电控汽车发动机故障诊断技术研究

分析了神经网络在电子控制汽油机诊断中的应用,介绍了BP神经网络模型和学习训练过程,以及一种电子控制发动机诊断数据读取方法;简要说明了利用神经网络进行电控发动机诊断的过程.     

人工神经网络在汽车故障诊断中的应用

针对传统汽车诊断存在的问题，提出了应用人工神经网络进行汽车故障论断的新方法，在介绍神经网络基本原理和方法的基础上，以ＢＰ网络构造离合器故障诊断实例模型，经过模拟试验，证明了本方法的有效性和合理性。     

汽车发动机故障诊断的理论和方法

在汽车发动机故障诊断的过程中,需要运用一些理论性方法,才能够实现良好的诊断效果,确保汽车诊断工作的顺利进行。因此,本文主要针对于汽车发动机故障诊断的理论和方法进行了分析和探讨,希望通过本文的研究,能够进一步提高汽车故障诊断的水平。     

关于汽车发动机故障诊断方法的研究

汽车发动机结构复杂,工作环境差,汽车发动机的技术参数容易发生变化,主要是因为在高温高压条件下长时间工作,最终会导致引擎故障的出现。该文主要从汽车发动机的结构和工作原理进行分析,介绍了在实际工作中汽车发动机主要发生的故障类型,在实际操作中,分析和总结了目前主要的发动机故障诊断方法,为今后汽车发动机的维护和保养提供了有价值的技术参考资料。     

汽车发动机故障诊断思路探析

对汽车来说,发动起可以说是汽车的心脏,发动机是汽车动力的源泉.现在社会发展非常快,自动化程度也在慢慢的提升着,而且发动机的机械性能也在不断地完善过程中,而且发动机的结构也变得越来越发杂,而且发动机工作的环境也不是很好,所以,现在汽车发动机出现故障的频率提高了很多,而且诊断发动机故障的难度也有了一定的提高.我们这篇文章主要就是针对发动机故障诊断进行分析的.     

汽车发动机点火系统的故障诊断方法研究

随着汽车结构的不断复杂化,汽车故障诊断工作的难度也日渐加大,发动机点火系统作为汽车极为重要的组成部分需要在诊断方面做出一些突破。该文从汽车诊断技术发展的四个阶段入手分析,并对发动机点火系统的常见故障进行了分析,根据目前故障诊断技术的发展,详细论述了数字万用表、点火示波器、人工智能诊断法三种方法,以供广大读者参考。     

矿用通风机故障诊断系统设计

针对矿用通风机常见故障展开研究,分析了转子不对中、不平衡、油膜涡动、喘振等故障的产生机理及故障表征,设计了基于粗糙神经网络的故障诊断系统。首先针对通风机故障类型特点进行故障数据采集,包括振动信号和温度信号。然后,预处理后的样本数据采用粗糙集的方法进行属性约简,删除冗余属性。最后,样本数据被分成训练样本和测试样本,分别用来训练和测试神经网络分类机。实验表明,该系统运行可靠、诊断率高,提高了通风机系统的安全性,拓展了粗糙集的应用范围。     

基于概率神经网络的汽车发动机失火故障诊断

为准确诊断汽车发动机常发生的单缸失火和双缸失火故障, 利用概率神经网络分析发动机转速与曲轴位移角度诊断发动机失火故障。在AMEsim 软件环境下搭建一款四缸发动机模型, 利用故障注入的方式模拟发动机失火, 提取发动机转速和曲轴角度位移数据, 在Matlab 环境下进行数据处理与分组, 建立概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Network)进行训练与测试。实验结果表明, 发动机转速与曲轴转角位移能有效反应发动机真实运行情况, 训练好的PNN 可对发动机单缸、双缸失火进行准确的诊断和定位。该方法具有简洁、经济、高效和准确度高等优点。     

基于神经网络的发动机故障诊断分析

首先简要介绍了汽车发动机故障诊断系统及基于神经网络的发动机故障诊断分析方法,其次利用神经网络知识建立起带有单隐层的三层神经网络;在理论分析的基础上,利用MATLAB软件的simulink和神经网络工具箱,分别对发动机故障进行检测和分析,仿真结果表明:利用BP神经网络对发动机故障进行检测具有检测精度高、速度快的特点。     

