PNN神经网络在尾气分析发动机故障诊断中的应用

• 作者: 加克·乌云才次克 巴寅亮 李春兰 王书提 郝大鹏
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 尾气分析 PNN神经网络 故障诊断 发动机 浓度 电控系统
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 分类号: TN98-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.05.034

摘要

汽车尾气不仅对大气环境污染越来越严重,而且其排放成分浓度直接反映车辆运行工况,因此通过分析尾气成分浓度,利用PNN网络对尾气进行分析从而诊断发动机故障,可初步判断发动机故障所在.PNN网络结合径向神经网络和概率密度的优点,特别适合模式分类识别.文中以北京现代伊兰特为例,利用尾气分析仪采集汽车尾气CO,CO2,HC,O2和NOx的数据,运用PNN神经网络建立故障诊断模型,并对其进行验证.诊断及验证结果完全正确,表明PNN网络具有较高的准确率和使用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春兰	新疆农业大学机电工程学院	71	340	9.0	17.0
2	巴寅亮	新疆农业大学交通与物流工程学院	28	73	5.0	7.0
3	加克·乌云才次克		5	4	1.0	2.0
4	郝大鹏	新疆农业大学交通与物流工程学院	2	3	1.0	1.0
5	王书提	北京交通大学电子信息工程学院	1	3	1.0	1.0