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Leak Diagnosis in the Evaporative Emissions Control System Using Statistical Methods

机译：使用统计方法的蒸发排放控制系统泄漏诊断

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Uncontrolled evaporative emissions contribute to air pollution and can cause public health issues, Environment Protection Agency and California Air Resources Board have evaporative emission standards to prevent gasoline vapors from freely escaping into the atmosphere. The standards require that every gasoline-powered vehicle be equipped with an Evaporative Emissions Control (EVAP) system that captures fuel vapors, and the corresponding on-board diagnostics to warn drivers when a leak is present for light- and medium-duty passenger vehicles [EPA, 2014][CARB, 2008][SAE, 2010]. Accurate small leak detection in the EVAP system is a challenging problem because of limited measurement capabilities, a wide range of operating conditions, and limited computing power on board the vehicle. In this study, we do not concern ourselves with data storage and computation limitation, and explores the possibility of using supervised classification algorithms to diagnose incipient small leaks. We show that without any physics-based knowledge of the EVAP system, a simple binary classifier can detect leaks, regardless of size. In addition, preliminary results show that a more advanced detector can offer improved performance.
机译：不受控制的蒸发排放会造成空气污染，并可能引起公共健康问题，环境保护署和加利福尼亚州空气资源委员会制定了蒸发排放标准，以防止汽油蒸气自由逸出到大气中。该标准要求每辆以汽油为动力的车辆都必须配备可捕获燃料蒸气的蒸发排放控制（EVAP）系统，以及相应的车载诊断程序，以在轻型和中型乘用车出现泄漏时向驾驶员发出警告[ EPA，2014年] [CARB，2008年] [SAE，2010年]。 EVAP系统中的精确小泄漏检测是一个具有挑战性的问题，因为测量能力有限，操作条件范围广，并且车辆上的计算能力有限。在这项研究中，我们不关心数据存储和计算的局限性，而是探索使用监督分类算法诊断初期小泄漏的可能性。我们证明，在没有EVAP系统的任何基于物理学的知识的情况下，简单的二进制分类器可以检测泄漏，而不论大小。此外，初步结果表明，更先进的检测器可以提供更高的性能。

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