汽车四轮定位故障诊断系统的研究

摘要

随着汽车技术的发展，汽车的性能越来越完善，结构越来越复杂。结果高科技的汽车故障诊断技术更加必要。本文的研究目的是建立四轮定位智能故障诊断系统。
　　四轮定位仪是测量车轮定位参数的特殊仪器，测量参数包括了车轮外倾角、主销后倾角、主销内倾角、最大转向角。近几年来，故障诊断技术进入到智能阶段，以满足复杂系统的诊断需求。在本文中研究了神经网络的故障诊断，专家系统的实现及性能的提高基于故障征兆的引入，及经验推理与逻辑推理的结合。
　　建立了基于BP神经网络四轮定位动态测量技术，提出了相应的测试程序，并实施了测试，结果显示，当车辆的侧滑值输入到BP神经网络，用梯度迭代法不断修正权值，经过多次的迭代，学习精度误差为小于要求值，正确率高达90.2％，因此系统达到了设计目标。用MATLAB软件来获取故障信息，再结合了神经网络，用BP运算规则分析故障信息，车辆的侧倾和前束就会从网络的输出中得到，因此在测量试验台上测量外倾和前束就成为可能，并能有效指导技工的操作。
　　因此，即使没有四轮定位仪，也可以从简单的侧滑试验台上获取四轮定位参数，使汽车维修，检测可以在不增加设备的情况下，提升维修检测能力,增加社会效益。

目录

汽车四轮定位故障诊断系统的研究

THE RESEARCH ON FAULT DIAGONOSIS SYSTEM OF AUTOMOBILE FOUR-WHEEL ALIGNMENT

摘 要

Abstract

目 录

第1 章 绪 论

1.1 本课题研究的目的和意义

(1)本课题研究的目的

(2)本课题研究的意义

1.2 国内外发展现状

(1)故障诊断的基本理论

(2)四轮定位故障诊断技术的研究现状

(3)人工神经网络的研究现状

(4)人工神经网络在故障诊断中的应用

1.3 本课题研究的内容

第2 章 四轮定位及故障分析

2.1 引言

2.2 车轮定位

2.2.1 车轮定位方式

2.2.2 车轮定位参数及其分析

2.3 四轮定位不良引起的行驶故障

2.4 汽车行驶跑偏与前轮侧滑

2.5 本章小结

第3 章 神经网络故障诊断系统的建立

3.1 引言

3.2 神经网络的概述

3.2.1 概述

3.2.2 神经网络的特点

3.2.3 人工神经元数学模型

3.3 神经网络与故障诊断

3.3.1 神经网络故障诊断系统的特点

3.3.2 神经网络的分类

3.3.3 神经网络与故障诊断的模式识别

3.4 BP网络

3.4.1 网络的主要功能

3.4.2 BP 网络模型

3.4.3 网络训练过程

3.4.4 BP 网络的设计

3.4.5 限制与对策

3.5 本章小结

第4 章 神经网络故障诊断系统的应用

4.1 引言

4.2 BP网络的建立及仿真

4.2.1 BP 网络模型

4.2.2 MATLAB 神经网络相关函数

4.2.3 设计BP 网络的相关函数

4.3 训练数据的导入方法

4.4 BP神经网络的MATLAB 实现

4.4.1 网络设计步骤

4.4.2 神经网络的创建

4.4.3 神经网络的初始化

4.4.4 神经网络的训练

4.4.5 神经网络的仿真

4.5 四轮定位故障诊断系统的神经网络

4.5.1 BP 模块的样本组织和训练

4.5.2 试验验证

4.6 本章小结

结 论

参考文献

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

致 谢

个人简历