Training EGS-02 Rev.A_CN
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计一、课程概述商务数据分析是在企业中进行数据分析的应用，目的是为了帮助企业更好的理解市场、产品、客户等各种方面的数据，从而更好的制定发展战略。
本课程主要介绍商务数据分析的方法和应用，同时结合R语言进行实际操作示范，提升学生的数据分析技能。
二、课程目标本课程的主要目标是让学生了解商务数据分析的基础知识和方法，了解商务数据分析在企业中的应用。
同时，本课程也要求学生掌握R语言的使用，能够熟练的使用R语言进行商务数据分析。
三、课程内容1. 商务数据分析基础•商务数据分析的定义和意义•商务数据分析的过程和组成•商务数据分析的方法和工具•商务数据分析在企业中的应用2. R语言基础•R语言的介绍和安装•R语言基础语法•R语言的数据类型和数据结构•R语言的函数和包的使用3. 整理数据•数据的导入和导出•数据的清理和整理•数据的变换和重构4. 描述统计分析•数据的基本统计量和可视化•四分位数和箱线图•概率分布和分布计算•假设检验和置信区间5. 预测模型建立•线性回归模型•时间序列分析和预测•探索性数据分析•聚类分析和分类树6. 商务数据分析案例分析•经典商务数据案例分析•实际商务数据分析案例四、教学方式本课程采用讲解和实践相结合的教学方式，每个章节的教学内容都通过案例实践来展示。
通过丰富的案例实践，让学生熟练掌握R语言的使用和商务数据分析的方法。
五、评分方式本课程的评分方式采用平时作业和实践项目结合的方式。
平时作业占总评分的40%，实践项目占总评分的60%。
其中实践项目以小组为单位，每个小组需要完成一份商务数据分析报告，报告需要包括数据分析方法、数据清洗和整理、分析结果、结论和展示等内容，报告成果占实践项目总评分的90%。
每个小组还需要在课堂上进行报告展示，展示成果占实践项目总评分的10%。
六、参考书目1.《商务数据分析与应用（R语言实战）》2.《商务数据分析:方法与工具》3.《商务数据分析实战》4.《R语言实战》七、结语商务数据分析是当今企业发展过程中不可缺少的一个环节。
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计 (2)
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计背景数据分析已成为商务领域非常重要的技能之一。
全球各大企业都在积极开展数据分析工作，商务数据分析需求不断增长。
在这样的背景下，本课程设计旨在通过R语言深入探索商务数据分析的理论和实践应用。
目的本课程设计旨在通过案例研究和实际应用来提高学生的商务数据分析能力和实践技能，学习R语言对商务数据进行管理、分析和可视化的基础知识。
内容设计第一章：商务数据基础与R语言介绍主要介绍商务数据的定义，采集和处理方法，以及R语言的基本语法和使用。
其中包括R语言的安装及环境配置、R语言主要数据类型及数据输入输出、R语言基础语法等。
第二章：数据清洗和管理主要介绍数据清洗和管理的步骤和方法，包括数据处理、数据清洗、数据整合和数据管理。
同时还包括了数据预处理的步骤以及数据索引和排序等。
第三章：数据可视化主要介绍数据可视化的基础知识和实践技能。
通过R语言可视化工具包对商务数据进行可视化处理和分析。
包括数据可视化类型、绘图函数和实际案例应用等。
第四章：统计分析主要介绍商务数据分析的统计基础。
包括描述性统计分析、数据可视化、假设检验、回归分析、时间序列分析等内容。
同时也介绍R语言在统计分析方面的应用。
第五章：人工智能与商务数据分析主要介绍人工智能的概念以及人工智能在商务数据分析中的应用。
其中也包括了机器学习和深度学习的基础知识。
课程参考资料•《R语言实战》许文金编著，人民邮电出版社，2016年•《R语言数据分析实战》魏秀芳、叶向阳编著，中国人民大学出版社，2017年•《商务数据分析理论与实践》殷毅编著，清华大学出版社，2020年课程评价方式•期末卷面成绩占60%•课堂参与、作业得分和贡献度占40%总结本课程设计通过R语言对商务数据进行管理、分析和可视化的基础知识及应用，旨在提高学生的商务数据分析能力和实践技能，帮助学生在商务领域获得技术优势和竞争优势。
