基于LABVIEW平臺的汽車變速箱故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、汽車變速箱是汽車的關鍵部件，它的性能好壞直接影響到汽車性能。如果汽車變速箱質量不過關，小則噪音大，運行不平穩(wěn)；大則出現(xiàn)故障，引發(fā)交通事故，甚至致人死亡。因此迫切需要開發(fā)一套變速箱出廠質量檢驗及故障診斷系統(tǒng)。這套系統(tǒng)不僅要對出廠的變速箱質量進行檢驗，更要對變速箱進行故障診斷，辨別故障類型并找出緣由，從而指導維修并為變速箱的改進提供依據(jù)。本課題是上海汽車協(xié)會及上海汽車齒輪總廠共同資助的項目《SAGW汽車變速箱的故障診斷儀研制》。它以變速箱故

2、障原理分析、數(shù)字信號處理為基礎，運用人工智能方法，根據(jù)故障特征參量對典型故障模式進行識別。 本文對人工智能方法進行了深入的研究，研究了粗糙集理論及基于粗糙集理論的決策系統(tǒng)約減方法，構建了最優(yōu)決策系統(tǒng)，簡化了診斷結構，提高了診斷效率。在最優(yōu)決策系統(tǒng)基礎上，研究了神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊系統(tǒng)的故障診斷方法。研究過程中發(fā)現(xiàn)模糊系統(tǒng)缺乏自學習能力，隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則的選取帶有一定的主觀性且依賴于專家；神經(jīng)網(wǎng)絡所獲得的輸入/輸出關系無法用容易被人

3、接受的方式表示出來，且無法應用專家的知識積累，難以保證診斷精度。針對上述缺點，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊系統(tǒng)的結合方式的研究，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的變速箱故障診斷方法，并將其應用于變速箱的故障診斷。實驗結果表明，與常用的神經(jīng)網(wǎng)絡和摸糊系統(tǒng)診斷方法相比，該方法能夠彌補模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡分別單獨應用時所存在的不足，具有更高的診斷準確率。在旋轉機械故障診斷領域具有較好的應用前景。 實際運用方面，開發(fā)了汽車變速箱故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合運用