基于卷积神经网络的工程车EECU激励信号分类方法的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在现代工程车辆中，发动机电子控制单元（EECU）扮演着至关重要的角色，它犹如发动机的“大脑”，精准监控并调节着发动机的各项运行参数，从而确保发动机在不同工况下都能稳定、高效地运行。EECU的工作依赖于对各种激励信号的接收和处理，这些激励信号就如同传递信息的“使者”，携带了发动机运行状态的关键信息，对其进行准确分类是实现发动机精准控制以及车辆高效运行的基石。

在车辆运行监测方面，通过对EECU激励信号的有效分类，能够实时、精准地掌握发动机的运行状态。例如，当发动机处