同时，课程内容针对实际商务问题，让学生在意识到数据管理和分析的重要性的同时，获得商务数据分析能力，具有实际应用价值。
中英文验证码深度训练
中英文验证码的深度训练通常涉及以下步骤：数据收集：首先需要收集大量的中英文验证码图片和对应的正确答案。
这些数据可以来自各种网站、应用程序或开源数据集。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括图像清洗、大小调整、灰度化等操作，以便于模型训练。
模型选择：选择适合的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）等。
模型训练：
使用训练数据集对模型进行训练，通过调整模型参数和优化器来最小化错误率。
模型评估：使用验证数据集对训练好的模型进行评估，以了解模型在未见过的数据上的表现。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化，例如调整模型结构、增加或减少层数、改变激活函数等。
部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，用于实际的中英文验证码识别任务。
《GoogleAnalytics数据分析实战课程》
流量分析
学习如何分析和评估网站的流 量来源、趋势和用户行为。
用户行为
深入了解用户浏览、交互和转 化的行为模式，以优化用户体 验。
用户参与
衡量用户与网站互动的参与程 度，从而提高用户满意度。
实际应用：如何利用Google Analytics监 控关键指标
1 目标设置
了解如何设置并跟踪关 键业务目标，如销售量 和注册转化率。
2 漏斗分析
利用Google Analytics 的漏斗分析功能，识别 和改进转化过程中的瓶 颈。
3 事件跟踪
学习如何利用事件跟踪 功能监控网站上的特定 用户操作和行为。
数据分析趋势
探索数据分析的最新趋势和未 来发展。
Google Analytics的数据采集流程和架构
1
数据采集
深入了解如何在网站上安装和配置
数据处理
2
Google Analytics跟踪代码，以收集用 户数据。
探索Google Analytics如何处理和分析
收集到的大量数据，以生成有用的报
表和指标。
3
数据存储
了解Google Analytics的数据存储方法 和策略，以保证数据的安全和可靠性。
理解Google Analytics中的访问者和会话
访问者特征
分析访问者的行为和特征，如 地理位置、设备类型和用户特 点。
会话管理
了解会话的概念和管理方法， 以更好地理解用户与网站的互 动。
用户参与度
探索如何衡量用户与网站的互 动和参与度，以评估用户体验。
Google Analytics的数据报表和指标体系
报表分类
介绍Google Analytics的不 同报表类型和它们所提供 的信息。
微调 二次预训练 -回复
微调二次预训练-回复如何进行微调和二次预训练？导语：微调和二次预训练是自然语言处理（NLP）中常用的技术，可以在特定任务上提高模型的性能。
本文将详细介绍如何进行微调和二次预训练，包括数据准备、模型选择、微调方法、训练流程以及常见问题。
一、数据准备：在进行微调或二次预训练之前，首先需要准备好适合特定任务的数据集。
数据集应该包含大量的样本，并且标注正确的标签或目标。
如果没有现成的数据集可用，可以通过手动标注或者利用众包平台（如Amazon Mechanical Turk）收集样本。
二、模型选择：选择合适的预训练模型是进行微调和二次预训练的重要一步。
常见的预训练模型包括BERT、GPT和XLNet等。
根据任务的具体需求和数据集的特点，选择适合的模型进行微调。
三、微调方法：微调是指利用预训练模型的参数作为初始参数，在特定任务上继续训练模型。
微调可以采用两种方法：全局微调和冻结微调。
1.全局微调：全局微调是指将所有的预训练参数作为初始参数，在特定任务上进行训练。
这种方法可以通过反向传播算法更新所有层的参数，但在训练过程中容易造成模型过拟合，因此需要合理设置学习率和正则化等超参数。
2.冻结微调：冻结微调是指在特定任务上只更新预训练模型的最后几层参数。
这种方法可以减少微调的参数量，提高训练速度，同时防止模型过拟合。
