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第一篇论文摘要：汽车发动机故障诊断研究的理论与方法
发动机是汽车的重要组成,是车辆运行的动力来源.随着其自动化程度的不断提高、工作性能的不断完善,其结构也变得越来越复杂,外加工作环境十分恶劣,因此发动机故障发生的频率增大,并且其诊断难度也不断提高.这样就使得发动机成为汽车故障诊断与检测的重点对象.为了迅速诊断故障状况,提高维修的效率,世界各国的汽车公司和研究机构纷纷投入大量的资金和精力研究汽车发动机电控系统的故障诊断.而我国汽车工业发展较晚,汽车电子与发达国家差距很大,所以进行汽车故障诊断方法的研究对于改善和提高我国的汽车检测诊断技术非常重要,具有重要的现实意义.
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汽车发动机故障诊断理论及其方法的研究是随着汽车技术不断进步而逐步完善的过程,建立科学、系统、合理、完善的汽车故障诊断理论体系,已成为目前汽车故障诊断的必然要求和技术发展的必然趋势.然而,目前关于发动机故障自诊断系统设计的方法种类很多,但是既繁多又杂乱,在详细分类讨论各自方法的实施和综合对比不同方法的优缺点这一领域还是空白,本论文目的就是填充这一空白,丰富和完善汽车故障诊断体系,探索新的故障诊断方法,具有一定的理论价值,同时也便于查阅,具有一定的参考价值.
论文首先明确了故障诊断的基本概念,从而引出发动机故障诊断的概念及流程,分析了发动机故障自诊断系统的国内外研究现状、存在的问题和未来发展趋势.随后,针对在电喷发动机故障诊断中主要采用的测试及诊断方法(基于信号处理的方法,基于解析模型的方法,基于知识的故障诊断方法)分别进行深入讨论.首先对基于信号处理的方法进行详细分析,重点阐述了小波理论,并结合上述理论给出了故障诊断的实例.其次,介绍了基于解析模型的方法,详细讨论了其分类以及各类方法的提出、实施及不足.再次,介绍了基于知识的故障诊断方法,对基于知识的故障诊断方法进行详细分类分析,重点阐述了专家系统故障诊断以及神经网络故障诊断,并结合上述理论,结合神经网络专家系统给出了故障诊断的实例.最后,运用故障诊断方法与虚拟仪器相结合,介绍了基于虚拟仪器发动机故障自诊断系统的设计,运用故障诊断技术与现代网络技术相结合,介绍了发动机远程诊断系统的基本组成,分析了远程诊断中心的结构,重点研究了故障推理系统.
第二篇摘要范文：汽车发动机性能检测与故障诊断专家系统的研究
汽车是一个复杂的机械系统,它由数千种的零件所构成,发动机是汽车的动力源,是汽车的心脏,汽车的一些基本技术性能都直接或间接地与发动机的相关性能相联系.因此发动机综合性能的检测对整车性能的了解至关重要,在发动机不解体的情况下,及时准确地对发动机当前的技术状况作出判断,并给出其技术状态的调整意见,这无疑提高了汽车使用的可靠性、经济性和安全性,同时减少了盲目维修产生的费用.与发达国家相比,我国车辆状况、道路条件差别很大,驾驶员、检测员的文化素质相对较低,因此汽车发动机性能检测与故障诊断专家系统的研制具有重要的经济价值和广阔的应用前景.
