原文传递
神经网络专家系统在汽车故障诊断中的应用研究
| 论文题名： | 神经网络专家系统在汽车故障诊断中的应用研究 |
| 关键词： | 汽车故障诊断;专家系统;神经网络;解释器 |
| 摘要： | 本文以汽车发动机电控单元中的传感器为诊断对象，全面阐述了神经网络和专家系统的基本理论与系统结构。传统专家系统只能处理显性的表面的知识，存在推理能力弱，而且知识获取容易出现瓶颈问题等；而神经网络恰好弥补了专家系统的不足，因此设计了神经网络与专家系统结合在一起的一种新方法，将神经网络和专家系统融合在一起来克服各自存在的缺点，使二者更好地应用于故障诊断领域，将二者融合实现了人工智能在故障诊断上的飞跃。 以BP神经网络为基础建立汽车故障诊断专家系统，结合汽车所出现的各种具体故障情况，利用专家提供的样本规则，对网络进行训练，然后利用学成的网络，对汽车故障数据进行处理，便得到了汽车具体的故障情况。 神经网络专家系统作为人工智能应用于汽车故障诊断的一个系统，具有实用性强，便于不断扩充等优点，加大了诊断技术在汽车上的应用范围。在理论上，丰富了汽车故障诊断采用智能方法的可行性，使汽车故障诊断水平真正达到专家级别。 具体的实施方法：利用神经网络的学习规则，应用BP网络实现知识的存储，采用数值优化算法完成知识库的组建；采用正向推理机制，使用VB6.0设计人机接口实现系统和用户之间的界面，实现数值的输入和输出；大量收集汽车故障资料，从书本和领域专家那里获得相关的知识；理论联系实际，注重现场实时诊断数据的采集，提高实验结果的准确性和科学性；用MATLAB对实验结果进行仿真模拟，充分发挥解释器的作用。 |
| 作者： | 李美华 |
| 专业： | 载运工具运用工程 |
| 导师： | 陆怀民;韩大明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北林业大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
