【摘 要】
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随着高新技术的快速发展,发动机系统组成结构越来越复杂,传统经验法已经很难解决出现的一些新问题,为此寻求快速准确的发动机故障诊断技术已经成为当今汽车故障诊断领域的新趋势。在此背景下,本文提出了基于孪生支持向量机的汽车发动机故障诊断方法,并设计了基于ARM的汽车发动机故障诊断系统。由于发动机排气中各成分体积分数值含有大量燃烧过程的信息,不同故障情况下,其尾气中各成分体积分数值不同。故首先在文中分析了汽
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随着高新技术的快速发展,发动机系统组成结构越来越复杂,传统经验法已经很难解决出现的一些新问题,为此寻求快速准确的发动机故障诊断技术已经成为当今汽车故障诊断领域的新趋势。在此背景下,本文提出了基于孪生支持向量机的汽车发动机故障诊断方法,并设计了基于ARM的汽车发动机故障诊断系统。由于发动机排气中各成分体积分数值含有大量燃烧过程的信息,不同故障情况下,其尾气中各成分体积分数值不同。故首先在文中分析了汽车尾气中主要成分产生的机理,并研究了汽车发动机故障与汽车尾气之间的关系。然后,提取不同故障情况下汽车排气的主要成分作为特征向量,把特征向量进行统计和预处理。接下来进行样本训练,再利用机器学习算法进行分析诊断,从而识别出发动机各部件所处的健康状态。针对目前发动机智能诊断方法都是在固定转速的静态方式下进行的,无法实现变速动态检测这种情况,故我们在动态方式下采集了相关数据。并首次引入了孪生支持向量机的汽车发动机故障诊断方法,将该方法与神经网络和支持向量机等原有的方法进行了实验对比,结果表明新方法具有更好的准确率。本文设计了以ARM开发板为基础嵌入Linux操作系统的硬件系统,利用Qt Creator软件平台,将孪生支持向量机算法嵌入到ARM的Linux系统中去,实现对汽车发动机故障诊断。通过多次实验均得到理想的实验结果,验证了所设计系统的稳定性和可靠性。
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