传统的故障诊断专家系统（Expert System,简称ES）,是基于符号推理的智能诊断模型,是在故障诊断领域内以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序.其一般由知识源、推理机和人机接口等部分组成.它能在系统不确定、不完备的领域知识下进行推理,而且能对问题求解过程作出解释.但它同时存在着知识获取难、知识台阶窄和推理能力弱等局限性. 人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）是由大量神经元相互连接而成的复杂网络,是由人工建立的以有向图为拓朴结构的动态系统,它通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理.网络的连接权值可通过训练获得,具有学习、归纳、记忆等特点；同时具有较强的容错能力及鲁棒性等优点.但其本身也存在着一些缺陷,如易出现局部最小,并行处理技术带来识别结果难以理解和解释等. 因此本研究构造了基于神经网络的诊断专家系统,使之兼有专家系统与神经网络的优点,通过多种传感器检测发动机的性能,与标准参数数据库进行比较后提供给专家系统,实现了故障诊断的高效、迅速,为发动机故障诊断提供了新的途径. 本论文的核心部分是基于神经网络的汽车发动机故障诊断专家系统和数据采集系统的硬件和软件设计.数据采集系统是利用电流/电压传感器,白金传感器,外卡夹持式传感器,油压传感器,高压传感器等多种传感器,利用89C51单片机对从传感器获取的信号进行A/D转换,滤波,信号放大等处理,用汇编语言编写而成,对系统的传感器和诊断参数的选择作了分析,并提出了防止系统干扰的软硬件措施,对发动机数据的预处理方法作了介绍.根据汽车发动机的类型、组成结构、功能原理及维修专家的实际经验,用计算机故障模拟建立故障诊断树.由诊断树提炼出训练样本,提供给神经网络学习,学习后生成的权值和阈值组成了知识库的一部分.期间专家系统可以借助于神经网络进行自学习,扩充知识库,提高诊断准确性.文中对目前应用最广泛最有成效的BP网络及其在sigmoid激发函数下的算法步骤,程序设计作了详细说明,并对基于BP神经网络的模糊故障诊断作了探讨. 该软件是在Windows98操作系统中用Visual Basic 6.0程序设计语言和Access数据库技术开发设计的.系统中收集了一百多种型号的发动机的三十多个标准参数以及汽油发动机的点火系统与柴油发动机的供油系统的正常波形和故障波形,以便用户添加、删除机型,能方便地进行查询,对所获取的数据和压力或电流电压波形进行比较,从而得知发动机的性能状态,运用故障诊断专家系统程序后一般能够迅速找出故障所在.https://www.mbalunwen.net/lishi/067606.html
如何更好地实现在线检测与故障诊断,使检测与故障诊断简单化,智能化,建立起适合我国国情的汽车发动机性能检测与故障诊断系统,并能在实践中得以推广应用,是今后故障诊断系统研究的课题.
第三篇汽车发动机故障诊断与维修论文摘要：基于小波神经网络的汽车发动机故障诊断研究
发动机作为汽车的核心部件,提高发动机运行的安全性和可靠性,并及时有效发现故障并且排除故障,能够降低机械的维修成本,避免汽车重大事故的发生,所以研究汽车发动机故障诊断系统拥有特别大的价值.发动机的机构是非常复杂的,所以对汽车发动机进行工作状态监测与故障诊断是极其困难的.
本文在此背景下,给出了一种利用发动机振动信号,把小波包分析与神经网络理论相结合的故障诊断研究方法.小波包分析是能够将频率分辨到任何细节的多分辨率分析方法,它在非平稳信号的处理中非常的适用.它不仅可以解决低频信号,而且对高频信号是一样的.神经网络是一种庞大的并行处理系统,正因为它的自组织与自适应性,自学习能力和良好的非线性动态处理能力,所以在解决复杂的非线性问题中得到广泛的应用.所以把小波包分析与神经网络结合起来可以有效进行发动机的故障诊断.本文在分析了发动机故障诊断在国内和国外的研究现状的基础上,也对发动机的基本构造和工作原理进行分析,列举了发动机存在的一些主要故障及其故障原因,并分析发动机的故障特征和振动信号特征,为下面的发动机故障诊断研究提供了理论基础.进气和排气系统是发动机的重要组成部分,其主要功能是吸入工作所需要的含氧空气和排出发动机的燃烧所产生的废气,所以发动机进气系统和排气系统出现故障将会对汽车发动机的运行和工作状态产生非常大的影响.
