原文传递
基于神经网络方法的电控发动机典型故障模式识别研究
| 论文题名： | 基于神经网络方法的电控发动机典型故障模式识别研究 |
| 关键词： | 神经网络;电控系统;发动机;模式识别;怠速不稳 |
| 摘要： | 本文在简要阐述汽车诊断技术发展及现状等有关资料的基础上,概要地介绍了故障模式识别的基本方法,特别是神经网络识别方法的基本理论.结合汽车故障的特点和模式识别的要求,论述了汽车故障模式识别的主要方法.以电控发动机的典型故障为例,对故障征兆技术状态特征的描述、利用神经网络进行故障模式识别及其故障部位判断与故障原因分析等问题进行了深入的研究.鉴于电控系统组成的复杂性,同样的故障征兆具有"一果多因"的特点,因此,以故障征兆为基本模式,采用单故障样本组合的方式对神经网络进行训练,以识别具体的故障原因和部位.此外,以MATLAB6.1应用软件为主要的数值计算和分析手段,重点研究了应用神经网络对电控发动机典型故障——怠速不稳原因的识别问题. |
| 作者： | 汪立亮 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 方锡邦 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2004 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
