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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利用于利用深度学习系统检测引擎爆震的系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111380689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201911376676.X，技术领域涉及：G01M15/00；该发明授权用于利用深度学习系统检测引擎爆震的系统和方法是由J.C.苏尔利;S.达斯设计研发完成，并于2019-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于利用深度学习系统检测引擎爆震的系统和方法在说明书摘要公布了：一种用于训练深度学习系统以尽管使用来自低保真度爆震检测传感器的数据也利用与高保真度爆震检测传感器关联的准确度来检测引擎爆震的系统。所述系统包括：引擎；高保真度爆震检测传感器；低保真度爆震检测传感器；和电子处理器。所述电子处理器被配置为：从所述高保真度爆震检测传感器接收第一数据。所述电子处理器还被配置为：从所述低保真度爆震检测传感器接收第二数据。所述电子处理器被进一步配置为：将所述第一数据映射到所述第二数据；使用包括所映射的数据的训练数据，训练所述深度学习系统，以使用来自所述低保真度爆震检测传感器的数据确定所预测的峰值压力；从所述低保真度爆震检测传感器接收第三数据；以及使用所述第三数据确定确定所预测的峰值压力。

本发明授权用于利用深度学习系统检测引擎爆震的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练卷积神经网络CNN以尽管使用来自低保真度爆震检测传感器的数据也利用与高保真度爆震检测传感器关联的准确度来检测引擎爆震的系统，所述系统包括：引擎；高保真度爆震检测传感器，其具有第一保真度；低保真度爆震检测传感器，其具有第二保真度，第二保真度低于第一保真度；和电子处理器，电子处理器被配置为：从高保真度爆震检测传感器接收第一数据，其中第一数据是引擎的燃烧室中的测量的压力；从低保真度爆震检测传感器接收第二数据，其中第二数据是引擎块的测量的振动；将第一数据映射到第二数据，其中映射使第一数据中的峰值压力与第二数据中的振动相关，并且其中峰值压力指示对应的引擎爆震；使用包括所映射的数据的训练数据，训练CNN以使用来自低保真度爆震检测传感器的数据来确定所预测的峰值压力，其中CNN包括：多个卷积层，其中的每个具有从第二数据提取特征的一个或多个一维滤波器；多个池化层，其减少所提取的特征中的不变性；以及线性激活层，其实现线性激活函数来充当确定所提取的特征与根据第一数据预测的峰值压力之间的线性关系的回归函数，并且基于线性关系输出所预测的峰值压力；在训练CNN之后，从低保真度爆震检测传感器接收第三数据，其中第三数据是对应于引擎在时域中的振动的测量的低保真度爆震检测传感器的信号；使用第三数据，利用经训练的CNN确定所预测的峰值压力；以及当所预测的峰值压力小于或等于预定阈值时检测引擎爆震。

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