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基于大数据的在用车简易瞬态工况法过程数据质量判断标准研究

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为分析简易瞬态工况法检测过程数据关键参数变化规律,实现对检测异常数据的快速预判,本文基于5万辆在用车简易瞬态工况法定期环保检测数据,统计分析了简易瞬态工况法195秒过程数据关键参数的变化关系.结果表明:①正常的怠速工况发动机转速范围在[612～922r/min],超出范围则数据异常的概率较大(95％置信区间);②简易瞬态工况法第125-133S,如果有连续4个及以上的发动机转速差ΔN<5r/min,则视为异常可疑数据;③简易瞬态工况法的第83-85S,如果连续这3秒的尾气O2浓度≥2％,CO2浓度≤11.6％,则视为异常可疑数据(95％置信区间).④简易瞬态工况法的第97-99S,如果连续这3秒数据的尾气O2浓度≥4.5％,CO2浓度≤9.7％,则视为异常可疑数据(97.5％置信区间).本文的研究有助于对机车环保检验过程数据进行快速预判、复查,进一步提高监管的针对性和高效性,提高机动车环保检验质量.
Research on the judgment standard of process data quality of VMAS for in-use vehicles based on big data

严雪梅、李涛、王永忠、尹胧、王意东

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简易瞬态工况法 在用车 大数据 排放检测 过程数据 异常数据

2023

时代汽车
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影响因子：0.014
ISSN：1672-9668
年,卷(期)：2023.(5)
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