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本论文从智能故障诊断技术的现状出发，以汽车发动机的故障诊断为研究对象，将多Agent故障诊断方法应用于汽车的发动机故障诊断，为发动机故障诊断技术的发展提供了一种新的思路。利用功率谱分析、小波包分析等理论，对发动机振动信号进行时域分析、频域分析和时-频分析，提取表征发动机故障的特征参数。
构建了多Agent交互的通讯构架，并提出功能型的基于多Agent的汽车发动机故障诊断原型系统，由管理Agent和诊断Agent组成；提出基于相对差异比较表的属性约简和改进的值约简算法，构造了粗糙集-神经网络，进而构建基于粗糙集-神经网络的诊断Agent。将本文构建的多Agent故障诊断系统用于发动机气门间隙的故障诊断，系统的诊断结果是准确的、可靠的，为发动机智能诊断提供了新的思路和方法。