原文传递
电控发动机尾气检测与故障诊断的应用研究
| 论文题名： | 电控发动机尾气检测与故障诊断的应用研究 |
| 关键词： | 电控发动机;故障诊断;MATLAB语言;神经网络;尾气检测 |
| 摘要： | 随着汽车工业的飞速发展，机动车污染物的排放对人类居住环境的污染日趋严重，特别是尾气排放不达标的在用汽车对大气的污染更严重。本文对该课题研究的目的和意义进行了探讨，明确提出如果能根据汽车尾气参数值，应用神经网络模型判断发动机的故障，这将大大减少了汽车尾气对大气环境的污染，缩短维修时间，降低工人师傅的劳动强度，提高劳动效率，同时也有利于I/M制度的管理。 本文将BP(BackPropagation)神经网络和RBF神经网络(RadialBasisFunctionNeuralNetwork)应用于电控发动机的故障诊断。首先介绍了汽车排放污染物、I/M制度及电控发动机的基本知识；其次，介绍了BP神经网络和RBF神经网络的结构和算法，并建立神经网络模型；最后，以丰田凌志400电控发动机为实例，在怠速工况下，模拟发动机的各种故障，用金德K81电脑检测仪和NHA-50l型尾气分析仪采集所对应故障下的尾气参数，并建立样本集。用MATLAB语言及其数据库处理技术编制仿真程序，分别用BP神经网络和RBF神经网络对所采集的样本集进行训练和仿真，并将两种神经网络的训练、仿真结果进行比较。从而得出，RBF神经网络比BP神经网络的训练速度快、效率高、诊断结果准确。因此，将RBF神经网络应用于故障诊断比BP神经网络更有效、可行。 |
| 作者： | 李友才 |
| 专业： | 载运工具运用工程 |
| 导师： | 巴寅亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 新疆农业大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
