基于BP神经网络的电喷发动机故障诊断研究

文中研究了BP神经网络用于电喷发动机故障诊断的方法,用来自真实测量的数据建立了神经网络故障诊断模型。以桑塔纳2000(GSI)轿车AJR型发动机怠速不稳故障为例,通过V.A.G1552汽车故障诊断仪测量出所需的数据流,在MATLAB环境下,对电喷发动机怠速不稳的两种故障原因进行故障模式识别和诊断。     

电喷发动机故障诊断系统的研究

针对目前国内汽车电喷发动机维修过程中存在的问题,利用BP神经网络对电喷发动机的故障进行分析和诊断,并将其与故障诊断计算机技术相结合,研制出电喷发动机故障诊断系统。该系统具有诊断过程简单、快捷和准确等优点。     

基于Matlab的BP神经网络的电控发动机故障研究

基于Matlab的BP神经网络,对电控发动机的故障进行研究。采集电控发动机故障数据,运用BP神经网络建立了故障诊断模型,并对几种常见故障进行了诊断,诊断结果表明BP神经网络在电控发动机故障诊断研究方面具有一定的实用价值。     

氧传感器——修车的好帮手

氧传感器是电喷发动机中一个非常重要的部件,它的信号是电脑对空燃比进行闭环控制不可缺少的依据,由于它的功能及工作原理比较独特,所以掌握氧传感器的性质,对于维修人员诊断电喷发动机的故障是有非常重要的意义的.     

电喷发动机的故障诊断误区及维修注意事项

电喷发动机故障诊断误区 误区一：汽车运行时故障明显，传感器有故障而自诊断系统没有监测到。电喷发动机汽车控制电脑（ECU）对传感器信号进行检测时，只能接受其设定范围之内的传感器非正常信号，从而判别传感器的好与坏，记录或不记录故障代码。解读故障代码后，只要对相应的传感器、导线连接器、导线进行检查，找到并排除短路、断路的故障即可。     

电控发动机上止点位置传感器的故障诊断

在电控发动机上设置有很多传感器,以上止点位置传感器为例,模拟其发生故障时发动机性能发生的变化。用数字存储示波器采集其输出信号波形并运用计算机软件进行分析处理。结果表明：用波形分析法诊断上止点位置传感器的故障是可行、有效的;使用示波器对电控发动机进行故障诊断是一种快速、经济、切实可行的方法。     

基于1DCNN与双通道信息融合的柴油发动机故障诊断

针对传统单通道振动信号诊断方法只能采集部分信息用于局部诊断,而多通道信号融合权重确定困难、实时性差的问题,提出一种基于深度一维卷积神经网络(One-dimensional Deep Convolutional Neural Network,1DCNN)与双通道信息融合的柴油发动机故障诊断方法.通过搭建柴油发动机预置故障试验台,将传感器配置于发动机不同位置以采集发动机运行过程中的双通道故障信号,分别提取振动信号中的最大值、最小值、峰峰值、均值、整流平均值、方差、标准差、峭度等14个特征,构建特征集矩阵并利用主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)进行特征融合,输入深度一维卷积神经网络,实现对发动机不同故障状态的诊断.试验结果表明,该方法可以有效识别发动机不同的故障状态,与单通道信号诊断相比,所提出的双通道信息融合方法在发动机故障诊断中具有更好的效果.     

维修电喷发动机的注意事项

电喷发动机的部件多、结构复杂,并且又广泛地涉及到电子技术和微电脑技术。如果维修人员仍旧用传统的检修方法,往往修不好,甚至会损坏重要部件。而用专业术语叙述电喷发动机的维修,会使人感到抽象、难懂、摸不着头脑。因此,本文用通俗的对话方式来讲解这些问题。一、维修电喷发动机的关键是什么?维修电喷发动机的关键是看控制系统是不是出了问题。如果控制系统出了问题,就有故障代码,这时就不能用传统的办法去修理,而要读取故障代码并解码。电喷发动机的自诊断装置储存并显示故障代码,读取这个故障代码后,要用本车的说明书分析故障代码代表…     

电喷发动机主要邮件故障对发动机及车辆运行的影响

电控系统各组成零部件、传感器本身及配线出现故障，是造成电控系统故障的主要原因，因此掌握各组成部分及配线故障对发动机及车辆运行的影响，对于诊断故障时迅速找出故障原因，开阔思路极为重要。本人对电喷发动机进行真实模拟试验、‘理论分析及参考其它资料，     

