数据流检测
浅谈汽车故障检测中数据流数值分析方法
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浅谈汽车故障检测中数据流数值分析方法
韦帮楼
（ 宾县添星机动车检测维修有限公司 黑龙 江 哈尔滨 １００ ） ５４ ０
数据流分析是运 用各种测试手段对 电控系统的各类相关数据进行 综合分析的过程。在汽车故障诊断过程 中，对数据流的分析是解 决汽
车故 障的一个基本手段，也是判断汽车故 障的必要过程 。使用汽车故 障检测仪 ，可 以得到大量汽车运行数据 ， 使用和分析这些数据 ，可 以 帮助技术人员分析故障、检测诊断故障、找到原因。
又如某些车型冷却风扇 的控制不是采用安装 在散 热器上 的温控开 关， 而是发动机 Ｅ Ｕ接收冷却液温度传感器 的电压信号 ， Ｃ 判断冷却 液 的温度变化 ，当达到规定 的温度点时 ，Ｅ Ｕ将 控制风扇继电器接通 ， Ｃ 使风扇工作 。如一辆克莱斯勒汽车 ，发动机起 动时间不长 ，冷却风扇 即工作 ，此时冷却液温度凭手感 只有 ４ ￣ ５ ｏ ０Ｃ一 ０Ｃ，有的人因无法找到 真正 的故障原因 ，只得改动风扇 的控制 电路 ，用一个手动开关人工控 制 。根据该车的电路图，可确定该车斩风扇是由发动机 Ｅ Ｕ控制 的， Ｃ 故接上汽车故障检测仪 ，没有故 障代码存在 ，但在观察数据时发现 ， Ｅ Ｕ读取的冷却液温度为 １５ｃ Ｃ １ 。根据 该车 的设计 ，发动机电动冷却 ｏ 风扇 的工作点为 １２ 一１５ 停止点为 ９ ｏ ９ ℃。 以， ０ ℃ ０ ℃， ６ｃ～ ８ 所 可以判 断Ｅ ＣＵ对 风扇 的控制电路和是正 睥， 问题在于 Ｅ Ｕ得到的温度信号 Ｃ 是不正确 的 ， 这可能是由于冷却液温度传感 器 、 导线加接器蔌 Ｅ Ｕ本 Ｃ 身有故 障。经检查发现传感器的阴值不正确 ，更换后一切正常 。为什 么没有故障代码 呢？这因为该车在故障代码 的设定 中可看 出，应注意 测量值 和实 际值 的关系 ，对一个确定的物理量 ，不论是通过汽车故障 检测仪或 直接测量得到的值与实际值应差异不大 【 因测量手段不同 ） ， 否则就可能是测量值有问题了。 采用数值分析法 的关键是有被诊断车型的标 准数据 ，将实际检则 值和标准数据进行 比较 ，便可 以非常直观地判断故障所 在。例 如大众 奥迪车系的可变气门正 时系统 ，进排气凸轮轴 的正时安装是 否正确 ， 在数据流 中利 “ 凸轮轴位置传感器 的相信偏差 ”参 数表示 ，奥迪 Ａ ６ 轿车六缸发动机 （ 包括奥迪 Ａ ． 车型的 Ａ Ｓ Ｂ Ｖ发动机 ， ． ６ ４ ２ Ｌ Ｐ 和 Ｄ ２Ｌ ８ 车型 的 Ａ Ｘ和 Ｂ Ｃ发动机 ） 可以通过 ０ － ８ ０ ３ Ｔ Ｂ ， Ｉ ０ — ９ 数据组的第 ３ 区和 第４ 区数据进行 检查 ， ３ 第 区数据组 的第 ３ 区和第 ４ 区数 据进行 检查， 第 ３区数据组的第 ３ 区和第 ４区数据进行检查 ， ３ 第 区数据代表 ｌ ２ 、、 ３缸的配气 正时，第 ４区数据代表 ４ 、６缸的配气正时 ；对于奥迪 、５ Ａ ６轿 １ Ｔ车型的 ＡＭ ． ８ Ｌ发动机和奥迪 Ａ ６轿车 １ Ｔ车型的 Ａ ． ８ ＷＬ发动 机 和奥迪 Ａ ４轿车 １ Ｔ车型的 Ｂ Ｂ发动机 ， ． ８ Ｆ 可以通过 ０一 ８ ０ ３数据 ｌ０—９ 组 的第 ３区数据进行检查 ；对于奥迪 Ａ ６轿车 Ｉ Ｌ车型 、上海帕萨特 ． ８ Ｂ ５车型 和奥迪 ２ ０ ０ 车型的 Ａ Ｑ发动机 ， 以通过 Ｏ 一 ８ ０ ５ Ｎ 可 ｌ ０ — ２ 数据组 的第 ２区书进行检查 。在发动机配气正时准确无误 的情况下 ，其数据 应为一 ｋ 一 ｋ 。 如一辆行程为 １ 万 ｋ ３ ｗ ３ ｗ 例 ２ ｗ的奥迪 Ａ １ Ｔ（ Ｔ） ６． Ｍ ８ 轿 车 ，冷热车均不 易起动 ，特特别是冷 车时故 障表现更为 明显 。发现 该车存在故障代码 １７８ 其 含义是 “ ７４ ， 凸轮轴位置传感器或 曲轴位置
数据流变化检测研究综述
摘
要： 数据流是 一种动 态数据 ， 它在 某种 因素的驱动下可能会随 时间发生 变化 ， 而这 种变化往往 隐含 着现 实世
界 的某种事件。如何及 时、 地发 现数 据流 中的 变化 已成为数 据流挖 掘 的一个研 究热点 ， 准确 并且在 实际 中有 非常广
泛 的应 用。描 述 了数据流 变化及 变化检测 的核 心任 务 ， 归纳 了变化检 测的通 用框 架 ， 分析评 价 了 目前 已知的数据 流
ｈ ｓａ ｑ ｉ ｉ ｅ ｒ ｎ ｅｏ ｒ ｃ ｉａ ｐ ｌ ａｉ ｎ ，ａ ｄ ｈ ｓｂ ｅ ｌ ｆｔ ｅ ｈ ｔｔｐ ｃ ｎ ｄ ｔ ｔ ａ ｍｉ ｉ ｇ Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ａ ａ ｕ ｔ ｗ ｄ ａ ｇ ｆｐ ａ ｔ ｌ ａ ｐ ｉ ｔ ｓ ｎ ａ ｅ ｎ ｏｌ ｏ ｏ ｏ ｉｓ ｉ ａａ ｓ ｅ ｍ ｎ ｎ ． ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｅ ｃ ｃ ｏ ｅ ｈ ｒ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｕ ｖ ｙ ｏ ａ ａｓｒ ａ ｃ ａ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ｗ ｓｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｎ ｅ ｋ ｙ ｔｓ ｆ ｈ ｎ ｅｄ ｔ ｃｉｎ ｗａ ｔｏ ｕ ｅ ．Ａｎ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅ ｓ ｒ ｅ ｎ ｄ ｔ ｔｅ ｍ ｈ ｎ ｅ ｄ ｔｃ ｉ ａ ｒ ｓ ｎ ｅ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｋ ｏ ａ ｇ ｅｅ ｔ ｓｉ ｒ ｄ ｃ ｄ ｏ ｈ ａ ｃ ｏ ｎ