本文所提出的发动机故障诊断方法是：分别采集发动机在正常工作状态、进气管堵塞和排气管堵塞三种状态下的振动信号,使用小波包阈值降噪方法来对实验收集到的振动信号实施阈值降噪处理；对收集到的发动机缸盖上的振动信号分别在时域与频域上进行分析；使用小波包分析原理提取振动信号的特征向量,把提取的样本集输入给BP神经网络进行训练与测试诊断,诊断结果达到了预期效果.
仿真试验的结果很好的验证了本文所提出的方法的合理性,说明了把小波包分析与神经网络相结合的故障诊断方法可以正确诊断汽车发动机的故障,为发动机状态监测与故障诊断提供了新的技术方法,该方法在故障诊断中的会得到非常广泛的应用.
第四篇汽车发动机故障诊断与维修论文摘要模板：基于数据流分析的汽车电控发动机故障诊断方法研究
随着机动车保有量的增加,并且汽车保有量所占的比重持续增大,汽车排放污染问题将日趋严重,如何控制汽车污染物排放对大气环境造成的破坏已经成为政府相关管理部门、汽车制造商和相关研发人员所面临的一项重要工作.因此,保证汽车发动机在良好工况下运行,发生故障时在第一时间发出警告提示并尽快的检测定位,以便及时进行维修,使汽车保持在国标规定的排放标准下工作,从而减少汽车污染物排放对空气污染成为汽车故障诊断与维修的重要研究课题之一.
目前,我国的汽车基本配置第二代车载自诊断系统(OBDⅡ),其工作原理是根据汽车电子控制单元(ECU)对各个传感器数值的进行检测,以故障码的形势存储故障信息.一般情况下,汽车出现故障时,车载自诊断系统可以判断出故障发生的位置和原因,并发出警告提示驾驶员.但是由于故障码只是汽车电子控制单元(ECU)认定的一个“有”和“无”的判定,当出现信号偏差较大或者信号偏差没超过标准范围,传感器灵敏度下降,执行器短路或者断路的情况下,汽车电子控制单元(ECU)将不能记录故障码,无法对故障做出诊断.而通过记录车辆的实时动态数据,运用数据流分析法全面分析车辆的各个传感器和执行器的输入、输出信号的瞬时数据和工作状态,可准确找出汽车故障部位和原因,尽快制定出合理的维修方案,减少汽车在不良工况下运行所造成的不必要的能源浪费和排放污染.
本文使用LAUNCH的X-431开放式汽车故障诊断平台采集Nissan BLUEBIRD的L4电控发动机和Hyundai Grandeur的V6电控发动机的各个传感器的瞬时数据以及各个执行器的实时状态,应用Matlab中的一维小波分析函数对汽车电控发动机的传感器数据流进行拟合分析,对电控发动机的喷油系统和点火系统故障进行了深入分析研究,通过小波分析数据流的方法对此类故障的原因归纳总结,并找出一般性规律,进一步增强汽车电控发动机喷油系统和点火系统故障的识别程度和诊断的准确性.
第五篇汽车发动机故障诊断与维修论文摘要怎么写：基于“VR”的汽车电控发动机故障诊断仿真实训系统开发
汽车工业的飞速发展和汽车技术的日新月异,对于汽车专业人才的要求也面临新形势,维修车型高科技化,维修设备现代化,维修资讯网络化,服务对象社会化.汽车维修作为一个新崛起行业,已引起人们的广泛关注.尤其是私家车和公车保有量的不断增加,汽车消费将很快进入到以汽车维修、汽车改装和汽车装潢为主体的后汽车时代,为了适应行业的发展变化,我国需要培养大量汽车从业人员.目前汽车类职业院校和汽车维修职业培训机构,一般都需要一定的场地、设备、原材料和能源消耗,需要投入大量的经费,因此教学和培训的成本高,严重制约了我国汽车类职业教育和培训机构的发展.随着计算机仿真技术的不断发展和完善,开发仿真教学软件进行职业教育和职业培训,辅助教学硬件,不仅能够大幅降低培训鉴定成本,更能达到良好教学效果.
