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《太原理工大学》 2011年
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电控汽油机智能故障诊断系统

刘瑞平  
【摘要】:本文针对我国汽车工业及交通运输发展的特点及现状,结合计算机技术及控制理论科学飞速发展的成果,以上海大众生产的桑塔纳3000的电控汽油机作为研究对象,对其电控发动机的基本组成、工作原理和产生的故障类型及引起的原因进行了详细的剖析。在此基础上,首先设计了基于神经网络的电控汽油机故障诊断系统,但由于电控汽油机故障的模糊性,其次又引入了模糊逻辑的思想,将模糊逻辑与神经网络相结合,构建出了模糊神经网络电控汽油机故障诊断系统。另外,由于电控汽油机故障的复杂性和多变性,使得单级神经网络结构庞大,且不易于网络的重新学习,造成了网络训练效率不高和系统诊断的准确率低,再次提出一种两级模糊神经网络的改进方法,该方法简化了网络结构,而且易于得到合适的隐含层数和隐含层节点数,同时也节省了网络的训练时间,当出现新样本对时,有针对性地重新训练相应的子网络即可。实验结果表明,两级诊断的方法确实使得电控汽油机的故障诊断更加合理、更加优越。最后,将专家诊断的思想很好的融合到了两级模糊神经网络诊断系统中,构造出了基于模糊神经网络的两级故障诊断系统。本设计将神经网络、模糊逻辑以及专家系统的优点予以结合,设计出的两级智能诊断系统,界面具有良好的诊断能力和易操作性。
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