RBF神经网络用于发动机控制系统的故障诊断

神经网络是以研究人的生物神经为根据,由大量简单元件即神经元模拟电子器件相互联接而形成的一种复杂网络。本文通过比较现行发动机控制系统故障诊断的方法,针对基于神经网络的发动机控制系统故障诊断进行了推导及改善数学模型;并编制了采用径向基函数神经网络完成发动机控制系统故障诊断的学习与诊断程序,实现了仿真。将神经网络应用于发动机控制系统的故障诊断技术中,以发动机的各测量传感器为基础,对其控制系统进行实时故障     

基于复合神经网络的柴油机故障诊断专家系统

针对ART神经网络和BP神经网络在故障诊断领域应用的优点及不足,结合专家系统擅长推理的优点,将ART2和并行BP神经网络组合优化策略运用在专家系统中,用Visual C＋＋6．0语言作为软件开发环境,构造一个基于复合神经网络的专家系统。最后给出一个应用实例,验证了系统模型的合理性。     

神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

本文将改进后的神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断中,利用神经网络的高速并行性,联想记忆,容错性和自学习功能,使所建立的系统具有较高的推理速度和较强的类型识别能力。     

基于神经网络的采掘接替优化研究

矿井采掘计划的编制是典型的不良结构和复杂的技术经济问题。本文采用人工神经网络技术和最优梯度下降算法来构筑ＡＮＮ数据获取器,以此获取采掘技术经济指标,并将ＡＮＮ 模型与计算机模拟相结合对矿井采掘关系进行动态调整与优化。     

神经网络在大型回转机械故障诊断中的应用

利用人工神经网络对大型回转机械中的常见故障进行分类和识别。首先讨论了如何从现场故障振动信号中提取故障特征;然后利用一个隐层的BP网络对故障特征进行训练,在训练信息不完备的情况下,就神经网络对组合故障的出现进行了计算,最后利用工厂实际数据进行比较和验算,结果令人满意。     

基于神经网络的鱼类营养学专家系统的研制

介绍了采用人工神经网络、经典人工智能、多目标规划、数据库技术等多种先进技术相结合,进行鱼类营养学专家系统的研制的途径与方法。该系统是一个研究鱼类饲料优化配方及科学饲养的系统。其针对鱼类不同生长阶段,生长状态及周围环境,通过建立一个鱼类营养的动力学模型,给出一个准最优饲养方案,然后进行智能化饲料配方设计及营养疾病诊断;并通过研制专家系统的知识获取、推理机制、解释程序、启发式搜索及它们的协同工作,来模拟人类专家的思维过程进行优化配方和科学饲养方案的选择和制定。以便减少饲料投资、改善水质环境、提高收益及水产品质量。     

神经网络控制系统仿真

利用基于神经网络修正误差ＢＰ学习算法的多层网络和间接学习或专门学习的动态逆特性控制方法＾［１］编制的神经网络控制系统的仿真软件（ＳＣＳＢＮＮ），给出了调节时间和最大超调量与神经网络中间层节点数的关系曲线，同时给出了各种学习率和神经元作用函数增益的响应曲线。ＳＣＳＢＮＮ也可用于神经网络非线性控制系统。仿真结果说明神经网络非线性控制系统具有良好的控制性能。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及其构造，并针对齿轮箱故障的复杂性，综合利用小波函数的特点，构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络，对齿轮箱的状态进行判别，实现故障诊断．实验结果表明，小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性．     

人工神经网络技术用于酵母同化无机硒作用的研究

本文研究了啤酒酵母和假丝酵母对无机硒的同化能力,结果表明假丝酵母对无机硒的耐受力较强;并且假丝酵母对无机硒的同化能力和菌体产率均高于啤酒酵母．另外还研究了金属元素对假丝酵母同化无机硒及生长的影响,运用神经网络技术,以正交试验法构造训练样本,通过预测与优化,得出培养基中的无机金属元素的最佳含量．     

利用神经网络法进行直接顶的分类

针对标准B-P神经网络算法存在学习速度慢的问题提出了改进算法。将改进后的神经网络模型应用于直接顶分类,不论是直接顶初次跨落步距的拟合值还是其预测值,神经网络法的计算精度均高于多元线性回归法。