【摘 要】
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该文首先分析了国内外发动机故障诊断系统的发展状况,介绍了人工神经网络技术的基本概念及特点,并重点介绍了BP网络的基本结构、工作原理及其学习算法,现有的大多数汽车故障
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该文首先分析了国内外发动机故障诊断系统的发展状况,介绍了人工神经网络技术的基本概念及特点,并重点介绍了BP网络的基本结构、工作原理及其学习算法,现有的大多数汽车故障诊断系统的理论基础是传统的专家系统理论.在知识获取、知识表达、及推理能力等方面不可避免的存在其局限性,而这些方面恰恰是人工神经网络技术的优势所在.正是基于此提出了该文的设想:采用人工神经网络技术来解决发动机故障诊断问题.为了论证其可行性,该文研制开发了一套故障诊断装置.该系统选取了能够表征发动机工作状况的几个重要参数,设计确定了这几个输入信号的前置处理电路,模拟信号的A/D转换电路,以及数字 信号处理的电路.系统的采样部分和BP网络算法部分的软件设计分别采用了C语言,MATLAB 语言.同时采用了改进的BP算法:动量法-学习率自适应调整算法,有效地改善了网络性能.该文的实验在自制电控系统的CA488Q发动机上进行.经过台架实验表明:采用人工神经网 络技术对发动机故障进行诊断是可行的,具有实际的工程价值.
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