一种基于机器学习的废气传感器电流检测方法

本发明公开了一种基于机器学习的废气传感器电流检测方法，涉及废气传感器技术领域。该方法旨在解决现有柴油车废气传感器因陶瓷基板绝缘性、材料、叉指电极间距差异及温度影响导致测量电流误差大、批量一致性差，且传统方法无法应对传感器老化带来的长期稳定性问题。方法包括数据采集、补偿电流计算、训练数据集构建、数据预处理、机器学习模型训练及嵌入式系统集成。采用BP神经网络进行智能预测，能精准补偿电流检测误差，提升检测精度；构建的训练数据集考虑多种影响因素，模型适应性和泛化能力强；集成在线学习模块可动态更新模型以适应传感器老化，保证长期稳定性，同时提升传感器批量一致性，降低生产和使用成本。