基于神经网络的内燃机失火故障诊断研究

• 作者: 宫唤春
• 来源期刊: 北京汽车
• 学科: 交通运输
• 关键词: 内燃机 失火 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 19-22
• 分类号: U472.42
• 字数: 2307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-4581.2010.05.006

摘要

提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数神经网络的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标;进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验,利用实验数据和内燃机工况参数,通过广义回归神经网络(GRNN)建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断,结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宫唤春	北京化工大学北方学院	13	42	4.0	5.0