本文是在研究了国内外虚拟仿真技术发展状况的基础上,分析了汽车发动机电控系统常见故障及检测维修方法和思路,重点研究通过VR、3Dmax、Java和.Net等现代计算机技术如何实现人机交互,最后通过测试完成了“汽车电控发动机仿真实训系统”的构建,该软件是针对职业培训和中高职院校等职业教学所开发的技能培训系统,利用计算机和网络设备让全体学员能够同时进行电控发动机的故障诊断操作练习.通过鼠标可以对车辆进行操作,如打开车门,启动车辆等,还可以选择维修工具对发动机各系统部件进行拆卸、安装、检测等操作；整个过程在虚拟场景中进行,完全按照企业工作流程设计,所有部件,检测设备和维修工具都采用3Dmax建模,通过程序设计实现动态数据变化和多种检测方法,该软件具有较强的多媒体交互性,能够充分的发挥学生的主体作用,利用该系统进行仿真模拟实训,能够熟悉电控发动机各系统的诊断过程,能够对电控发动机各系统的故障深入探究、培养学生的故障诊断思路,利用系统提供的学习资料和维修资料,培养学生的自学能力.学员通过鼠标可以完成发动机电控系统故障诊断的所有操作内容,通过练习可以让学员掌握诊断流程和检测维修方法,为实践操作奠定理论基础,提高实训课的教学效果.
第六篇摘要范文：汽车发动机故障诊断虚拟交互平台的开发
据资料显示我国在2012年末时全国民用汽车保有量已经达到12089万辆,其中私人汽车保有量增长依然显著达到9309万辆,增长18.3％.更多私家车的出现使得汽车维修行业如火如荼的发展起来.同时伴随着汽车产业的高速发展以及电子技术的广泛应用,电控发动机的结构日趋复杂,外加复杂恶劣的自然工作环境以及不同程度的不正规驾驶,使得发动机出现故障问题的频率增大,这样就使得发动机成为汽车故障诊断与检测的重点对象.而经过调查当今的维修行业培训系统还存在一定的问题,比如现在的维修培训一般都需要在一定的场地进行,避免不了检测设备、原材料以及能源的浪费消耗,这些严重制约了我国汽车维修技术水平的显著提高,此时应运而生的各种计算机虚拟仿真技术解决了这一现实的问题,本论文结合当今先进的计算机虚拟仿真技术,以Flash交互技术为基础搭建了一套发动机故障检测系统,学员可以在计算机上模拟汽车相关故障点的设置,故障分析,在故障排除过程中可使用各种虚拟检测仪器,如故障检测仪、示波器等.本系统提示了真实的检测部位,规范的检测过程,在分析诊断过程中,使学员通过亲身操作加深了对相关专业知识的理解和巩固,培养了学员正确的汽车故障诊断思路、使学员掌握各种诊断方法在不同故障中的应用、并且能够根据故障情况运用相对应的检测仪器、仪表.在诊断过程中,通过对故障现象的观察、分析,找出可能的故障原因、结合以往诊断经验并运用相关的分析和检测手段来确定实际的故障.这种仿真虚拟诊断模式可以使得培训人员在无限可操作性的培训系统下,更加拥有了主动性,方便自主实时的查看培训内容,进行自我检验.
又降低了培训成本和时间成本.
现在维修车辆的高科技化,维修设备的现代化,维修服务的全民化,对汽车专业维修人员的要求也面临新形势.论文首先介绍了发动机故障检测系统的研究背景及意义,再结合当今一些主流的模拟仿真及交互性软件,搭建了一套故障检测的系统平台,后续具体介绍了平台搭建过程中三维模型的建立、动画的渲染,系统界面的编辑及诊断模式,最后总结了发动机虚拟交互故障诊断系统的欠缺之处和发展前景.