ｄ ｔ ｃｉ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｅ ｎ ｈ ｉ ｆ ａｕ ｅ ｒ ｅ ｉｗｅ ｎ ｖ ｌ ａｅ ｎ ｄ ｔ ． Ｆ ｎ ｌ ， ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｕ ｌｏ ｆｄ ｔ ｔｅ ｍ ｅｅ ｔ ｐ ｒ ａ ｈ ｓａ ｄ ｔ ｅｒ ｅ ｔ ｒ ｓ ｗｅｅ ｒ ｖｅ ｄ ａ ｄ ｅ ａｕ ｔｄ ｉ ｅ ｍ１ ｉａ ｌ ｏ ｙ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｋＯ Ｇ Ｑｎｂ ｏ Ｕ Ｌ ｉ
汽车传感器与检测技术课件：汽车传感器检测方法-数据流
三、数据流的测试
6）节气门开度分析 节气门开度是一个数值参数。其数值的单位根据车型不同有以下三种： 若单位为电压（V），则数值范围为0～5.1V；若单位为角度（º），则数值范
围为0º～90º；若单位为百分数（%），则数值范围为0%～100%。 该参数的数值表示发动机微机接收到的节气门位置传感器信号值，或根据该
三、数据流的测试
3）进气歧管压力的分析 进气歧管压力是一个数值参数，表示由进气歧管压力传感器送给控制单元的
信号电压，或表示控制单元根据这一信号电压计算出的进气歧管压力数值。该参数 的单位依车型不同，也有V、kPa及cmHg三种，其变化范围分别为0～5.12V、0～ 205kPa和0～150cmHg。进气歧管压力传感器所测量的压力是发动机节气门后方 的进气歧管内的绝对压力。在发动机运转时该压力的大小取决于节气门的开度和发 动机的转速。在相同的转速下，节气门开度愈小，进气歧管的压力就愈低（即真空 度愈大）；在相同节气门开度下，发动机转速愈高，该压力就愈低。涡轮增压发动 机的进气歧管压力在增压器起作用时，则大于102kPa（大气压力）。在发动机熄 火状态下，进气歧管压力应等于大气压力，该参数的数值应为100～102kPa。如 果在数值分析时发现该参数值和发动机进气歧管内的绝对压力不符，则说明传感器 不正常或微机有故障。
信号计算出的节气门开度的大小。其绝对值小，则表示节气门开度小；其绝对值大， 则表示节气门开度大。在进行数值分析时，应检查在节气门全关时参数的数值大小。 以电压为单位的，节气门全关时的参数的数值应低于0.5V；以角度为单位的，节气 门全关时的参数值为0º；以百分数为单位的，节气门全关时该参数的数值应为0。 此外，还应检查节气门全开时的数值。不同单位下的节气门全开时的数值应分别为 4.5V左右、82º以上和95%以上。若有异常，则可能是节气门位置传感器有故障或 调整不当，也可能是线路或微机内部有故障。
使用clamav模块对数据流进行病毒检测
if((unsigned int)len > todo) len = todo;
buf[0] = htonl(len); if(sendln(sock, (const char *)buf, len+sizeof(uint32_t))){
close(sock); return parse_Check_results(rbuf,revl); }
int parse_Check_results(const char *bufdata,int bufLen){ zlog_debug(cat,"parse_Check_results = [%s] ----------",bufdata); if(!strcmp(bufdata,"stream: OK")){ return 0; } else{ zlog_error(cat, "parse_Check_results err, info = [%s]",bufdata); } return -2;
clamav开源工程目录：/usr/local/
修改配置文件：/usr/local/clamav/etc/clamd.conf
# Path to a local socket file the daemon will listen on. # Default: disabled (must be specified by a user) LocalSocket /tmpse(fd); close(sock); return -1; } todo -= len; if(!todo){ len = 0; break; } } close(fd);
数据流中概念漂移检测的集成分类器设计
数据流中概念漂移检测的集成分类器设计数据流中的概念漂移是指随着时间推移，数据流中的模式或概念发生变化的现象。
集成分类器是一种利用多个基分类器进行决策的机器学习方法。
在数据流中进行概念漂移检测时，集成分类器可以提高分类准确性和稳定性。
本文将介绍数据流中概念漂移检测的集成分类器的设计方法。
一、数据流中概念漂移的概述数据流中的概念漂移是指数据分布的变化，导致在不同时间段或位置上的数据样本有不同的属性分布。
概念漂移对于数据流中的类别预测任务具有挑战性，因为单个分类器可能无法适应数据的变化。
因此，需要使用集成分类器来进行概念漂移的检测和管理。
集成分类器通过组合多个基分类器的决策来进行分类。
在数据流中进行概念漂移检测时，可以通过以下步骤设计集成分类器：1.基分类器选择：选择不同的基分类器作为集成分类器的组成部分，可以增加分类器的多样性，提高分类准确性和鲁棒性。
常见的基分类器包括决策树、支持向量机、人工神经网络等。
2.集成方法选择：根据具体问题选择合适的集成方法。
常见的集成方法包括投票法、加权法、堆叠法等。
投票法是指通过多数表决的方式进行分类决策；加权法是给不同基分类器分配不同权重来进行分类决策；堆叠法是通过训练一个次级分类器来结合多个基分类器的结果。
3.集成策略选择：根据数据流中的概念漂移特征选择合适的集成策略。
