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基于LABVIEW平台的电控发动机人工智能故障诊断系统的研究

张伟超  
【摘要】:随着世界汽车工业的发展,我国的民族汽车工业在近些年也有了突飞猛进的发展,国产汽车的性能、结构和舒适程度上都有了很大改进和提高。特别是对于动力核心的发动机部分,现代汽车中大部分都已使用电控发动机,这样与传统发动机相比电控发动机在故障检测方面就增加了很大的难度。于是电控发动机的智能故障诊断系统的研究就成为汽车检测领域中一个很重要的内容之一。本论文在分析电控发动机的结构特点后,主要通过分析电控发动机传感器信号的特点,从中提取故障信息建立故障诊断的模型,并设计了故障诊断系统软件。 在充分了解电控发动机结构及传感器信号特点后,利用CAN总线搭建了一个传感器信息采集平台,设计了相应的信号预处理及采样电路。为使上位机软件可以方便的与CAN总线进行通讯,设计了CAN-USB的转换适配器。 鉴于电控发动机故障的复杂性,本文采用具有自学习和自适应能力的BP神经网络作为故障诊断模型的核心。BP网络的设计过程中,经过五个网络的对比最终确立了网络结构,并利用具有全局寻优能力的蚁群算法对BP神经网络的训练算法进行了优化,使其具有更高的工作效率。模型建立完毕后,采用了一组数据对故障诊断模型工作的准确性进行了验证,证明该网络模型的设计是可行的。在故障诊断模型建立后,在LABVIEW软件平台下对模型进行了实例化,设计了人机交互的系统控制界面。


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