第七篇汽车发动机故障诊断与维修论文摘要范文：基于BP神经网络的汽车发动机信号采集和故障诊断系统的设计与实现
随着汽车保有量的迅速增加和微电子技术的发展,汽车与人们的生活息息相关,并逐渐成为大多数人的代步工具.发动机就像汽车的“心脏”,决定着汽车性能的好坏.并且发动机还是汽车中一个复杂的机电油综合体系,经常在高转速,重负荷的情况下运转,有些零件还处于高温及高压等恶劣条件下工作.在这种情况下,发动机的故障因素多且互相交织影响,在汽车的所有部件中发生频率最高.因此在发动机不解体的情况下,设计一个快速准确并实时诊断汽车发动机运行状态的系统关乎人们的人身和财产安全,同时也可以提高汽车维修的速度和质量.
经过对国内外汽车发动机故障诊断设备的了解和研究发现：国内外对各种诊断技术的研究逐渐完善,并且微电子技术也日益更新.特别是,对发动机信号采集和故障诊断方法的研究和设备的研制不断得到突破,如国内外出现的专家诊断工作站和在故障诊断中所使用的各种模糊理论和算法.
本论文系统的实现结合了微电子技术、计算机技术和国内外较先进的故障诊断算法—BP神经网络算法,设计了一个基于BP神经网络的汽车发动机信号采集和故障诊断系统.最重要的是,在研究设计和理论都比较成熟的专家系统的基础上,深入研究了故障诊断领域中应用最为广泛和成功的BP神经网络模型算法.
本系统的设计将BP神经网络融入到系统中,首先对BP网络模型的算法进行详细研究,不仅要分析该算法的推导原理,而且考虑怎样将此算法应用到发动机故障诊断中.然后是设计硬件平台的构建.由于发动机信号变化多端,所以在前端对信号处理部分的电路需使用多级比例放大器,将信号调整到一个适合主控芯片处理的范围内,再传递到下一级电路处理.本设计的主控芯片选用了专用的数字信号处理器DSP芯片,并且在处理复杂的信号选择关系和存储处理后的数据时使用了可编程逻辑芯片.其次即是研究对主控芯片DSP的编程,程序的功能主要是对信号进行模数转换和误差调整.此部分使用从发动机采集到的信号做为训练样本,然后运用BP网络算法,对网络权值进行正向和反向的不断训练.等训练好BP网络后,将新的待测样本值作为网络的输入值,然后经过BP网络即可得到故障值,从而达到故障诊断的目的.
本论文设计的发动机信号采集和故障诊断系统的实现,不仅能应用在汽车发动机故障诊断的领域中,达到快速准确地对发动机性能分析和故障诊断的效果.最主要是,相对于传统的设备更加精确和智能.而且,只要经过简单的修改,此系统同时还可以运用在医疗器械,电子机械故障诊断设备中.当然,本系统硬件平台的设计也可以运用到自然界中对所有模拟信号的采集.在系统的设计与实现中所提出的方法在发动机信号采集和故障诊断领域中开拓了新的思路,并且得到了预期的结果.
第八篇汽车发动机故障诊断与维修论文摘要格式：基于神经网络的汽车发动机故障诊断系统
基于计算机技术、神经网络和专家系统,对发动机故障的及时、准确判断,提高汽车工作效率和维修质量是非常重要的.随着汽车的广泛使用,研究汽车发动机故障诊断系统具有十分重要的意义.
本文研究开发的汽车发动机故障诊断系统是将神经网络与专家系统结合在一起,克服了传统专家系统和神经网络各自存在的缺点,使二者融合在一起从而能更好地应用于故障诊断领域.该诊断系统包含有知识库、数据库、推理机、解释部分以及知识获取五个组成部分,系统是在Windows XP的平台上,以MATLAB为数据处理软件,运用面向对象的程序开发语言Visual C++7.1为编程语言和数据库语言Access开发完成的.
