【摘 要】
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随着近些年全世界汽车保有量的不断增长及汽车结构的日益复杂与完善,传统的汽车维修方法已不能适应汽车的发展,因此智能化地对汽车进行故障诊断已成为广大学者研究和学习的重
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随着近些年全世界汽车保有量的不断增长及汽车结构的日益复杂与完善,传统的汽车维修方法已不能适应汽车的发展,因此智能化地对汽车进行故障诊断已成为广大学者研究和学习的重要课题。本文深入研究了国内外汽车诊断技术的发展水平及发展方向,介绍了故障诊断的理论方法,神经网络的发展史及特性,神经网络与汽车故障诊断的关联,指出基于神经网络的故障诊断是一种发展前景很好的诊断方法,同时指明神经网络的互联模式、常见的学习规则及神经网络的工作过程。本文从应用的角度分析了BP网络模型、BP网络规则及BP网络的结构设计、初始值的选取规则、整个网络诊断的流程,也指出这种网络应用于故障诊断的不足之处及改进算法,同时还介绍了ELMAN网络。本文以MATLAB7.0.1数据计算软件为辅助平台,重点研究了基于神经网络的汽车发动机故障诊断仿真,包括样本集的获取及网络的设计、信息的预处理、应用BP网络及ELMAN网络进行汽车发动机失火现象故障诊断的研究。文中对基于BP网络及基于ELMAN网络的诊断方法做了比较和分析并得出结论,BP网络的误差值比ELMAN网络小一些,且收敛速度快,但因为ELMAN网络承接层的反馈作用,其误差曲线显得平滑稳定。本文利用神经网络完成了汽车故障诊断工作。本文还借助MATLAB强大的数据计算功能及VB强大的人机交互功能,利用ActiveX技术实现VB与MATLAB间的无缝集成,完成了故障诊断系统的开发,同时借助VB及SQL的结合,实现对故障系统数据库的修改及更新。
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