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作者：张华磊;吕江毅;冯志新;陈屈武;
单位：北京电子科技职业学院汽车工程学院;沈阳航空航天大学机电工程学院;
摘要：当发电机离合器没有成功完成接合或分离动作时，车辆无法完成电动汽车模式和混合动力汽车模式的模式转换，此时发动机无法正确实现动力传递。因此，采用数据驱动技术实现对发动机离合器连接状态的异常检测，先对车辆动力结构和发动机离合器行为进行阐述，接着使用数据差值和模式提取对数据进行预处理，然后展示基于多层感知器、长短期记忆、卷积神经网络和支持向量机这四种机器学习算法的异常检测模型训练方法，最后借助北京奔驰汽车有限公司的实际车辆测试数据和样机平台测试数据对模型性能进行验证。实验结果表明，长短期记忆算法和卷积神经网络性能较差，多层感知器和支持向量机则能较好的诊断出离合器的异常连接状态，且支持向量机性能表现最佳，准确率最高达到98.7%。
关键词：混合动力车;;发动机离合器;;连接状态;;异常检测;;数据驱动
基金资助：国家教育部科技发展中心资助专项课题(ZJXF2022027)
