[发明专利]基于深度学习的内燃机标定系统及方法在审
| 申请号： | 202210461354.0 | 申请日： | 2022-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN114819086A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 董光宇;陈韵;牛庆仁;李理光;廖善彬;黄晓波 | 申请（专利权）人： | 南昌智能新能源汽车研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06K9/62;F02D41/24 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 何世磊 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的内燃机标定系统及方法，该系统包括数据采集模块、前馈执行模块和远程神经网络训练模块：数据采集模块用于采集内燃机的数据，并将数据转换成输入参数；前馈执行模块包括一神经网络模型及执行器，神经网络模型用于对输入参数进行数据处理，以得到训练数据；远程神经网络训练模块用于针对标定目标选择神经网络算法，并根据神经网络算法对训练数据进行训练，得到更新后的模型参数；执行器用于根据更新后的模型参数更新神经网络模型，并利用更新后的神经网络模型对标定目标执行标定。本发明基于数据分时/实时上传到下载的远程神经网络训练模块，实现内燃机不同工况下排放指标的精确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 内燃机 标定 系统 方法 | ||
【主权项】：
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