電控汽油機智能故障診斷系統(tǒng).pdf

1、本文針對我國汽車工業(yè)及交通運輸發(fā)展的特點及現(xiàn)狀，結合計算機技術及控制理論科學飛速發(fā)展的成果，以上海大眾生產(chǎn)的桑塔納3000的電控汽油機作為研究對象，對其電控發(fā)動機的基本組成、工作原理和產(chǎn)生的故障類型及引起的原因進行了詳細的剖析。在此基礎上，首先設計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電控汽油機故障診斷系統(tǒng)，但由于電控汽油機故障的模糊性，其次又引入了模糊邏輯的思想，將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，構建出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡電控汽油機故障診斷系統(tǒng)。另外，由于電控汽油機故

2、障的復雜性和多變性，使得單級神經(jīng)網(wǎng)絡結構龐大，且不易于網(wǎng)絡的重新學習，造成了網(wǎng)絡訓練效率不高和系統(tǒng)診斷的準確率低，再次提出一種兩級模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的改進方法，該方法簡化了網(wǎng)絡結構，而且易于得到合適的隱含層數(shù)和隱含層節(jié)點數(shù)，同時也節(jié)省了網(wǎng)絡的訓練時間，當出現(xiàn)新樣本對時，有針對性地重新訓練相應的子網(wǎng)絡即可。實驗結果表明，兩級診斷的方法確實使得電控汽油機的故障診斷更加合理、更加優(yōu)越。最后，將專家診斷的思想很好的融合到了兩級模糊神經(jīng)網(wǎng)絡診斷系統(tǒng)中，