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汽车发动机故障诊断与维修论文范文参考 汽车发动机故障诊断与维修毕业论文范文[精选]有关写作资料

主题:汽车发动机故障诊断与维修 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2023-12-28

汽车发动机故障诊断与维修论文范文

汽车发动机故障诊断与维修论文

目录

  1. 第一篇汽车发动机故障诊断与维修论文范文参考:汽车发动机故障诊断中不确定性问题的贝叶斯网络解法
  2. 第二篇汽车发动机故障诊断与维修论文样文:基于波形分析法的电喷汽油机故障诊断研究
  3. 第三篇汽车发动机故障诊断与维修论文范文模板:高压共轨式电控柴油机故障自诊断系统研究
  4. 第四篇汽车发动机故障诊断与维修论文范例:轻型汽油车远程监测及故障诊断技术研究
  5. 第五篇汽车发动机故障诊断与维修论文范文格式:车辆状态监测与故障诊断新方法研究

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第一篇汽车发动机故障诊断与维修论文范文参考:汽车发动机故障诊断中不确定性问题的贝叶斯网络解法

在故障诊断领域,不确定性问题占多数,主要是由诊断对象的复杂性、测试手段的局限性、知识的不精确等原因导致的.特别是汽车发动机这种大型复杂的机电设备,其构件之间及构件内部都存在很多错综复杂、关联耦合的相互关系,不确定性因素和不确定性信息充斥其间,其故障可能是多故障、关联故障等多种复杂形式.因此,解决不确定性问题是目前汽车发动机故障诊断中的首要问题.

常用的解决不确定性问题的方法包括贝叶斯方法、模糊集理论、证据理论等,经Agre G等多位专家的分析研究,基于贝叶斯理论的贝叶斯网络是目前解决不确定性问题的最有效的方法.

本文以发动机故障诊断中不确定问题为研究背景,以Audi A6 1.8L型发动机为应用研究对象,提出了用于解决不确定性问题的故障诊断结构模型和功能模型,并对模型的知识表达、建造方法进行了深入研究,提出了贝叶斯网络融合算法.为了获得更高准确率的故障诊断结果,针对故障诊断中传感器传输数据的时序性特点,采用在线学习的思想,对贝叶斯网络结构进行改进.以MLE方法进行参数学习.并通过图搜索算法,推理得出产生故障的节点,获得高效、准确的诊断结果.

在应用中,将故障诊断融合模型及融合算法应用在汽车发动机故障诊断实际过程中.通过多个实验表明,在发动机运行工况下,故障诊断融合模型的诊断准确率优于传统的专家系统方法和学习前的贝叶斯网络方法,有效地解决了故障诊断中存在的不确定性问题,提高了诊断的准确率.从而验证了故障诊断融合模型及算法的有效性和应用价值.

第二篇汽车发动机故障诊断与维修论文样文:基于波形分析法的电喷汽油机故障诊断研究

本文阐述了电控汽油喷射式发动机的应用前景,介绍了汽车故障诊断技术和常用的故障模拟方法,分析了汽车维修界的现状和面临的问题,介绍了电控汽油喷射式发动机的主要传感器、执行器的结构、工作原理,以及其故障诊断与检测的方法.

论文完成了电控发动机故障模拟试验台的设计和开发,阐述了试验台的组成、工作原理,以及试验台控制电路和显示面板的特征及设计制作过程.该试验台的特点是:将发动机故障模拟试验台与发动机测功试验台结合在一起,是一个综合的故障模拟试验台,不但能对发动机怠速工况进行故障模拟试验,由于可以加载,因此能够在发动机的任意工况进行故障模拟试验.同时可以方便地检测、收集尽可能多的有关信息,可以反复模拟发动机在不同工况下的传感器、执行器、电控单元以及线路的各种故障.论文完成的电控发动机综合故障模拟试验台是发动机故障模拟试验台方面的一个创新.


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论文利用自制的电控发动机故障模拟试验台,对采用LH型电控系统的电控汽油喷射式发动机上的转速传感器、空气流量传感器、冷却水温传感器、节气门位置传感器等进行了故障模拟试验.

