内燃机失火故障神经网络诊断

• 作者: 吴冬冬 宫唤春 薛冰
• 来源期刊: 汽车工程师
• 关键词: 内燃机 失火 双隐层径向基神经网络 故障诊断 信息融合
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 技术看点
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 字数: 2304字
• 语种: 中文

摘要

内燃机失火将导致汽车综合性能下降,为快速准确地诊断失火故障,文章提出了一种利用排气中HC,CO2,O2浓度和内燃机工况参数信息融合的内燃机失火故障诊断方法,通过双隐层径向基神经网络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,失火指标诊断参数实际输出值与期望值非常吻合,该模型精度较高.

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		26	51	4.0	5.0
2	薛冰		14	16	2.0	3.0
3	吴冬冬		7	11	2.0	2.0