通常，预训练模型的前几层是通用特征提取器，后几层则是针对具体任务的分类器，因此只更新分类器的参数可以很好地适应特定任务。
四、训练流程：微调的训练流程通常包括以下几个步骤：1.加载预训练模型：将选择的预训练模型加载到内存中。
2.替换模型头部：根据任务需要，替换原有的分类器或回归器等模型头部。
3.选择优化器：选择合适的优化算法，如Adam、SGD等。
4.设置超参数：设置学习率、批次大小、训练轮数等超参数。
5.训练模型：使用训练集对模型进行训练，并在验证集上进行评估，根据评估结果调整超参数。
6.测试模型：使用测试集对微调后的模型进行评估，评估指标可以根据任务的不同选择。
检测标记训练-概述说明以及解释
检测标记训练-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述检测标记训练是一种重要的技术方法，用于识别和标记数据中的特定对象或特征，并基于这些标记的数据进行模型训练。
在现代科技发展的背景下，数据量爆炸式增长，需要有效地处理和利用这些数据。
检测标记训练技术应运而生，为各行业提供了解决方案。
本文将从检测技术、标记方法以及训练模型这三个方面进行探讨，分析其在各个领域中的应用和作用。
通过深入研究和实践，我们期望能够更好地理解和应用检测标记训练技术，为未来的发展提供更多的可能性。
1.2 文章结构文章结构主要分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言部分主要是对文章内容进行概述，介绍文章所要讨论的问题以及研究的目的。
在引言部分中一般会包括概述、文章结构和目的三个小节，用来引导读者对整篇文章有一个整体的认识。
2. 正文部分是文章的核心部分，主要包括检测技术、标记方法和训练模型三个小节。
在这部分中，作者会详细介绍相关的技术方法和理论，并通过实例或案例来说明其应用和效果。
3. 结论部分是文章的总结和展望部分，主要包括总结、应用前景和未来展望三个小节。
在这部分中，作者会对整篇文章进行总结，指出研究的意义和局限性，并展望未来的研究方向和发展趋势。
1.3 目的在本文中，我们将重点讨论检测标记训练的目的。
首先，我们需要明确的是，检测标记训练是指通过检测技术、标记方法和训练模型相结合，实现对特定目标的检测、标记和训练的过程。
我们的主要目的是探讨在现代科技发展的背景下，如何利用先进的技术手段和方法，提高对目标对象的识别、识别准确度和识别速度。
同时，我们也将探讨如何通过训练模型，提高对目标对象的预测能力和推理能力，以应对不断变化和复杂化的实际应用场景。
总之，我们的目的是通过检测标记训练，不仅提升对目标对象的识别和理解能力，还能够在各种实际应用场景中取得更好的效果，为人们的日常生活和工作提供更便捷、高效的服务。
2.正文2.1 检测技术在检测标记训练中，检测技术扮演着至关重要的角色。
逻辑回归训练二分类问题
逻辑回归训练二分类问题逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的统计学习方法。
它通过使用逻辑函数对观测变量进行建模，并将结果映射到一个概率值区间（0到1之间）。
这个概率值可以解释为属于某一类别的可能性。
在逻辑回归训练二分类问题时，我们首先要准备一个带有标签的训练数据集，其中每个观测变量都有一个已知的类别标签。
然后，我们需要将数据集划分为训练集和验证集，以便评估模型的性能。
接下来，我们使用逻辑回归算法对训练集进行训练。
这个过程通过调整模型的参数，使得模型能够在训练数据上最大化似然函数或最小化损失函数。
常用的最优化算法包括梯度下降法和牛顿法。
训练完成后，我们可以使用训练得到的模型对新的观测变量进行预测。
通过计算逻辑函数的输出值，我们可以得到每个观测变量属于正类别的概率。
通常，如果预测概率大于一个阈值（例如0.5），我们就将观测变量分类为正类别；否则，我们将其分类为负类别。
逻辑回归具有许多优点。
首先，它是一个简单且高效的分类算法，特别适用于线性可分的问题。
其次，逻辑回归可以通过加入正则化项来防止过拟合，改善模型的泛化能力。
此外，逻辑回归可以提供每个特征对输出结果的影响程度，帮助我们理解问题的本质。
然而，逻辑回归也存在一些限制。
例如，它假设特征之间是线性相关的，因此对于非线性问题可能表现不佳。