叙述了神经网络的四种互联模式和神经网络的三种学习算法,介绍了人工神经网络和MATLAB神经网络工具箱,对数据库的连接、MATLAB对Visual C++的调用方法以及在Visual C++中调用MATLAB计算引擎的方法进行了设计.
以EQ6102汽油发动机在无负荷时不同转速工况下其废气(CO、CO2、NOx、HC、和O2)排放量为训练样本集,先对样本进行归一化预处理,再用训练样本集创建、训练神经网络,训练成的神经网络用测试样本对发动机气缸的工作状态进行诊断,从而得到气缸是正常工作状态、失火程度较轻状态或失火程度严重状态的具体故障情况,以Visual C++7.1为编程语言,设计人机接口实现系统和用户之间的界面,实现数值的输入和输出,用MATLAB对实验结果进行仿真模拟,充分发挥解释器的作用.
对基于BP网络、基于Elman网络、基于PNN概率神经网络和基于RBF网络的四种发动机故障诊断系统进行了训练,取三个样本对故障诊断系统进行了验证,并对这几种诊断方法进行了对比,结果表明:四种网络的正确判断率均为100%,网络完全可以满足汽车发动机故障诊断的要求,Elman网络的识别误差要大一些,但这并不影响实际应用,另外,由于在Elman网络中引入了反馈,使得网络的训练误差曲线要比BP网络平滑.
第九篇汽车发动机故障诊断与维修论文摘要：汽车发动机故障诊断中不确定性问题的贝叶斯网络解法研究
汽车发动机是一个复杂的动力系统,其设备之间的复杂性导致汽车发动机故障诊断的复杂性和不确定性.由于这种不确定性的存在,使得难于建立一个定性的模型用于汽车发动机故障诊断.故障诊断技术发展至今,不确定性问题的解决成为目前研究的首要问题.贝叶斯网络作为目前最有效的解决不确定性问题和表达不确定性知识的推理模型,已经成为故障诊断领域的研究热点.
本文针对汽车发动机故障诊断中存在的不确定性问题,对故障诊断的方法比较、故障模式和原因分析、贝叶斯网络建模及故障诊断推理等问题做了研究,具体工作表现在以下几个方面:
分析了各种故障诊断技术和多种解决不确定性问题的方法,通过比较,从理论上确定了贝叶斯网络在故障诊断领域的优势.研究了贝叶斯网络理论,包括贝叶斯网络的特征、贝叶斯网络结构学习和参数学习、贝叶斯网络推理.
在对汽车发动机故障模式和原因分析的基础上,建立了基于贝叶斯网络的故障诊断模型,并对模型的网络结构构建、知识表达进行了深入研究.文章针对贝叶斯网络结构学习复杂性高的缺点,提出基于分簇理论的贝叶斯网络结构优化算法.该算法在原始网络模型结构的基础上进行优化搜索,结合先验知识,旨在寻找最优的网络拓扑结构.文章论述了该算法的原理,基于该算法的诊断推理,并且从网络信息误差和算法复杂度等方面分析了该算法的性能.通过比较,说明改进的贝叶斯网络故障诊断算法在性能上有很大提高.
论文建立了基于贝叶斯网络的汽车发动机故障诊断系统,并用C#语言实现了整个系统,包括网络建模,结构学习,诊断推理,决策维修等.通过试验和比较,表明此方法能有效地降低推理复杂度,提高诊断正确率,从而验证该故障诊断模型及算法能有效地解决汽车发动机故障诊断中的不确定性问题.
第十篇摘要范文：基于知识的汽车发动机故障诊断系统
阐述基于知识的汽车发动机故障诊断系统的原理.总结汽车发动机故障诊断专家的经验知识,依据诊断推理原理,采用产生式规则和框架的知识表示方法,选取深度优先的搜索策略,实现汽车发动机的故障诊断及适用于多种机械设备的故障诊断.
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汽车发动机故障诊断与维修引用文献:
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