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汽油/CNG两用燃料发动机传感器故障智能诊断系统的研究
| 论文题名： | 汽油/CNG两用燃料发动机传感器故障智能诊断系统的研究 |
| 关键词： | 两用燃料发动机;故障诊断;BP神经网络;MATLAB引擎;传感器 |
| 摘要： | 天然气汽车的使用为节约石油资源和保护环境做出了很大的贡献。汽油/CNG两用燃料发动机的使用兼顾了汽油车的性能和天然气车的环保、节能、经济、安全的优点，因此有着较好的发展前景。随着汽油/CNG车的使用，针对该种车的故障诊断系统的研究越来越受到重视。 本文研究开发的汽油/CNG两用燃料发动机传感器故障智能诊断系统是运用人工神经网络智能诊断技术，它可更有效地组织、运用人们的知识和经验完成传感器的故障诊断。由于迅速发展的高科技越来越多地应用于汽车结构，现代汽车结构的复杂性决定了其故障状态呈现多样性和不确定性，将神经网络技术用于汽车故障诊断分析，可大大提高诊断速度和诊断精度。可以使发动机故障诊断变得更直观、更快捷，而且诊断率得到了很大的提高，使发动机故障诊断更加科学化。 系统是在WindowsXP的平台上，应用MATLAB6.5为数据处理软件，运用面向对象的程序开发语言VisualC++6.0为编程语言和数据库语言Access2003共同开发完成的。本文VisualC++对MATLAB的调用是通过MATLAB计算引擎来完成的，两者之间的结合更能充分的利用VisualC++友好的用户界面和MATLAB的分析处理运算数据的优点，从而使系统更加完善。 本文根据传感器故障诊断的要求对神经网络结构进行设计包括层数选取、训练函数选取、隐含层节点数选取等。以实验数据（HC、CO、NOx、CO2和O2排放量）及传感器的对应关系为训练样本集，用样本数据进行网络训练。训练好神经网络后用几组数据检验，得到了预期的效果，能判断出发动机传感器的具体故障情况。符合对传感器故障诊断的要求。实现了汽车发动机故障诊断智能分析方法。因此，开发汽油/CNG发动机传感器故障诊断神经网络，具有较强的实用性和拓展性。 |
| 作者： | 吴红梅 |
| 专业： | 交通运输工程(交通环境与安全技术) |
| 导师： | 仝秋红 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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