此外，逻辑回归对异常值比较敏感，可能导致模型性能下降。
总的来说，逻辑回归是一种常用且灵活的分类算法，适用于许多二分类问题。
选择适当的特征和调优模型参数是提高逻辑回归性能的关键。
通过合理使用逻辑回归，我们可以解决许多现实生活中的分类问题。
二分类逻辑回归算法的应用
二分类逻辑回归算法的应用标题：二分类逻辑回归算法在实际应用中的解析与步骤【引言】二分类逻辑回归（Binary Logistic Regression）是一种广泛应用的统计学习方法，主要用于处理因变量为二分类的问题，例如预测用户是否会购买某个产品、邮件是否为垃圾邮件等。
该算法通过构建一个能最大化数据集似然概率的模型，实现对样本类别进行准确预测的目标。
本文将详细探讨二分类逻辑回归算法的应用场景、工作原理，并逐步介绍其在实际问题解决中的实施步骤。
【二分类逻辑回归的应用场景】1. 信用评估：银行和金融机构在审批信用卡或贷款申请时，可以利用二分类逻辑回归模型，根据客户的收入水平、负债情况、历史信用记录等多个特征变量，预测客户未来违约的可能性。
2. 医疗诊断：在医疗领域，二分类逻辑回归可用于疾病预测，如判断患者是否患有某种疾病，依据的是病人的生理指标、生活习惯等因素。
3. 电商推荐系统：电商平台可以通过分析用户的浏览历史、购物车行为、点击率等数据，运用二分类逻辑回归模型预测用户购买商品的概率，从而实现精准营销。
4. 社交网络分析：判断某条消息是否为虚假信息或者预测用户是否会对某内容点赞、分享，都可以借助二分类逻辑回归进行预判。
【二分类逻辑回归的工作原理】二分类逻辑回归的核心思想是基于sigmoid函数构造一个线性决策边界。
它首先将输入的多个特征变量通过线性组合映射到一个新的值，然后通过sigmoid函数将其转化为(0,1)区间的概率值，这个概率值即为正类别的预测概率。
当该概率超过设定阈值时，预测结果为正类别；反之则为负类别。
数学表达式通常表示为：P(y=1 x)=1/(1+e^(-z))，其中z=β0+∑(βi*xi)，β0为截距项，βi为特征权重，xi为第i个特征变量。
【二分类逻辑回归的实施步骤】1. 数据预处理：收集相关数据后，首先需要对数据进行清洗，处理缺失值、异常值等问题，同时进行标准化或归一化处理，使得不同特征具有可比性。
2024年机器学习培训资料
的距离之和最小。
K-means算法实现步骤
02
初始化聚类中心、分配数据点到最近聚类中心、更新聚类中心
、重复分配和更新步骤直至收敛。
K-means算法优缺点
03
优点包括简单易懂、收敛速度快；缺点包括需要指定K值、对初
始聚类中心敏感、可能陷入局部最优解。
层次聚类方法介绍与比较
层次聚类方法原理
通过不断将数据点或已有聚类进行合并或分裂，形成树状 的聚类结构。
2024年机器学习培训资料
汇报人:XX
2024-01-27
目
CONTENCT
录
• 机器学习概述 • 数据预处理与特征工程 • 监督学习算法及应用 • 非监督学习算法及应用 • 神经网络与深度学习基础 • 模型评估与优化策略
01
机器学习概述
定义与发展历程
定义
机器学习是一种通过训练数据自动发现规律，并应用于新数据的 算法和模型。
阐述逻辑回归模型的基本概念， 包括sigmoid函数、最大似然估 计等，以及如何处理二分类和多 分类问题。
80%
模型评估与优化
介绍线性回归和逻辑回归模型的 评估指标，如均方误差、准确率 、召回率等，以及模型优化的方 法，如正则化、特征选择等。
支持向量机（SVM）原理及实践
SVM基本原理
详细解释支持向量机的基本原 理，包括线性可分与线性不可 分的情况、核函数的选择等。
神经网络层次结构
详细阐述神经网络的层次结构，包括 输入层、隐藏层和输出层，以及前向 传播的过程。
反向传播算法和梯度下降优化方法
反向传播算法原理
深入解析反向传播算法的原理，包括误差的反向传播和权重的更 新过程。
梯度下降优化方法
机器学习训练方法教程
机器学习训练方法教程
1. 概述
机器研究是人工智能领域的一项重要技术，通过给定的数据和标签，训练模型来自动完成特定任务。
本教程将介绍机器研究训练的基本方法。
2. 数据预处理
3. 选择合适的机器研究算法
根据任务的类型和数据的特点，选择适合的机器研究算法进行训练。
