基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車故障診斷的研究與應(yīng)用.pdf

1、汽車是一個(gè)結(jié)構(gòu)相當(dāng)復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，其由數(shù)萬個(gè)零部件組成，汽車的一些基本技術(shù)性能都直接或間接與這些零部件的性能密切聯(lián)系。因此對(duì)汽車各個(gè)部件進(jìn)行綜合性能的檢測(cè)與故障診斷對(duì)汽車的正常運(yùn)行將是十分重要，特別是在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)等總成在不解體的情況下，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)汽車當(dāng)前技術(shù)狀況作出準(zhǔn)確地判斷，這將無疑具有十分重大的意義。
　　傳統(tǒng)的故障診斷專家系統(tǒng)，是以人類專家的水平去解決領(lǐng)域中的困難問題，是一種基于符號(hào)推理的智能診斷模型。其能夠在系統(tǒng)不確定

2、、不完備的領(lǐng)域知識(shí)下進(jìn)行推理，而且能對(duì)問題求解過程作出解釋。但是這種傳統(tǒng)的故障診斷方式存在對(duì)知識(shí)獲取難，知識(shí)臺(tái)階窄以及推理能力弱等局限性。
　　而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是由大量的神經(jīng)元相互連接而成的復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，其具有很強(qiáng)的非線性適應(yīng)性信息處理能力，網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)可通過訓(xùn)練獲得，具有學(xué)習(xí)、歸納、記憶等特點(diǎn)；也具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力及魯棒性等長處。
　　本課題對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和誤差反向傳播的學(xué)習(xí)算法進(jìn)行研究，特別對(duì)目前在故障診斷方面十分

3、流行的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和流程以及算法的改進(jìn)進(jìn)行了研究分析。在此基礎(chǔ)上利用發(fā)動(dòng)機(jī)的排放的四種不同的尾氣作為故障診斷參數(shù),建立故障樣本；同時(shí)選取不同的網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)建立了不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并利用其對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最后又通過訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)際的故障進(jìn)行了診斷，驗(yàn)證了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅正確而且能夠快速的對(duì)汽車的故障進(jìn)行診斷。
　　對(duì)于如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)和專家技術(shù)相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)對(duì)智能診斷技術(shù)的應(yīng)用也進(jìn)行了研究和設(shè)計(jì)，并設(shè)計(jì)了診斷流程、邏輯推