小型强化技术在提高汽油机整体性能的同时,也对其各个零部件提出了更高要求。其中最为显著的一个问题为导致发动机爆震趋势的增加,严重的爆震会影响发动机正常燃烧,高频冲击波甚至可能破坏发动机结构,降低发动机使用寿命。但轻微爆震则会使气缸内混合气接近等容燃烧的理想工况,有利于提高发动机热效率。因此,精确识别发动机爆震工况并准确评价爆震强度,有利于优化发动机燃烧,减少爆震造成的危害,具有极高的理论研究意义和工程应用价值。本文以稀疏表达理论为基础,以汽油机爆震为研究对象,以机体振动信号为依据,结合试验与仿真手段,研究基于改进K均值奇异值分解（K-SVD）算法的发动机爆震识别方法,提出了基于四阶累积量常用对数的爆震强度评价指标,具体内容为:（1）进行了某型发动机爆震台架试验。以转速、负荷和点火提前角为变量设计了发动机爆震试验方案,同步采集多种工况下的缸内压力和机体振动加速度信号。试验完成后初步分析了不同爆震程度下的缸内压力信号的时域和频域特征,为后续振动信号处理与基于机体振动的爆震特征提取方法研究奠定基础。（2）利用机体振动信号进行爆震特征提取与识别方法研究。将改进稀疏表达算法应用于发动机机体振动信号处理中,提取振动信号中的爆震特征,将稀疏表达理论引入发动机爆震特征识别领域。首先提出一种基于广义正交匹配追踪的改进K-SVD方法,实现了字典学习过程原子更新效率的提高,克服了传统稀疏表达字典构造方法计算效率低的问题;之后分析了稀疏表达过程主要参数对特征提取效果的影响,结果表明改进K-SVD算法良好的参数鲁棒性和计算稳定性。最后对改进后的稀疏表达算法进行效果验证,在模拟信号和实际信号处理中都表现出了良好的降噪效果和特征提取效果。（3）提出了一种基于四阶累积量的发动机爆震强度评价指标。该方法首先对机体振动信号进行稀疏分解,得到涵盖爆震特征的稀疏字典以及针对单个信号的稀疏系数。在此基础上,计算重构信号的四阶累积量的十倍常用对数,以此作为爆震强度评价指标。计算结果表明,该方法对于混有强烈背景噪声的缸体振动信号表现出了良好的降噪和特征提取能力,且提高了运算效率。爆震强度评价指标能够准确的区分强烈爆震、轻微爆震和正常燃烧三种状态,达到了一定的识别准确度,证明了该方法在发动机爆震识别领域的应用价值。