常见的集成策略包括动态集成、增量集成和滑动窗口集成。
动态集成是在数据流中的概念漂移发生时，动态调整集成模型的组成部分；增量集成是通过逐步增加基分类器，动态更新集成模型；滑动窗口集成是将数据流分成固定大小的窗口，每个窗口训练一个集成分类器，并通过滑动窗口的方式进行分类。
4.漂移检测方法选择：在设计集成分类器时，还需要选择适合的漂移检测方法。
常见的漂移检测方法包括基于错误率的方法、基于统计的方法和基于一致性的方法。
基于错误率的方法是通过监测分类器的错误率变化来检测漂移；基于统计的方法是通过统计数据分布的变化来检测漂移；基于一致性的方法是通过比较不同分类器的预测结果的一致性来检测漂移。
白盒测试中的数据流测试技术与应用
白盒测试中的数据流测试技术与应用数据流测试是白盒测试中一种重要的测试技术，它可以帮助开发人员和测试人员发现程序中的潜在问题和缺陷。
在本文中，我们将探讨数据流测试的基本原理、常用的测试方法以及其在白盒测试中的应用。
一. 数据流测试的基本原理数据流测试是基于程序的数据流特征来设计和执行测试用例的一种测试方法。
它通过对程序中的数据流进行分析，找出程序中可能出现的错误或异常情况，并根据这些情况设计相应的测试用例。
其基本原理包括以下几个方面：1. 定义数据流。
数据流是程序中的信息流动的路径，包括输入、输出和存储在变量中的数据。
程序中的数据流可以被表示为数据流图，从而更好地理解程序的结构和逻辑。
2. 确定数据流的覆盖准则。
数据流测试的目标是尽可能地覆盖程序中的数据流，以发现隐藏的缺陷和错误。
常用的数据流覆盖准则包括全局数据流覆盖、局部数据流覆盖和条件数据流覆盖等。
3. 设计测试用例。
根据数据流图和数据流覆盖准则，设计有效的测试用例来覆盖程序中的数据流路径。
测试用例应该包括各种可能的输入和边界情况，以覆盖不同的程序状态和执行路径。
二. 常用的数据流测试方法在白盒测试中，有多种数据流测试方法可以使用。
下面介绍几种常用的方法：1. 定义使用测试（DU-Path Testing）。
DU-Path Testing方法是一种基于程序变量的引用和定义关系来设计测试用例的方法。
通过分析程序中的数据流依赖关系，选择适当的测试用例来覆盖各种可能的变量值和定义路径。
2. 控制流测试（Control Flow Testing）。
控制流测试方法是基于程序的控制结构来设计和执行测试用例的方法。
通过分析程序中的条件语句、循环和分支结构，设计测试用例来覆盖不同的控制路径，以发现逻辑错误和异常情况。
3. 数据流分析（Data Flow Analysis）。
数据流分析是一种静态程序分析方法，用于分析程序中的数据流属性和关系。
通过对程序的数据流进行分析，检测和识别可能的错误和缺陷，从而指导测试用例的设计和执行。
流式检测的原理及应用
流式检测的原理及应用1. 介绍流式检测是一种在数据流中实时检测和分析数据的方法。
它广泛应用于网络安全领域、金融风险监测、生物信息学等领域。
本文将介绍流式检测的原理以及在不同应用领域中的应用。
2. 流式检测的原理流式检测的原理可以简单描述为实时获取数据流，对数据进行分析和处理，然后根据既定规则进行判断和预测。
其核心原理包括数据获取、特征提取、模型训练和预测分析。
2.1 数据获取数据获取是流式检测的第一步，通常通过传感器、网络监听或者数据源采集等方式实时获取数据。
数据获取的方式取决于具体应用场景，例如在网络安全领域，可以通过网络监听获得网络流量数据。
2.2 特征提取在流式检测中，对数据进行特征提取是非常关键的一步。
特征提取的目的是将原始数据转化为可用于模型训练和预测的特征向量。
常用的特征提取方法包括统计特征、频谱特征、时域特征等。
2.3 模型训练模型训练是流式检测的核心步骤，通过使用已标记的数据样本来训练分类器或回归模型。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
根据具体应用场景和需求，选择合适的机器学习算法进行模型训练。
2.4 预测分析在流式检测中，模型训练完成后，可以对新的数据进行预测分析。
将特征向量输入已训练好的模型中，模型通过算法计算得出预测结果。
预测结果可以用于判断数据流是否存在异常、风险等。
3. 流式检测的应用流式检测在各个领域都有广泛的应用。
以下将介绍流式检测在网络安全领域、金融风险监测和生物信息学领域的应用。
3.1 网络安全在网络安全领域，流式检测被广泛应用于入侵检测系统（IDS）的实时监测和分析。
通过对实时流量数据进行特征提取和模型训练，可以及时发现网络中的异常流量、恶意攻击等安全问题。
3.2 金融风险监测在金融领域，流式检测可以帮助银行、证券公司等金融机构进行实时的风险监测。
通过对实时交易数据进行分析，可以检测到异常交易、违规操作等风险情况，并及时采取应对措施。
3.3 生物信息学在生物信息学领域，流式检测被广泛应用于基因组学数据分析。
网络流量监测
网络流量监测随着互联网的普及和发展，网络流量监测逐渐成为了网络管理和网络安全的重要手段。
网络流量监测可以帮助我们了解网络的使用情况、检测网络异常、优化网络性能以及保护网络安全。
本文将介绍网络流量监测的概念、方法和应用，并探讨其在不同领域中的重要性和发展趋势。
一、网络流量监测的概念网络流量监测是指对网络中的数据流进行实时监控和分析的过程。
通过对网络流量的监测，可以了解网络的使用情况和带宽利用率，识别网络中的异常行为和攻击，以及评估网络性能和服务质量。
网络流量监测主要包括数据采集、数据分析和数据展示三个方面。
数据采集是指收集和记录网络中的数据流，通常使用网络流量监测设备或软件来进行实时抓包和存储。
数据分析是指对采集到的数据进行处理和分析，以提取有用的信息和统计数据。
数据展示是指将分析得到的结果以可视化的方式呈现，通常通过网络流量监测平台或仪表盘来展示。
二、网络流量监测的方法网络流量监测可以通过多种方法实现，常用的方法包括代理方式、镜像方式和传感器方式。
1. 代理方式：代理方式是指在网络中插入代理服务器来拦截和转发网络流量。
