刘洋，潘金冲，林延松，张云龙，帅石金，华伦

(1.清华大学汽车安全与节能国家重点实验室，北京 100084；2.清华大学苏州汽车研究院(吴江),江苏 苏州 215200)

缸内直喷(Gasoline Direct Injection，GDI)汽油机因其良好的燃油经济性逐渐得到广泛应用，然而直喷造成的混合气不均匀使其颗粒物排放相比传统进气道燃油喷射(Port Fuel Injection，PFI)汽油机显著增加[1]。《轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》中同时对颗粒物质量(Particulate Matter，PM)和颗粒物数量(Particulate Number，PN)进行限制，限值分别为0.003 g/km和6×1011个/km。为应对颗粒物排放难题，三效催化器集成汽油机颗粒捕集器(Gasoline Particulate Filter，GPF)的后处理系统已成为当下汽油车的标准配置。

根据法规要求，汽油车需要通过车载诊断系统(On-Board Diagnostics，OBD)对影响发动机排放的传感器和部件进行监测和诊断。GPF作为OBD关注的重要部件之一，国内外对其诊断方法展开了相应研究。文献[2]和[3]分别提出基于压差和炭烟氧化机理的GPF模型进行再生控制和诊断，文献[4]论述了基于射频传感器的GPF监测和诊断方法。总体来说，目前研究处于起步阶段，主要面临标定难度大，诊断可靠性和频繁度难以平衡，开发成本高等问题。

随着近年来人工智能的发展，神经网络在各领域得到了大量应用。在面对复杂故障诊断问题时，基于神经网络的方法具有建模简单，泛化能力强，准确度高等优势[5-7]。

1 基于神经网络的故障诊断

1.1 神经网络理论

神经网络是机器学习的经典模型之一，其最大特点在于类似人脑神经元的网络结构，分为输入层、输出层和若干隐含层。……