常见的机器研究算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
4. 划分数据集
将原始数据集划分为训练集和测试集是机器研究训练的重要步骤。
通常，将大部分数据用于训练，少部分数据用于测试。
这样可以评估模型在未见过的数据上的性能。
5. 模型训练
使用训练集进行模型训练。
根据选择的机器研究算法，通过不断地调整模型参数，优化模型的性能。
训练过程中可以使用交叉验证等技术来评估和调整模型。
6. 模型评估
使用测试集对训练好的模型进行评估。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
根据评估结果，可以进一步优化模型或选择合适的算法。
7. 模型应用
训练好的模型可以用于实际应用中，完成各种机器研究任务，如分类、回归、聚类等。
将新的数据输入到模型中，可以得到相应的预测结果。
8. 结论
本教程介绍了机器研究训练的基本方法，包括数据预处理、算法选择、数据集划分、模型训练、模型评估和模型应用等步骤。
通过掌握这些方法，可以在特定任务中应用机器研究来取得更好的效果。
以上是对机器学习训练方法的简要介绍，希望能对您有所帮助。
训练结果分析报告
训练结果分析报告介绍本文档是一份训练结果分析报告，旨在通过分析训练结果来评估模型性能。
我们使用了XXX模型在YYY数据集上进行了训练，并对训练结果进行了详细的分析和解释。
该报告将提供训练指标、模型效果以及可能存在的问题和改进方向。
训练指标在这一部分，我们详细介绍了模型训练期间监测到的训练指标。
这些指标可以帮助我们了解模型的训练进度和效果。
损失函数损失函数是衡量模型预测与真实标签之间差异的指标。
我们追踪训练期间的损失函数值，以评估模型在不同训练阶段的表现。
以下是训练过程中损失函数的变化情况：Epoch 1: Loss - 1.2456Epoch 2: Loss - 0.9784Epoch 3: Loss - 0.8651...Epoch 10: Loss - 0.5320从上述数据可以看出，随着训练的进行，损失函数的值逐渐减小，说明模型在逐渐学习和调整参数。
准确率准确率是评估模型分类任务表现的重要指标。
我们在训练过程中还追踪了模型的准确率变化情况。
以下是训练过程中准确率的变化情况：Epoch 1: Accuracy - 0.7134Epoch 2: Accuracy - 0.7845Epoch 3: Accuracy - 0.8267...Epoch 10: Accuracy - 0.9102从上述数据可以看出，随着训练的进行，模型的准确率逐渐提高，说明模型在学习和适应数据。
模型效果分析在这部分，我们通过评估模型在测试集上的表现，来进一步了解模型的效果。
测试集准确率我们将模型在测试集上的准确率作为主要评价指标之一。
根据计算，模型在测试集上的准确率为0.91，这意味着模型能够正确预测测试集中91%的数据样本。
混淆矩阵混淆矩阵是可视化评估模型分类任务结果的一种方法。
它将模型预测结果和真实标签进行对比，展示了分类结果的详细信息。
以下是混淆矩阵：预测为正样本预测为负样本真实正样本 50 5真实负样本 3 42从混淆矩阵可以看出，模型在预测正样本时有50个真正样本和5个假负样本，预测负样本时有3个假正样本和42个真负样本。
segement anything 训练集 格式
segement anything 训练集的格式在训练集中使用Segment Anything（任意分段）的算法时，数据集的格式对于算法的训练和预测是很重要的。
下面是关于Segment Anything 训练集格式的一些建议：1. 输入数据格式：Segment Anything 算法通常适用于文本和语音数据等序列数据。
如果你的训练集是文本数据，可以将每个样本看作一个句子或一个文档。
如果是语音数据，可以将每个样本看作音频的一部分或一个完整的音频段。
2. 标签/目标格式：在Segment Anything 中，我们的目标是对输入进行分段，因此需要为每个训练样本提供正确的分段标签。
标签通常是一个与输入数据具有相同长度的序列，其中每个元素表示一个片段的开始或结束。
例如，对于文本数据，可以使用标签序列如[0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0]，其中1表示片段的开始，0表示片段的结束。