代理服务器可以对流经它的数据进行深度分析和处理，提取有用的信息，并将结果发送给网络流量监测系统进行展示和分析。
代理方式适用于小型网络或需要对特定设备或应用进行监测的场景。
2. 镜像方式：镜像方式是指在网络中设置镜像端口或镜像交换机，将网络流量复制到监测设备中进行分析。
镜像方式可以实现对整个网络流量的监测，适用于大型网络或需要全面监测的场景。
3. 传感器方式：传感器方式是指通过专门的传感器设备来监测网络流量。
传感器设备可以直接连接到网络设备的端口上，实时采集网络流量数据，并将数据发送给监测系统进行处理和分析。
传感器方式适用于需要对特定设备或链路进行深入监测的场景。
三、网络流量监测的应用网络流量监测在各个领域中有着广泛的应用，主要包括网络管理、网络安全和网络优化三个方面。
1. 网络管理：网络流量监测可以帮助网络管理员了解网络的使用情况和带宽利用率，及时发现网络拥堵和瓶颈问题，从而进行网络优化和性能提升。
数据流上概念漂移的检测和分类
数据流上概念漂移的检测和分类
在机器学习和数据挖掘中，数据流上概念漂移是指在经过一段时间后，数据流中的分布和属性发生变化，这可能是由于外部环境、过程变化或用户行为的改变引起的。
漂移通常会导致预测模型失效或准确率下降，因此检测和分类漂移变得尤为重要。
漂移检测通过比较实时收集的新数据和历史数据来判断是否存在漂移，其基本思想是维护一个用于观察数据分布的数据源，并将新样本与该源样本进行比较。
常用的检测方法包括位置检测、距离检测和密度检测等。
位置检测是一种简单直接的方法，通过比较新数据与历史数据的平均值来检测漂移。
距离检测则比较两个数据点之间的相似度，如欧氏距离、曼哈顿距离等。
密度检测则可以找出新数据点是否来自于新类别。
另一个重要的问题是如何分类漂移，即在检测到漂移后，如何维护模型准确率不受影响。
一种常见的方法是在线学习，其中预测模型基于数据流，按时间顺序处理一个样本。
此外，集成方法也被广泛应用，其中多个预测算法被组合在一起以提高准确性和鲁棒性。
最后，需要指出的是，漂移检测和分类并不总是能够完美地解决所有问题。
在实际应用中，因为漂移的本质是不确定的，而且数据流本身就是不断变化的，因此检测和分类漂移需要不断完善和改进。
汽车故障检测数据流标准范围值
汽车故障检测数据流标准范围值一、发动机性能1. 发动机转速范围：通常为0-6,000 rpm。
2. 功率输出范围：最大功率应接近车辆标称的功率值，如130马力（97kW）。
3. 扭矩输出范围：最大扭矩应接近车辆标称的扭矩值，如180磅英尺（245 N·m）。
4. 燃油消耗率：应符合车辆制造商提供的燃油经济性数据。
二、变速器性能1. 变速器换挡时刻的发动机转速：应符合车辆制造商提供的换挡时刻的发动机转速范围。
2. 变速器换挡时刻的车速：应符合车辆制造商提供的换挡时刻的车速范围。
3. 变速器油温：应保持在正常工作范围内，如20-80摄氏度。
三、制动系统1. 制动踏板行程：应在正常范围内，如30-50%踏板行程。
2. 制动力矩：在制动测试中，制动力矩应符合车辆制造商提供的标准值。
3. 制动液压力：应保持在正常工作范围内，如20-60 psi。
四、车身控制1. 车身高度：应在正常范围内，如±2 cm。
2. 车身稳定性：在行驶过程中，车身应保持稳定，无异常摇晃或摆动。
3. 车轮定位：车轮定位角度应符合制造商提供的标准值。
五、排放控制1. 排放污染物含量：应符合当地排放法规标准。
2. 发动机排气温度：应保持在正常工作范围内，如200-500摄氏度。
3. 催化转化器温度：应保持在正常工作范围内，如300-800摄氏度。
六、冷却系统1. 发动机水温：应保持在正常工作范围内，如80-95摄氏度。
2. 冷却液压力：应保持在正常工作范围内，如15-30 psi。
3. 散热器散热性能：在长时间运行后，散热器应能有效降低发动机水温。
七、燃油经济性1. 综合燃油经济性：应符合车辆制造商提供的燃油经济性数据。
2. 城市道路燃油经济性：应符合车辆制造商提供的城市道路燃油经济性数据。
3. 高速公路燃油经济性：应符合车辆制造商提供的高速公路燃油经济性数据。
八、传感器数据1. 空气流量传感器：应能准确测量发动机的进气量。
基于特征提取的网络异常数据流检测方法
收稿日期 ：2023-06-13 作者简介 ：覃岩岩（1989—），女，壮族，广西南宁人，本科，工程师，研究方向 ：网络安全。
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第 42 卷
数字技术与应用
断网络数据流是否为异常。
互信息，而忽略特征的冗余问题。α 取值接近 1 的值时，
2 基于特征提取的网络数据流异常检测模型设计
低数据的维度，同时也降低了分类的复杂度。可以观察 异常数据流检测方法的检测性能优于 KNN 和 SVM 四分
出采用提出的算法在 R2L&U2R 和 Probe 的检测率比使 类算法。
用全部特征的检测率优异，可以提高网络数据流异常的 检测率。但是各个类别的误报率仍旧很高。两种特征的 评估准则融合方法中，虽然在网络流量异常检测数据中
过程中过拟合的情况，也提升了模型的泛化能力。
依次设置选择特征个数多次运行实验程序，从 1 到 41，
网络数据流异常检测的难点在于如何解决海量数据 每次增加 1，将选择了一定特征的数据，用于 SVM 分类
检测的花费时间长及检测的误报率高的问题，庞大数量 器中，通过 SVM 分类器的准确性判断最优特征数量，并
即特征提取过程中为冗余特征分配了更大的权重。以往
特征提取来源于机器学习、模式识别中的一个非常 的研究中，建议 α 值取值在 [0.3，1] 的范围内，本次实
重要的技术点。特征提取的目的就是利用对原矢量的映射 验中采用的值为 α=0.5。MPBFS 算法另一个参数是所要选
和变换，从原特征集合中构造出一个无冗余的新的特征集 择的最优特征子集中的特征个数。将上一节实验生成的高
