度选择上对工程经验的依赖。基于爆震因子统计特性的爆震识别方法以爆震事件的随机性为基础,通过D检验,Lilliefors检验分析爆震因子概率分布特性发现:非爆震工况爆震因子样本服从正态分布;爆震工况爆震因子样本不服从正态分布;可通过跳度检验异常值检验手段剔除爆震工况样本的异常值,使之服从正态分布,且剔除的异常值为工况中的爆震事件。爆震识别过程不需要阀值来判别爆震事件,从而避开了爆震阀值的选择,通过对比不同窗口下的爆震强度,发现该算法对窗口宽度不敏感,从而降低了窗口宽度对爆震识别的影响,降低了爆震识别对工程经验的依赖。从实验分析来看,该算法可以很好的检测工况中的爆震事件,使爆震因子的应用更为合理。基于燃烧高频振动信号时间序列模型的爆震识别方法将系统识别的概念引入爆震检测中,形成了一种给定置信度的爆震阀值,虽以之判别爆震事件仍不具备绝对性,却可以确定误判的概率。分析中以燃烧高频信号为系统输出,构建系统数学模型,则燃烧信号的变化表现为系统模型参数的变化。本次分析中选择缸压峰值前后100、150个数据点作为爆震窗口,用随机选择的一系列爆震窗口内高频振动信号构建时间序列模型,并以模型参数向量均值的马氏距离为爆震识别标识。采用蒙特卡洛方法处理非爆震工况数据,确定了置信度为99%的爆震阀值。该方法可以控制爆震阀值的置信度,确定被爆震事件被误判的概率,爆震和非爆震工况的马氏距离远离爆震阀值,爆震识别清晰明显,另外,由于时间序列分析中不需要曲轴转角信号,使燃烧测试实验更为简单方便。从实验结果来看,三种方法均可合理的进行爆震事件识别和工况爆震强度评价且较现阶段爆震识别算法都有一定优势。