【摘 要】
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针对当前汽车发动机远程故障诊断需求,结合当前的智能算法与通信技术,提出一种基于车联网与改进神经网络的发动机故障诊断系统。为实现研究的目的,首先就当前车内网故障采集
【基金项目】
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杨凌职业技术学院科学研究基金,基金编号(A2017004)
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针对当前汽车发动机远程故障诊断需求,结合当前的智能算法与通信技术,提出一种基于车联网与改进神经网络的发动机故障诊断系统。为实现研究的目的,首先就当前车内网故障采集传输与故障诊断存在的问题,利用车联网对发动机故障采集进行搭建;其次,为更好地提取汽车发动机故障特征,采用小波去噪与神经网络结合的方式,通过小波去噪完成对故障特征的预处理,以提高故障特征提取的效果,然后利用神经网络算法完成对故障特征的识别,最后通过搭建试验平台,以火花塞点火产生的波形为例,对方案进行了试验验证,结果表明本试验方案的识别正确率高于传统的OBD识别方法。
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