数据的异常检测，得出检测结果。
验结果如表 1 所示。通过表 1 可以看出该模型有效提高
本文要解决的首要问题是降低网络异常检测中对正常 了对于 R2L&U2R 类型的网络流量的检测率和精确率。
丰田汽车空燃比传感器故障码及数据流检测
丰田汽车空燃比传感器故障码及数据流检测车相关人士大多数人对传统的氧传感器都已十分了解并且觉得在故障判断时没什么问题，这一话题已是老生常谈，现在我们要谈的是比氧化器更加复杂更加年轻的表亲——空燃比(A/F)传感器。
空燃比(A/F)传感器的种类有很多，但本文只讨论丰田车用的空燃比传感器，因为丰田公司很早就采用了这种技术并应用于旗下许多车型。
空燃比传感器只用于催化转化器的上游，催化转化器的下游仍然采用传统的氧传感器。
怎样才能知道车上装的是氧传器还是空燃比传感器呢？并不是所有的丰田车都装有空燃比传感器，但使用空燃比传感器的丰田车会越来越多。
第一个要看的地方就是贴在发动机舱盖下的车辆排放控制标签(VECl)，如图1所示。
当然有时我们会遇到这种情况，有些车的发动机舱盖已不是原车的，或者车辆排放控制标签已经没有了，这时我们就要请当地的经销商根据车辆识别代码(VIN)查一下。
不过有时根据车辆识别代码还是查不出该车是否使用了空燃比传感器，这时通过传感器接头处线束的色标也能确定该车是否使用了空燃比传感器。
首先来看一下空燃比传感器出问题时几个常见的故障码，随后再就几种高级的诊断技术和数据流分析进行深入探讨。
绝大多数情况下，空燃比传感器最常见的故障码是P1135和P1155，其含义分别是第一列缸或第二列缸空燃比传感器加热电路故障，这些是双行驶循环故障码。
传统的氧传感器温度达到650~850(1 =0.5℃)就可以正常工作了，但为了计量准确，丰田车空燃比传感器的工作温度要达到1200 。
诊断空燃比传感器加热电路的故障不难，与检查氧传感器加热电路故障的步骤相似。
有些车型的空燃比传感器加热电路有单独的保险丝，这些车装备的通常都是V6发动机，不过也有些车装备的是双列4缸发动机。
大多数用4缸直列发动机的车都没有单独的加热电路保险丝，这时如果汽车能够发动，就可以确定空燃比传感器的加热电路保险丝没有问题，因为喷油嘴也是通过此保险丝进行供电，如图2所示。
如何监测自己计算机网络接口的数据流量
如何监测自己计算机网络接口的数据流量本资料作为教材第8章“恶意软件及防护”的实验补充。
当一台网络计算机被感染了病毒后，用户会明显地发觉自己计算机出现了异常工作情况，例如，出现死机、文件被删除和破坏、计算机运行速度变慢等现象，从而用户会考虑采用杀毒软件等措施来清除病毒。
但是当网络计算机被感染了木马和蠕虫后等恶意程序后，粗心的计算机网络用户是察觉不到的。
木马可以在用户无察觉的情况下，将用户机内的密码账户等资料发送给外部的黑客，用户的计算机可以被黑客操控，作为向第3方计算机发动攻击的平台，一个实际案例见本网站“局域网ARP地址欺骗和篡改网页攻击案例分析”文中的介绍。
因此我们可以认为，当前对计算机网络安全的最严重危害是木马与蠕虫的活动，因为这类活动是隐蔽的。
一个网络计算机的用户应当时刻注意自己计算机的工作状态，例如：利用“Windows任务管理器”了解本机的“CPU使用记录”，本机内存的使用量，本机网络接口数据流量，本机运行的“进程”等，还可利用netstat –an指令了解本机网络端口的连接开放状态等，见教材第7章“网络监测、诊断与数据捕获”的介绍。
这些日常的网络计算机的使用知识贯穿在本教材的各章中，希望大家不要浮躁，认真阅读课文，理解基本网络原理，对课文各章节介绍的知识，要结合自己的上网实践进行实验和分析，这样才能真正学到有用的知识。
当一台计算机接入网络后，即使用户没有上网，网络接口上也会有少量进出本机的数据流，例如，地址解析协议ARP数据，简单网络管理协议SNMP等，正常情况下这些网络运行维护的数据流是较小的。
但是如果用户发现在自己没有上网的情况下，本地计算机的网络接口上有大量数据流在出入，这就要小心了，就应当启用Wireshark对数据流进行捕获分析。
要实现网络流量监控的软件很多，我们不主张大家都去盲目地使用各种各样的形形色色的互联网下载软件，因为这些来自互联网的免费工具软件中，有很多包含了木马和蠕虫等，不小心就会上当和中圈套。
维修技巧与实力：数据流分析法在汽车故障诊断中的应用及案例
维修技巧与实力：数据流分析法在汽车故障诊断中的应用及案例随着汽车及电子技术的发展，汽车制造商为适应时代的需求，汽车电控技术也日益完善。
为满足汽车维修人员对故障检修和设定的需要，在汽车电控系统中设置了故障代码和数据流记忆功能，读取故障代码和进行数据流分析成为现代汽车维修人员故障诊断中的首要工作。
在汽车维修中，故障现象有不同的解决方法，维修技师也有不同的维修技巧，即使相同的车型，同样的故障现象，所采取的检测诊断方法及思维不一，最终所花费的维修时间与成本也不同，故掌握先进的故障诊断技术，对维修工作将起到事半功倍的效果。
本文主要对汽车故障代码和数据流的概念、数据流分析的应用、数据流分析的方法、数据流分析汽车故障的建议和策略作简要介绍。
同时，利用数据流分析法排除在工作中所遇到的相关故障案例，希望能够通过本文的阅读使汽车维修人员在工作中起到一定借鉴作用。
一、故障码及数据流概述1.故障码当汽车电控系统的相关传感器或执行器以及相关电控线路发生故障时，为便于维修人员对故障的检测与诊断，汽车在设计时生产厂家对重要的传感器与执行器通过电子控制单元(ECU)进行监控，对其故障进行编码，通过点亮仪表盘上的“CHECK”故障报警灯来告知驾驶人员汽车出现了故障，应尽快进行检修或调整。
故障代码的输出方式有两种，第一种：通过故障报警灯指示产生相应的代码，1995年以前的老款电控车型采用较多，特点是读取故障代码比较简单，不必使用昂贵的设备和仪器来检测；第二种：通过汽车制造商所提供的专用故障诊断仪(或称为检测电脑)进行故障代码的读取，相比之下第二种方法比较准确和方便。
