因为东方红6108柴油机的焚烧反响动力学过程及排放物的生成机理非常复杂，无意用此类简略分析来取代其十分繁复且精细的开发过程．研究在于：经过对不同柴油机以及同一柴油机不同工况下的实测数据进行整理和二次开发，概括并提醒其共性规律，为新品发动机正向开发过程中首要运转参数的初选供给依据．

(1) 导出了描绘东方红6108柴油机均匀指示压力的首要控制参数K ，将不同柴油机以及同一柴油机不同工况点对应的均匀指示压力回归成K 的单值函数．

(2) 导出了将过量空气系数及EGR 率这两项同时对缸内焚烧过程起稀释作用的参数统一于一体的缸内稀释参数L，东方红6108柴油机，柴油机NOx和PM 源排放随L值的变化呈现出明显的规律性．

(3) 经过剖析进气参数K ，可将拟开发东方红6108柴油机的动力性目标分解为增压压力、中冷后温度、东方红6108柴油机过量空气系数及EGR 率．

(4) 基于对柴油机的NOx及PM 源排放的实测数据的二次开发，总结出了其随过量空气系数或缸内稀释参数L的变化规律，可作为概念设计阶段过量空气系数和EGR 率的取值依据，并完成了对柴油机排放水平的初步猜测．

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含糊数学法对东方红6108柴油机毛病原因和现象进行含糊化处理，经过隶属函数处理故障原因与状态诊断问题，不需求树立静确的数学模型，经过含糊推理进行船只柴油机毛病诊断智能化，但该方法需求凭经历断定含糊化值，参数需求重复调整，导致船只柴油机故障准确性受到影响。关联度毛病诊断法经过对因素间关联程度进行分析，研究正常与毛病状态的关联性，从而确定东方红6108柴油机工作状况，但是其只能对多参数毛病辨认有效，对单参数毛病辨认精度适当低，限制其适用范围。

东方红6108柴油机神经网络是一种功能优异的智能学习方法，具有分布式存储、并行处理和自组织等特色，广泛应用于毛病诊断范畴，但由于船只柴油机的系统特性，毛病样本少，是一种小样本形式辨认问题，然而神经网络是根据经历风险醉大化准则的学习算法，要求样本大，关于小样本问题，易出现过拟合、部分醉长处等难题，导致毛病诊断准确性较低，因而神经网络不适合于小样本的船只柴油机毛病诊断。支撑东方红6108柴油机向量机( support vector machine，SVM) 是一种根据统计学习理论机器学习方法，东方红6108柴油机六组合，其根据结构化风险醉小化准则的小样本学习算法，很好地处理了神经网络的过拟合，维数灾以及部分醉优等难题，泛化推广能力强，在人脸辨认、语音识别、手写体辨认范畴得到了成功应用，将其应用于船只柴油机毛病诊断从理论上是可行的。因而本文提出一种支撑向量机的船只柴油机毛病诊断方法，经过支撑向量机树立东方红6108柴油机毛病诊断器，东方红6108柴油机四组合，并采用详细实例对其功能进行验证。

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东方红6108柴油机采用电子操控技能之后，其高海拔功能在很大程度上取决于其高原环境的标定技能的老练程度及标定结果，对电控柴油机的高原环境标定也提出了新的挑战。随着节能减排作业的不断推动，未来东方红6108柴油机高海拔排放操控必然也会成为柴油机高原环境适应性研讨的重要内容，东方红6108柴油机四配套，北京理工大学和昆明理工大学已开端了相关研讨。西方发达国家没有我国如此杂乱的高原环境，其东方红6108柴油机在高原排放等方面的规范无法直接引证，亟待自主建立。西方发达国家柴油机高原环境适应性研讨首要会集在３　０００ｍ以内内燃机功能指标的大气修正和高原排放等方面。

我国特别的高原环境条件推动了柴油机高原环境适应性研讨作业，在东方红6108柴油机高原环境适应性规范制定、增压器或燃油系统匹配、标定等研讨方面取得了较大进展。相关研讨方兴未已，未来还需求在以下几个方面进一步研讨：

ａ）有别于惯例环境，柴油机在高原环境下面对动力康复、燃油经济性改善、降低排放、进步低温起动功能等多重应战，在我国核心关键技能把握缺乏的布景下，需求进一步加强高原增压技能、低气压低温起动等柴油机高原功能进步的关键技能研讨；ｂ）我国柴油机排放、燃油耗费等法规首要引证欧洲规范，但是欧美并没有我国如此杂乱的高原环境，在东方红6108柴油机节能减排等持续推动的布景下，我国亟待自主建立和完善柴油机高原环境适应性规范体系；ｃ）先进的东方红6108柴油机电子操控技能的使用和发展是进步柴油机高原环境适应性的必然选择，但是我国轿车电子技能单薄，必须加强高新技能零部件开发，突破进步发动机水平的电控技能，为高原环境下的使用发展、匹配标定等奠定基础。

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