论文首次较为全面地提出并实现了有关传感器信号通断、减弱、丢失等故障模拟的方法.

论文采用数字存储示波器采集传感器输出的正常和异常信号,同时观察和记录故障现象、发动机性能指标的定量变化,对故障产生的机理进行了分析.

首次用示波分析法对采用LH型电控系统的发动机各传感器故障进行了模拟试验和机理分析.

论文对利用小波分析法分析发动机故障进行了研究.用Matlab6.0软件的小波分析工具,计算出正常和异常信号的小波变换系数,通过小波系数的均方根、峰态因数和匀幅指标等参数,分析了正常和异常信号的差异,进而提出了利用小波分析法判断发动机缺缸故障的依据.

通过试验,论文探索了采用LH型电控系统的发动机各传感器故障码的设置

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第三篇汽车发动机故障诊断与维修论文范文模板:高压共轨式电控柴油机故障自诊断系统研究

为了满足日趋严格的排放法规和进一步提高柴油机的经济性、动力性的要求,电子技术的应用是当今汽车工业发展的必然趋势.电子技术的广泛应用使得发动机电控系统的结构越来越复杂,当发生故障时,判断故障发生原因以及发现故障的部位也相应的变得越来越困难.电控发动机的故障自诊断系统就是在这种背景下孕育而生的,故障自诊断系统的主要作用是通过对发动机运行状态的实时监测,在发生故障的时候,不仅能以闪亮故障灯的形式来告知驾驶员,存储相应的故障码和其他故障信息以方便维修人员进行维修,而且还会自动进入预先设置好的故障运行模式,正因为如此故障自诊断系统的引入大大提高了电控发动机的可靠性和可维修性,所以电控发动机的故障自诊断系统已经成为目前市场服务和新车出厂检查时不可缺少的手段.本文所研究开发的高压共轨式电控柴油机故障自诊断系统正是顺应了整个发动机行业发展的潮流.

本论文来源于“YC6112ZLQA高压共轨式电控柴油机开发”的厂校合作重大攻关项目.本文在充分研究国内外相关领域的文献和资料的基础上,对高压共轨式电控柴油机的故障自诊断系统开展了深入的研究,主要研究内容包括以下三个方面:

1、高压共轨式电控柴油机故障自诊断与失效处理

首先,对现有的一些故障诊断方法进行了研究,分析这些方法的优缺点,再根据车载诊断系统的要求,形成了以部件的信号特性为基础与物理模型相结合的诊断方法,以此来满足车载诊断系统的实时性和准确性的要求.然后根据美国的OBDⅡ标准,结合GD-1的系统结构,确定了GD-1故障自诊断系统所应具备的功能,其中包括故障闪灯功能、存储故障码(满足SAE-J2012标准)和故障记录、传感器故障诊断及其失效处理、执行器故障诊断及其失效处理、失火诊断和冷却系统合理性诊断.

第四篇汽车发动机故障诊断与维修论文范例:轻型汽油车远程监测及故障诊断技术研究

随着汽车排放法规的日趋严格和用户对汽车性能要求的不断提高,现代汽车企业不断增加电子控制技术的在汽车中应用来满足上述要求,这使得汽车电控系统的结构越来越复杂,诊断故障发生原因及发现故障的部位也相应的变得越来越困难.因此,本文通过对当前汽车远程监测技术和智能诊断技术的研究,提出构建汽车远程监测及故障诊断系统,并对其核心技术进行了研究.

首先,针对各种车型诊断协议不兼容的问题,设计了基于车载自诊断系统扩展协议ISO14230和ISO15765的通用型汽车诊断通信接口装置.为了解决传统监测和诊断方法受地理位置限制的影响,进一步提出了基于Internet3G的汽车远程状态监测方法,通过归纳总结各类型数据在远程传输过程中的要求特征,设计了相关的传输控制策略和服务器监测模型,为后续研究奠定了数据基础.