2.数据流ECU与传感器和执行器之间交流的数据参数,通过诊断接口(DTC)由通用或专用诊断仪读取的数据称为数据流,可分为静态和动态数据流，数据流只能通过仪器读取。
静态数据流：是指接通点火开关至IG(点火)挡位，但不启动发动机时，利用故障诊断仪读取的发动机电控系统数据。
例如：进气压力传感器的静态数据应接近标准大气压力(100～102kPa)、冷却液温度传感器的静态数据在冷车时应接近周围环境温度等。
网络数据流内容安全检测算法优化与实现
第一代 防火墙 ，即包过滤 防火墙。该防火墙首先设 定好了过 滤规则。当数据流过 网络时，防火墙 会检测该数 据包是 否符合 已经设定好 的过 滤规则。 由于只处理 网络层 的数 据传输 ，所 以运行 快。其缺点是 未能有效地 防范黑 客在应用层上的攻击，安全
ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｍ ｈ ｃ ｏ ｕｌ ｄ ｃ ｈ ｅ ｃ ｋ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｌｏ ｆ ｗ ｏ ｎ ｈｅ ｔ Ｉ ｎｔ ｅ ｍｅ ｔ ｆ ａ ｓ ｔ ａ ｎｄ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ＤＰ Ｉ ； ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｙ； ｔ ｉ ｆ ｎ ｇ ｅ ｒ ｐ ｉ ｒ ｎ ｔ
１研 究 背 景
随着科学技术 的不断发展 ，网络技术发 展愈加迅速 ，多种 电子信息产品已经 成为大部分人 生活中的必需 品。新兴技术 如云 存储 、移动终端设备、大数 据技术 的发展 ，在 方便 人们 的同时，也带来了新 的安 全隐患。网络作为一种资源共享工具 的同时，用
户信息、重要 数据 、商业机密等重要机 密信息随时随地都 有可能通过 网络被 窃取 和篡改。因此，伴 随着网络的不断发 展 ，网络
第 ２ ８ 次 全 国 计 算 机 安 全 学 术 交 流 会《 Ｉ 基 ， ／２ ｏ １ ３ 年 第 １ ０ 期
网络数据流 内容安全检测算法优化与实现
张 华玲 ，陈 小 军
（ １ ． 北京 大学 ，北京 １ ０ ０ ０ ８ ６； ２ ．中国科 学院信 息工程研 究所 ，北京 １ ０ ０ ０ ９ ３）
信息安全问题也 日 益 凸显。
如今虽然社会大众普 遍已经对 网络 安全有 了相应 的了解 ，可是对于网络安全的认识更多的局 限于可的问题，对于个人信息与公司重要信息的内容安全保 护的意识 比较 淡薄 。网民只有 掌握 必备 的网络安 全防御技 术，才 能保护个人信息不被 泄露。此外，增强 防火墙以及 杀毒软件 的功能 ，提高安全 防御 系统 的性
网络中的数据流分析与异常检测
网络中的数据流分析与异常检测随着互联网的普及和网络规模的不断扩大，海量的数据不断在网络中产生和传输。
为了更好地管理、优化和保护网络，人们对网络中的数据流进行分析和异常检测变得越来越重要。
本文将介绍网络中的数据流分析与异常检测的相关概念、方法和应用。
一、网络中的数据流分析网络中的数据流分析是指对网络中的数据流进行收集、整理和分析的过程。
通过对数据流的分析，可以获取有关网络性能、用户行为、攻击行为等重要信息，为网络管理和优化提供依据。
1. 数据流的收集网络中的数据流包括各种类型的数据包，如网络通信数据、传感器数据、网络日志等。
收集数据流可以通过网络监控设备、深度包检测技术和数据包捕获工具等方式进行。
数据流收集需要考虑到网络带宽、存储能力和数据安全等因素。
2. 数据流的整理收集到的数据流通常是杂乱无章的，需要进行整理和处理才能发现其中的有用信息。
数据流的整理可以包括数据清洗、去噪、数据融合等步骤，以提取有用的特征和属性。
3. 数据流的分析数据流的分析是通过使用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，从数据流中发现隐藏的模式和结构。
常用的数据分析技术包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
数据分析的目标是发现网络中的异常行为、预测网络性能等。
二、网络中的异常检测网络中的异常检测是指对网络中的异常行为进行识别和判断的过程。
异常行为可能来自于网络攻击、网络故障、网络拥塞等原因，对异常行为的准确检测可以及时采取措施进行应对，保证网络的正常运行和信息安全。
1. 异常行为的定义异常行为是指与正常行为不符的网络活动，如未经授权的访问、异常大量的数据传输、异常频繁的网络请求等。
通过定义异常行为的规则和模型，可以帮助系统检测和判断网络中的异常情况。
2. 异常检测方法网络中的异常检测可以使用基于规则、基于统计和基于机器学习的方法。
基于规则的方法通过定义预设的规则来检测异常行为，但对于新型的攻击和异常行为可能无法有效识别。
流量检测原理
流量检测原理流量检测是指通过对网络中的数据流进行监控和分析，来获取网络中的流量信息，进而实现对网络性能、安全性等方面的监测和管理。
流量检测的原理是通过对网络数据包的捕获、解析和统计，来获取网络流量的相关信息，包括流量的来源、目的地、类型、大小等，从而实现对网络流量的监测和管理。
流量检测的原理主要包括以下几个方面：1. 数据包捕获，流量检测是通过对网络中的数据包进行监控和分析来实现的，因此首先需要对网络中的数据包进行捕获。
数据包捕获可以通过网络设备上的端口镜像、网络流量嗅探器等方式来实现，将网络中经过的数据包进行捕获并传送到流量检测系统进行处理。
2. 数据包解析，捕获到的数据包需要进行解析，以获取其中的相关信息。
数据包解析包括对数据包的头部和载荷进行解析，提取出源IP地址、目的IP地址、协议类型、数据包大小等信息，从而获取到网络流量的相关信息。
3. 流量统计，解析后的数据包信息需要进行统计分析，以获取网络流量的统计信息。