3. 样本数量：为了训练算法，需要足够数量的样本覆盖不同场景和情况。
样本的数量可以根据具体情况进行选择，通常越多越好，以获得更好的训练效果。
4. 样本的平衡性：在构建训练集时，应尽量保持不同类别样本的平衡性，即每个类别的样本数量大致相等。
这有助于避免模型偏向某个类别，从而提高算法的泛化能力。
5. 数据集拆分：为了评估算法性能，通常将训练集划分为训练集和验证集（或测试集）。
训练集用于训练算法，验证集（或测试集）用于评估模型的性能。
可以根据具体需求划分数据集，常见的比例是70% 训练集和30% 验证集（或测试集）。
综上所述，Segment Anything 的训练集通常包括输入数据和相应的分段标签。
在构建数据集时，我们需要注意样本的格式、样本数量、样本的平衡性以及将数据集拆分为训练集和验证集（或测试集），以获得更好的训练效果和对算法性能的准确评估。
二分类模型训练
二分类模型训练
训练二分类模型通常需要以下步骤：
数据收集和预处理：收集与问题相关的数据，并进行预处理。
这可能包括数据清洗、缺失值处理、特征工程、数据标准化或归一化等操作，以确保数据质量和可用性。
数据分割：将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。
选择模型： 根据问题特点和数据类型选择适当的二分类模型，例如逻辑回归、支持向量机 SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。
特征选择和模型训练：根据特征的重要性选择特征，然后使用训练集对选定的模型进行训练。
模型评估：使用测试集评估模型的性能。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线下面积 AUC-ROC）等。
模型优化： 根据评估结果调整模型参数或尝试不同的模型、特征组合，以提高模型性能。
模型验证与部署：在验证集上验证模型性能，确认模型的泛化能力，最终将训练好的模型部署到实际应用中。
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Air/Fuel Ratio Control
什么是当量空燃比(λst) ? 完全燃烧一定量燃气所需要的空气量。 什么是空燃比? 实际空气量除以完全燃烧燃气所需要的空气量。
Proprietary Information
7
Air/Fuel Ratio Control
Lambda stoich. = 10 m3/m3
Proprietary Information 26
EGS-02 HMI
EGS 监控程序：
• Windows程序，使用鼠标键盘操作 • 在线修改参数。 • 5种用户级别：
Level Level Level Level Level 1：监控EGS。密码保护。 2：能监控并访问有限的菜单。密码保护。 3：能监控并修改所有发动机运行作需要的参数。密码保护。 4：能监控并修改所有试车时需要修改的参数。密码保护。 5：能监控并修改所有参数。密码保护。
2000
CO 1500 1200 1000 900 850 800 850 950 1200 20000 3500 800 NOx 500 500 500 500 500 500
HC 1000
0 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7
Proprietary Information
13
Why A/F Ratio Control Lambda>1
TEMP. CORRECTION
当混和气温度升高
260 250 240 230 220 21 0 200 1 90 1 80 1 70
• NOX也会更高，而且发动机可能开始爆震 • 为了补偿这种情况，混和气必须更稀
Lambda correction
EGS-02 I/O
可选的模拟输入信号：(共7个)
• CH4信号 • 发动机冷却水温传感器(ECT) • 用于增压控制的节气门压力传感器(PTP) • 节气门位置反馈(TPS)，用于瞬态控制(可选) • 速度/负荷设定 (速度/负荷控制) • 速度偏置 • 电位器微调空燃比
