基于神经网络电喷发动机传感器故障诊断专家系统的研究

论文摘要

电控燃油喷射发动机以降低燃油消耗、降低排放及提高功率等优点得到了迅速的普及,随着国Ⅲ标准的实施,电控燃油喷射发动机将会成为不可阻挡的发展趋势。虽然电控发动机故障率低,但一旦发生故障,不仅影响发动机的性能,而且故障诊断困难。尤其是传感器故障,它与发动机性能有着密切的关系,因此研究电控发动机传感器故障诊断将是一个非常必要和迫切的任务。本文针对目前电控发动机所采用的各种传感器,重点介绍了节气门位置传感器和进气歧管压力传感器的结构、原理、信号特点及可能发生的常见故障,并以此为依据,以VisualC++6.0和MataLab7.0作为开发平台,将传统的专家系统与BP神经网络的优点有机的结合在一起,设计了故障诊断神经网络专家系统。运用数字滤波技术对采集到的节气门位置传感器和进气歧管压力传感器波形数据进行低通滤波处理和预处理后,输入到BP神经网络中,在每个采样时刻,比较故障诊断神经网络估计输出值和在正常状态下两个传感器信号的实际输出值得到两者之间差值,通过判断该值是否超出误差限值对节气门位置传感器和进气歧管压力传感器的值不变以及未标定故障进行诊断。最后将诊断结果转换成专家系统能够识别的知识输出到用户界面。通过试验台架采集波形数据,对故障诊断神经网络专家系统进行验证,验证结果表明该系统是切实可行的。同时具有较高的工程使用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究本课题的目的和意义
• 1.2 汽车发动机诊断技术的国内外研究现状与发展
• 1.3 课题研究的内容和思路
• 1.4 本章小结
• 第二章 电喷发动机故障诊断技术
• 2.1 电控汽油喷射系统工作原理及组成
• 2.1.1 空气供给系统
• 2.1.2 燃油控制系统
• 2.1.3 电子控制系统
• 2.2 汽车传感器
• 2.2.1 汽车传感器分类
• 2.2.2 汽车传感器的性能要求
• 2.2.3 电控发动机传感器结构原理及其常见故障
• 2.3 汽车发动机故障诊断技术
• 2.3.1 电喷发动机传感器的故障特点
• 2.3.2 电喷发动机电控系统故障诊断方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 人工神经网络与专家系统概述
• 3.1 人工神经网络理论
• 3.1.1 人工神经网络的概念
• 3.1.2 人工神经网络的分类
• 3.1.3 人工神经网络的特点及其应用领域
• 3.2 BP 神经网络原理及算法
• 3.2.1 BP 网络算法步骤
• 3.2.2 BP 算法的优化改进
• 3.2.3 BP 网络设计分析
• 3.3 神经网络专家系统理论概述
• 3.3.1 传统专家系统的缺点
• 3.3.2 神经网络专家系统的原理及特点
• 3.3.3 系统的知识表示和知识获取
• 3.3.4 推理机制及解释机制
• 3.4 本章小结
• 第四章 电喷发动机传感器信号采集实验及设备
• 4.1 试验目的
• 4.2 电喷发动机实验台架
• 4.2.1 试验用发动机
• 4.2.2 试验设备
• 4.2.3 试验工况
• 4.3 信号采集结果
• 4.3.1 节气门位置传感器
• 4.3.2 进气歧管压力传感器
• 4.4 信号处理
• 4.4.1 低通滤波的必要性
• 4.4.2 信号处理结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 电喷发动机传感器故障诊断神经网络专家系统设计
• 5.1 系统的体系结构
• 5.2 系统功能模块设计
• 5.3 系统开发工具的选择
• 5.4 传感器故障诊断模型的建立
• 5.4.1 预处理模块
• 5.4.2 故障诊断模块
• 5.4.3 输出结果转换模块
• 5.5 传感器故障诊断神经网络设计
• 5.5.1 节气门位置传感器故障诊断神经网络设计
• 5.5.2 进气歧管压力传感器故障诊断神经网络设计
• 5.6 神经网络模型的验证
• 5.6.1 正常信号验证故障诊断神经网络
• 5.6.2 故障信号验证故障诊断神经网络
• 5.7 输出结果转换
• 5.8 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