流量统计包括对网络流量的实时统计和历史统计，可以统计不同时间段、不同协议类型、不同源目的地等方面的流量信息，从而全面了解网络中的流量情况。
4. 流量分析，通过对流量统计信息的分析，可以发现网络中的流量特征和规律，从而实现对网络流量的分析。
流量分析可以发现网络中的异常流量、瓶颈点、安全隐患等问题，为网络性能优化和安全管理提供依据。
5. 流量管理，最后，通过对流量分析结果的管理，可以实现对网络流量的管理。
流量管理包括对网络流量的控制、优化和安全防护，可以根据流量分析结果对网络进行调整和优化，提高网络性能和安全性。
总之，流量检测是通过对网络中的数据包进行捕获、解析和统计，来获取网络流量的相关信息，从而实现对网络流量的监测和管理。
流量检测的原理是基于对网络流量的分析和管理，可以帮助网络管理员全面了解网络流量情况，及时发现和解决网络问题，保障网络的正常运行和安全性。
基于小波分析的不确定数据流异常数据检测
基于小波分析的不确定数据流异常数据检测摘要：针对数据流高速、无限连续和动态不确定性等特点，从提高不确定数据流数据管理能力的角度来解决不确定数据流中异常数据识别问题。
首先采用小波分析，将连续数据流流量数据的高频与低频分量分离；其次，结合不确定数据流聚类方法找出数据中的异常点。
仿真实验证明，该检测方法能够良好地适应数据流的不确定性，在一定条件下可获得相当好的检测效果。
关键词：不确定数据流；小波变换；异常检测；多分辨率分析0 引言在不确定数据流(uncertain data stream)模型中，数据到达速度极快、数据规模极大，仅能够开发一次扫描算法，使用有限内存在线计算查询结果，目前不确定数据流已经成为人们的研究热点。
传统异常数据检测算法不适合不确定数据流中异常数据的检测，这些算法只考虑和数据流中确定性成分相结合，并提高异常数据的检测精度，但忽略了无限连续的高速不确定数据流在有限的计算空间内如何识别的问题，使得传统方法无法检测异常数据或需要改进。
本文提出一种基于小波分析的不确定数据流异常检测方法，该方法充分考虑了数据流的无限连续性和不确定性，同时在计算资源受限情况下自适应地平衡检测计算代价与检测精度。
1 不确定数据流的异常数据检测模型1.1 不确定数据流的小波分析本文主要研究无限连续的不确定数据流，其包含的不确定元组以数据点概率模型描述。
在该模型中，元组的属性值确定，而存在性不确定，用一个之间的概率值表示。
由于不确定数据流具有非线性及强绕动性，本文采用小波变换来满足自适应时变信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节以识别不确定数据流中异常数据。
定义1.1 无限连续的不确定数据流是一个由相互独立的k维不确定元组构成的序列，S(t)={(w1(t)，p1)，(w2(t)，p2)，……，(w n(t)，p n)}，其中w i(t)为t时刻第i个元组的值，p i 为该元组的存在概率且0≤p i≤1。
设时间函数S(t)∈L2(R),引入窗口函数ψa,b(t)1|a|ψ(t-ba，并定义小波变换Wψf(a,b)=1|a|∫+∞-∞f(t)ψ*(t-ba)dt（1）其中，a∈R且a≠0；a为尺度因子，表示与频率相关的伸缩，b 为时间平移因子，当a0=2，b0=1时，式（1）为S(t)的二进小波变换。
利用数据流检测怠速故障
进 气 空 气 质 量 ４０／ ．ｇ ｓ 传 感 器 电 压 ０６ ５ （ 化 中 ） ． Ｖ变 ７ 进 行 急 加 速 ， 电压 随 之 上 升 ， 入 响 应 良 好 。 口 （ 东 市市 直机 关 汽 修厂 Ｊ 丹
会 引 起 怠 速 抖 动 。 返 回 故 障 码 测 试 功 能 ， 出 现 了 ０ ５ ３故 障 码 。于 是 又 ０３ 用 探 针 刺 破 Ｇ７ ０插 头 第 ４脚 ， 用 万
２ＥＣＵ 设 定 故 障 码 的 输 出 是 有 ．
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个优 先 过 程 的 ， 就 是说 ， 传 感 也
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口李 巍
０ ５ ５故 障 码 ， ０２ 即 传 感 器 Ｇ３ ９信 器信号 失常 ， ＥＣＵ 优 先 考 虑 空 气 流 量 计 。反 过 来 说 ， 果 空 气 流 量 计 损 如
经 反 复 调 整 无 效 ，进 行 电控 系 统 检
查 。连 接 金 奔 腾 中 文 １５ ５ ２解 码 器 ， 进 入 发 动 机 自诊 断 系 统 ， 调 取 故 障
热 车 工 况 下 进 行 的 ，冷 车 工 况 则 是
开 环控 制 ， 与故 障 现象 是 吻 合 的。 这
试 验 汽 油 泵 ， 以 引发 了故 障 码 ， 所 经
消码 、清 洗 节 气 门体 并 进 行 基 本 设
定 后 ， 速 稳 定 在 ７ ０￣ ０ ｒ ｍｉ 怠 ６ ８ ０ ／ ｎ之 间 ， 本 达 到 出厂 要求 。 基 第 二 天清 晨 起 动 发 动 机 ，热 车
号 故 障 码 ， 即 引 起 了 我 的 注 意 。进 立
计算机网络流量监测与分析方法
计算机网络流量监测与分析方法随着计算机网络的普及和应用范围的扩大，对网络性能的监测和分析变得日益重要。
计算机网络流量监测与分析方法通过对网络中的数据流进行收集、分析和解释，帮助管理员了解网络的运行状态、性能瓶颈和安全威胁，从而优化网络性能，提高网络的安全性。
本文将介绍几种常见的计算机网络流量监测与分析方法。
一、网络流量监测的基本原理网络流量监测是指对网络中传输的数据流进行实时或离线的监控和记录。
其基本原理是通过抓取网络中的数据包，并对其进行统计和分析，从而获得网络流量的一些重要指标，如带宽利用率、流量分布、包的数量和大小等。
常用的网络流量监测工具有Wireshark、Tcpdump等。
这些工具能够捕获网络数据包，并提供可视化的界面来展示数据的统计结果。
管理员可以通过这些工具查看网络流量的实时情况，发现潜在的网络问题，并及时采取相应的措施来解决。