可选模拟输出信号：(共2个) • 旁通阀/废气阀
5. 不需Lambda传感器的闭环控制(需要功率信号)。
6. PC可编程。 7. 系统适应性强。
Proprietary Information
21
EGS-02+TecJet
最终：
更好的启动性能。 改善瞬态响应。 改善排放控制。 更容易进行试车。 减少零部件数目。 降低维的轴效率
• 非增压下的低功率输出
• 较低的热负荷 • 较高的轴效率
Proprietary Information
9
Air/Fuel Ratio Control
1.2 Lambda Lambda 1.1 1 0.9 0.8 0 25 50 75 100 125 Stoich.
12
Why A/F Ratio Control Lambda>1
REF Lambda
200 195 190 185 180 175 170 165
• 在低负荷时(缸内温度较低，同时混和气 流量也较小)，Lambda必须控制在较低 水平，否则火花塞不足以点燃混和气。 • 在高负荷时混和气必须更稀，保证在排放 法规限制之内，同时避免爆震。
16 14 12
Quantity (m3)
10 8 6 4 2 0 0.9 1 Lam bda 1.5 Qair Qgas
Proprietary Information
8
Air/Fuel Ratio Control
当量燃烧发动机
• Lambda=1 • 极低的排放(使用催化器)
稀薄燃烧发动机
• Lambda>1 • 低排放(不使用催化器)
5
Air/Fuel Ratio Control
为什么需要空燃比控制？
空燃比的限制： • 燃气属性，太浓或者太稀都不能正常燃烧 • 点火系统，点燃混和气的能力 • 发动机的结构/应用，爆震/失火/效率 • 发动机负荷/效率 • 混和气温度 • 排放法规
Proprietary Information
6
Closed Loop AFR Control
全功能的空燃比控制系统
• Venturi混合器 • ECU控制的单点燃气控制阀(TecJet)
基本的空燃比曲线作为负荷，转速、MAP、MAT的函数。通过功率传感器或 氧传感器反馈。燃气供应量由ECU和TecJet控制。
Proprietary Information
1 60 1 50 1 40 1 30 1 20 1 1 0 1 00 90 80 70 60 50 40 30 20 1 0 0 1 0 1 5 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
MAT ° C
Proprietary Information
14
18
EGS-02+TecJet
EGS-02+TecJet系统
• 全功能的空燃比控制系统 • 可选的速度/负荷控制 • 完全可编程的空燃比 - 通过功率传感器反馈(GQCL) - 通过氧传感器反馈(UEGO Closed Loop)
Proprietary Information
19
EGS-02+TecJet
Proprietary Information
25
EGS-02 I/O
可选的开关量输入信号：(共9个)
• 怠速/额定开关 • 升/降速开关 • 发电机/并网断路器 • 复位开关 • 燃气种类选择(天然气和丙烷切换时使用) • Fuel On • 节气门故障
可选开关量输出信号：(共3个) • 主/辅报警 • 其他
Proprietary Information
3
Gas Engine
柴油发动机点燃的条件
• 压缩终点产生高温足够点燃柴油 • 正确的空燃比
气体发动机点燃的条件
• 正确的空燃比 • 足够的能量点燃混和气 • 压缩终点压力不是非常高
Proprietary Information
4
Gas Engine
用于燃气品质闭环控制的传感器：(共1个)
• 实功信号，实时测量三项电压/电流，Cos(phi)。
试车时需要的传感器 (Lambda闭环需要的)：(共1个)
• Lambda 传感器 (UEGO)，标定发动机充气效率。
模拟信号输出：(共1个)
• 混和气节气门(PWM信号)
Proprietary Information 24
点燃混和气需要适当的混和气浓度
• 在柴油机中，这是一个自动的过程。喷射出的燃油蒸发和空气混合， 形成能够点燃的空燃比
• 在气体机中，适当的空/燃混和气(空燃比和均质性)必须在缸前形成。 如果混和气不均匀，火焰前端就不能燃烧所有的燃气，失火或爆震 就会发生。
Proprietary Information
Presentation EGS / TecJet
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EGS System
EGS系统是一个全功能的控制系统
原来的EGS-01被更先进的EGS-02替代。一少部分EGS-01的功能将不再支持。
EGS-02系统组成： • EGS-02+TecJet • 爆震控制系统(Firefly) • 点火控制系统(IC920)
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•发动机输出功率更高 •混和气温度也更高 •排放法规的限制也更加严格
•燃气品质的波动(甲烷数)
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Why A/F Ratio Control Lambda>1
Lambda NOx HC 6000 0.9 2000 1 4000 5000 1.1 5000 1.2 5000 1.3 4000 4000 1.4 2000 1.5 900 300 3000 1.6 1.7 150 CO
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EGS-02+TecJet
CAN
Qg Density
FGP delta p FGT Position Malfunction
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EGS-02 I/O
传感器：(必选)
用于开环控制的传感器：(共4个)
• 速度传感器 (MPU1个) • MAP传感器 (2个) • MAT传感器 (NTC1个)