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基于LABVIEW平台的汽车变速箱故障诊断系统研究
| 论文题名： | 基于LABVIEW平台的汽车变速箱故障诊断系统研究 |
| 关键词： | 故障诊断;神经网络;粗糙集;模糊理论;模式识别;汽车变速箱 |
| 摘要： | 汽车变速箱是汽车的关键部件，它的性能好坏直接影响到汽车性能。如果汽车变速箱质量不过关，小则噪音大，运行不平稳；大则出现故障，引发交通事故，甚至致人死亡。因此迫切需要开发一套变速箱出厂质量检验及故障诊断系统。这套系统不仅要对出厂的变速箱质量进行检验，更要对变速箱进行故障诊断，辨别故障类型并找出缘由，从而指导维修并为变速箱的改进提供依据。本课题是上海汽车协会及上海汽车齿轮总厂共同资助的项目《SAGW汽车变速箱的故障诊断仪研制》。它以变速箱故障原理分析、数字信号处理为基础，运用人工智能方法，根据故障特征参量对典型故障模式进行识别。 本文对人工智能方法进行了深入的研究，研究了粗糙集理论及基于粗糙集理论的决策系统约减方法，构建了最优决策系统，简化了诊断结构，提高了诊断效率。在最优决策系统基础上，研究了神经网络和模糊系统的故障诊断方法。研究过程中发现模糊系统缺乏自学习能力，隶属度函数和模糊规则的选取带有一定的主观性且依赖于专家；神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表示出来，且无法应用专家的知识积累，难以保证诊断精度。针对上述缺点，通过对神经网络和模糊系统的结合方式的研究，提出了一种基于模糊神经网络的变速箱故障诊断方法，并将其应用于变速箱的故障诊断。实验结果表明，与常用的神经网络和摸糊系统诊断方法相比，该方法能够弥补模糊和神经网络分别单独应用时所存在的不足，具有更高的诊断准确率。在旋转机械故障诊断领域具有较好的应用前景。 实际运用方面，开发了汽车变速箱故障诊断系统。该系统综合运用了分布式数据库及局域网等知识，实现了数据存储共享及远程访问。在变速箱生产组装流水线上进行的大量诊断测试实验表明，该系统方便、性能稳定、精度高，具有较高的推广应用性。 |
| 作者： | 赵永杰 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 万德安 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 同济大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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