基于神經網絡的汽車電控發(fā)動機故障診斷研究.pdf

1、該文在廣泛收集國內外汽車診斷技術發(fā)展及現(xiàn)狀等有關資料的基礎上,全面論述和系統(tǒng)分析了汽車診斷設備的開發(fā)和診斷理論的研究成果及方向.首先,對課題研究的目的及意義進行了探討,明確指出汽車故障診斷理論研究是汽車集成診斷系統(tǒng)建立的重要基礎.其次,對某個車輛或車型的故障與汽車群體的故障規(guī)律和性質之間的關系進行了研究,并在研究汽車群體基本特征的基礎上提出進行汽車故障診斷的策略及其評價方法.再者,隨著電子控制技術在汽車工程中的應用,汽車產品的各項性能都

2、得到了進一步的提高和完善,特別是汽車電控系統(tǒng)的故障診斷變得更為復雜.基于符號學習和推理的專家系統(tǒng)在解決這個問題上的某些局限性,使基于數(shù)值計算的診斷方法,如人工神經網絡和模糊識別等,成為智能故障診斷研究的新課題.由于計算機模式識別技術的日益成熟,為汽車電控系統(tǒng)故障識別的技術提供了完整的理論基礎.結合汽車故障的特點和模式識別的要求,論述了汽車技術狀態(tài)特征的選擇和提取原理、汽車故障模式識別的主要方法.以汽車電控系統(tǒng)的典型故障為例,對故障癥兆的