模糊神经网络专家系统在发动机故障诊断中的应用研究

摘要

电控发动机作为汽车的心脏,零部件众多,结构、线路复杂,工况恶劣,因而故障率高,故障占整车的百分之四十以上,所以研究故障诊断系统实现对发动机故障的准确、快速诊断对整个汽车行业具有重要的意义。
　　 本文针对目前国内电控发动机故障诊断所存在的问题,利用模糊逻辑、神经网络和专家系统,结合发动机故障诊断的实际情况,对电控发动机故障诊断系统的构建及其实现技术进行研究。
　　 阐述了模糊逻辑、神经网络和专家系统的基本理论知识,归纳总结电控发动机的几种典型故障,分析说明发动机故障的特点(“一果多因”和“一因多果”),设计适合于发动机故障诊断的模糊神经网络专家系统,着重研究和探讨BP神经网络核心参数的确立,模型的构建,并在此基础上建立模糊神经网络构建模糊神经网络专家系统,利用具体实例软件编程实现。
　　 将发动机故障划分为电控系统故障、点火系统故障、燃油系统故障和机械系统故障等几大类,分别建立相应的故障诊断模块。在Window XP的环境下采用VisualBasic6.0实现整个诊断系统的构建,ACCESS数据库和MATIAB神经网络作为后台程序,构建模糊神经网络专家系统结构。用Visual Basic6.0构成的人机界面,用户通过此界面与系统交互,实现数据的输入和输出,ACCESS数据库实现各种数据资料的存储,MAILAB神经网络函数实现对数据的处理和分析,在神经网络的实现上(样本集的确立、各种参数的选取、结果转换等)做了输入的探讨和研究。利用ActiveX实现VB与MATLAB的交,ADO实现VB与ACCESS数据库的交互。研究表明该方法是可行的。
　　 本研究的工作创新之处:利用模糊逻辑能够对发动机故障征兆准确刻画和故障原因的深刻辨析;采用VB作为软件实现的方式,操作界面简单明了,亲和力强,同时便于扩充和完善,利于封装和打包,能够移植到别的计算机,能够实现诊断理论向产品化的快速转化,这也正是目前国内汽车故障诊断研究所欠缺的,适应了当前汽车发动机故障诊断的发展趋势。