【摘 要】
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针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值（FCM,fuzzy c-means）,故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换（FRFT,fra
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,重庆邮电大学汽车电子与嵌入式工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61403053）, 重庆高校优秀成果转化项目（KJZH14207）
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针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值（FCM,fuzzy c-means）,故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换（FRFT,fractional fourier transform）下的故障特征提取与优化、核熵成分分析（KECA,kernel entropy component analysis）下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类。首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取三元催化器从时域到频域的精细故障信息,同
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