二、流量分析的方法和技术流量分析是对网络流量进行统计、分析和解释，目的是提取有用的信息，帮助管理员了解网络的行为和特征。
常用的流量分析方法主要有以下几种：1. 流量分类分析流量分类分析通过对数据包的特征进行识别和分类，把网络流量划分为不同的应用类型，如HTTP、SMTP、FTP等。
这种方法可以帮助管理员了解不同应用的网络使用情况，优化网络资源分配和带宽管理。
2. 流量分布分析流量分布分析通过对网络流量的大小、数量和变化趋势等进行统计和分析，帮助管理员了解网络的负载情况和性能瓶颈。
通过对流量分布的分析，可以优化网络的资源配置，提高网络的吞吐量和响应时间。
3. 流量异常检测流量异常检测是指通过对网络流量的统计和分析，识别出与正常流量行为有明显偏差的异常流量。
这些异常流量可能是由于网络攻击、漏洞利用或设备故障引起的。
通过监测和检测异常流量，管理员可以及时发现并应对网络的安全威胁。
4. 流量模式识别流量模式识别是指通过对网络流量的统计和分析，寻找网络中的模式和规律。
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以汽车发动机故障诊断为例，阐述汽车电子控制系统数据流检测诊断流程微机故障自诊断系统一般只能检测电控系统的电路信号，并且只能监测信号
的范围，并不能监测传感器特性的变化。
微机故障自诊断电路并不能监测微机控制的所有类型故障，特别是无法检测出大部分执行器以及传感器精度误差等方面的故障。
因此，在检测故障时不能完全依赖故障代码功能检测诊断，而只能把它作为检测诊断是的一种重要的参考依据。
此时就要通过对各传感器和执行器的输入输出信号的数据变化来判断系统工作是否正常。
即为数据流检测。
方法和步骤
1.检测条件：冷却液温度不低于80度；数据流检测时，散热风扇不允许转动；空调关闭；其他电器设备都关闭；故障存储器中没有故障存储。
2.链接微机故障检测仪，让发动机怠速运转。
选择地址代码‘01’，进入发动机电子控制系统，显示
3.输入‘读测量数据块’功能代码‘08’，按Q 确认屏幕显示：
输入相关的显示组号，按Q确认，屏幕即显示相关数据块。
例如输入‘基本功能’的显示组号，按Q确认，即显示
案例分析
故障现象
一辆捷达GTX汽车（发动机型号为AHP），发动机怠速抖动。
1.检查点火系统
拔下各缸高压线，插上备用火花塞，高压线与点火线圈链接，转动点火开关使起动机运转，观察各缸火花，均为蓝色，火花很强。
拆
下火花塞，火花塞间隙正常，电极部分燃烧良好，呈现棕黄色，陶瓷绝缘良好，装上火花塞、高压线，起动发动机后进行断火实验，各缸均工作。
说明点火系统工作正常。
2.检查燃油供给系统
在燃油分配管和压力油进口橡胶管连接处断开，串入燃油压力表，起动发动机，分别检查怠速油压、加速变化油压及熄火后保持压力，均正常。
3.数据流分析
第一步使用易网通解码器查询有无故障码，结果显示无故障码。
第二步使用易网通阅读发动机电脑的数据块，通过数据流分析各元件性能。
（1）进入007数据块第二区域显示0.15v。
其显示值是氧传感器电压，正常时应在0.1~0.9v跳动显示。
因而怀疑氧传感器堵塞，但更换氧传感器后故障依然未排除。
（2）阅读数据块002，第四显示区显示g/s。
此值显示的是空气流量计测量的空气流量，他是控制燃油混合比的重要参数，正常数据应为2.7g/s左右。
更换空气流量计，故障仍未排除。
第三步根据上述分析，氧传感器和空气流量计问题不大。
数据块显示值是测试值，氧传感器电压低，说明燃油混合气稀；空气流量值低，说明进气量小，信号电压输给电脑，喷油量将变小，混合气不会变稀。
二该车发动机混合气变稀说明进气量大，这表明可能有多余
的空气未经空气流量计而直接进入气缸燃烧。
故障分析
综合运用数值分析法时间分析法和比较分析法三种数据流分析法。
活性炭罐是用来收集溢出的燃油蒸汽，也是油箱通往大气的通道，为了防止燃油蒸汽污染空气。
故障现象
道奇大捷龙，装备v6发动机，踩住加速踏板才能起动发动机，松开加速踏板发动机就熄火
故障诊断
用金德kt300故障诊断仪读取数据流，读出以下四项数据，怠速喷油脉宽7.3ms正常值为2.6ms进气歧管绝对压力传感器信号上电压为3.3v正常值为1.5v,怠速发动机步数为102正常值为30，点点火提前角为1-20度且不稳定。
综合分析这四项数据的因果关系，此组数据中怠速喷油脉宽、怠速步进电机步数及点火提前角均为执行元件完成的执行动作作为多种结果。
这组执行动作的依据是依据进气歧管压力传感器的信号电压，矛盾的焦点集中在进气歧管绝对压力传感器信号上。
故障分析
由于进气信号电压过高从而使喷油脉宽增加，此后氧传感器检测到混合气偏浓，发动机ECU便指令加大进气量，从而造成怠速电动
机步数过大，与此同时，发动机ECU还要不断地调节混合气的浓度，因此造成点火提前角不稳定。
确定切入点后，接下来的任务就是寻找进气歧管绝对压力传感器信号电压过高的唯一原因了。
故障现象
1辆1999款上海帕萨特B5GLi轿车，装备ANQ发动机01N自动变速器，行驶里程16万km，故障现象为发动机动力不足。
故障诊断
原地急加油时，发动机转速很难达到4000r/min，排气管排出的废气不多，连接解码器，调取故障码，系统显示正常无故障码，怀疑三元催化器堵塞，拆下三元催化器后，重新试车，故障现象依旧。
连接解码器读取发动机怠速状态是数据流
由于故障是高速无力，动力不足，读取原地急加速的瞬间数据流发现002组三区每工作循环喷油量约为13ms正常情况至少为18ms，四区
吸入空气量最大值为23g/s正常情况下65g/s~75g/s，009组三区的氧传感器电压一直为0.15v左右正常要大于0.15v，很明显混合气稀，帕萨特ANQ发动机依据空气流量计和发动机转速传感器确定基本喷油量。
而该车的空车流量信号明显失准偏低，导致发动机ECU计算出的基本喷油脉宽较小，使混合气变稀，发动机便会出现高速无力，动力不足的现象，当更换空气流量计后，故障排除。