其次,研究了基于多信息融合技术的汽车故障诊断方法,构建了汽车故障融合诊断模型.该模型根据不同数据层次,分别设计了基于RBF神经网络的数据层融合诊断、基于支持向量机和主成分分析的特征层融合诊断、基于D-S证据理论的决策层融合诊断.在以冷却液温度传感器、氧传感器和进气歧管绝对压力传感器的老化失效和通断故障模拟的研究基础上,通过数据采集平台获取了车辆实时状态数据,并由汽车故障融合诊断模型进行了各层次融合诊断,验证了该诊断模型的有效性.

最后,设计和构建了汽车远程监测及故障诊断系统,该系统以汽车远程监测及故障诊断中心为核心,并结合车辆诊断通信接口装置、PC和智能手机客户端共同构成.结合实际功能需求,本文对汽车远程监测及故障诊断系统的分层模式和UML架构模型进行了研究,并实现了基于多智能体的汽车远程故障融合诊断模型.同时,使用可复用思想设计了跨平台的PC和智能手机客户端程序,有效改善了当前手持式诊断方法的处理性能不高和功能不全的问题,便于实现随时随地的汽车故障诊断,并形成了一定规模的产业化应用.

第五篇汽车发动机故障诊断与维修论文范文格式:车辆状态监测与故障诊断新方法研究

作为国民经济的支柱产业,汽车工业的发展受到了世界各国的高度重视,激烈的市场竞争促进汽车生产和研发水平不断提高.车辆系统结构、功能日趋复杂,车辆故障种类也日益多样化,这些都对汽车故障诊断和监控技术提出了更高要求.本文以汽车最关键部件—发动机为研究对象,在分析汽车发动机故障诊断研究现状及存在问题的基础上,重点研究其状态监测和故障诊断的理论和方法,包括信号采集、信号处理、神经网络、模糊推理系统、信息融合理论、车上网络通信技术以及虚拟仪器等技术.在此研究基础上提出并设计了一种综合上述理论和技术方法的发动机综合故障诊断测试平台,解决了传统发动机故障诊断方法中存在的一些问题.研究的主要内容包括以下几部分:

(1)在故障诊断特征提取方法方面,针对于发动机缸体采集的振动信号,研究时域分析、频域分析及小波变换等三种故障信号特征提取方法.对于利用振动信号进行发动机机械故障诊断存在的问题和现代汽车自诊断系统只适用于对车辆电控单元故障诊断的局限性,确定以发动机多种运行状态参数作为故障诊断模型输入特征向量.提出并设计了基于CAN总线和SAE J1939协议的发动机在线故障诊断系统,完成系统软硬件的设计,实现诊断信息提取和传输.

(2)在故障诊断技术方法方面,着重研究了三种典型神经网络(BP网络、RBF网络和PNN网络)及自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的基本原理、模型结构和算法设计.针对于BP网络进行了多种算法的改进研究,并对相应的改进结果进行了对比分析,提出了合理选择这些算法的指导思想.针对不同的特征向量提取方式(频域分析、小波分析、发动机运行状态参数),分别建立发动机神经网络及ANFIS故障诊断模型.针对发动机运行状态参数故障诊断特征向量存在较高相关性的问题,应用主成分分析法实现降维和去相关,确定能够表征故障的主要特征状态参数.通过诊断结果比较分析,选取和确定每种特征提取方式下的较优推理诊断模型.

(3)建立了适用于发动机故障诊断的信息融合结构模型.对发动机故障诊断的多源信息,采用主成分分析进行特征级融合,采用D-S证据理论进行决策级融合.针对D-S证据理论在信息融合过程中存在的对高冲突证据失效问题,提出一种改进的D-S融合方案,将由BP、RBF、ANIFS模型获得的发动机故障诊断结果进行融合,能够有效解决失效问题,提高诊断结果准确率、确定度和实时性.

(4)根据论文理论研究成果,研发了一套完整发动机状态监测与故障诊断综合系统,利用该系统在发动机试验台架上分别完成了发动机无负荷测功实验、基于发动机振动信号的故障诊断实验和基于发动机运行状态参数的故障诊断实验,实现了对论文提出的故障特征提取和诊断理论方法的全面验证.

本文是一篇汽车发动机故障诊断与维修论文范文,可作为选题参考.

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