電控發(fā)動機智能混合故障診斷系統(tǒng)的研究與開發(fā).pdf

1、目前，電控發(fā)動機故障診斷理論和方法已成為研究的熱門課題。作為先進控制技術應用的代表，發(fā)動機電控系統(tǒng)呈現出復雜性和多樣性特點，因而依靠傳統(tǒng)的故障診斷理論和方法很難達到預期的目的。目前電控發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)所應用的故障診斷方式比較單一，故障診斷的準確度不高。研究多種故障診斷方式相結合的、準確度高的智能故障診斷系統(tǒng)是值得關注和支持的。
　　本文從電控發(fā)動機的控制系統(tǒng)出發(fā)，研究了電控發(fā)動機的故障特點，分析了電控發(fā)動機的數據流與故障原因之間

2、的關系，開發(fā)了基于故障代碼和數據流分析的智能混合故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合了基于故障代碼的故障診斷效率高和數據流分析的故障診斷準確度高的優(yōu)點，縮短了汽車故障診斷的時間，提高了汽車維修行業(yè)的服務質量。
　　在對電控發(fā)動機控制系統(tǒng)仿真分析的基礎上，根據豐田卡羅拉的故障征兆表，分析了電控發(fā)動機故障征兆及故障原因，提出了電控發(fā)動機故障征兆與故障原因之間的關系模型;最后重點研究了電控發(fā)動機控制系統(tǒng)的數據流，研究表明:控制系統(tǒng)的故障原因能以數據

3、流的形式表示。
　　論文進行了智能混合故障診斷系統(tǒng)的診斷方法研究。首先分析了智能混合故障診斷系統(tǒng)的診斷方式，并利用實際故障征兆，研究了數據流分析的故障診斷流程，提出了分級故障診斷的原則。然后分析了神經網絡的結構參數對故障診斷結果的影響，并對故障征兆進行描述，闡述了電控發(fā)動機故障征兆模糊化實質和模糊神經網絡故障診斷模型。晟后定義了電控發(fā)動機燃油供給系統(tǒng)的信息表達和鄰域決策系統(tǒng)，分析了鄰域粗糙集數據約簡算法的實現過程。
　　智能