电喷发动机怠速故障分析

介绍了电喷发动机怠速控制原理，阐述了各传感器、ECU、执行器等因素对电喷发动机怠速的影响，并就引起怠速故障的原因进行了分析。     

概率神经网络在车辆齿轮箱典型故障诊断中的应用

为提高汽车齿轮箱典型故障的诊断效率和准确性,提出一种基于概率神经网络的齿轮箱故障诊断方法。通过对某型齿轮箱的实验采集齿轮箱在正常状态、齿根裂纹和断齿状态下的振动信号,经过数据处理得到样本数据后输入概率神经网络模型,通过交叉验证并与BP神经网络对比的结果表明:概率神经网络能准确地识别出齿轮箱典型故障,且与BP神经网络相比,诊断准确率更高、诊断速度更快。     

用波形分析法诊断电控发动机起动故障

用数字存储示波器采集发动机转速传感器、喷油器波形,并且运用计算机软件进行分析处理。研究分析电控发动机转速传感器、喷油器波形变化与发动机起动故障特征的内在联系,从而运用波形分析法快速准确诊断电控发动机的起动困难故障。     

切诺基发动机电喷系统3种传感器的检测

对切基基发动机电喷系统的进气歧管绝对压力传感器，曲轴位置传感器和同步信号传感器的工作原理进行了简要介绍，重点介绍了当这3种传感器发生故障时怎样去检测所在的故障部位，有助于使用和维修这种发动机。     

基于融合技术的BP算法在发动机诊断中的应用

主要融合了怠速控制阀信号、喷油驱动器信号及水温传感器信号,设计了通过提取信号特征值,应用神经网络故障识别系统诊断发动机怠速不良故障。信号特征以各自信号的特点提取,其中怠速控制阀信号为脉宽调制信号,选取脉宽及幅值等参数为特征;喷油驱动器信号也为脉宽调制信号,选取喷油时间和峰值电压等为特征;水温信号因其为慢速变化信号,取不同阶段的水温为特征。神经网络的BP算法加入动量项法和动态参数两阶段调整法进行改进。     

重庆长安启动困难,加速游车

故障现象:一辆重庆长安电喷发动机大修后出现启动困难,加速无力,加速游车(1400～1700r/min),耗油较大等故障。故障诊断:首先用诊断仪读取故障码,两个故障:节气门位置传感器信号不良;爆震传感器信号不良。为了确认故障码的可信度,清码后重新读取故障码,只有节气门位置传感器信号     

BP神经网络在自动变速器故障诊断中的应用

由于自动变速器故障自诊断系统不易准确判断故障原因和具体位置,文章借助汽车OBD自诊断协议,组建自动变速器电子控制系统的诊断数据采集系统。以某轿车01M型自动变速器不能升挡故障为例,采用V.A.S5052故障诊断仪对其进行数据采集与分析。建立了基于BP神经网络的典型故障诊断模型,并对自动变速器典型故障进行实际数据测试,准确识别出自动变速器不能升挡的典型故障原因是节气门位置传感器线路故障和车速传感器断路故障。结果表明人工神经网络具有很高的诊断精度。     

电喷发动机传感器故障的检测与诊断

传感器品质的好坏,将直接影响汽车各监测部分的控制。本文详细介绍电喷发动机传感器的故障检测与诊断。     

电喷发动机三种传感器的典型故障诊断与排除

文章分析电喷发动机的氧传感器、冷却液温度传感器和节气门位置传感器的故障及其原因,并简述其检测方法。     

闭环电喷系统中的氧传感器波形分析(1)

在电喷摩托车发动机进入闭环控制工况时,ECM将根据氧传感器的电压信号来修正喷油脉宽,使混合气浓度保持在理论空燃比附近。借助发动机数据分析系统对各工况下的氧传感器波形进行分析判断,有助于快速检测出电喷系统中是否存在影响尾气排放的空燃比反馈故障。同时对于完成故障维修的车辆,通过氧传感器波形分析可以验证出维修是否有效,故障是否彻底排除。使车辆在日常使用中的尾气排放也能达到一个良好的状态。     

用波形分析法诊断发动机故障实例

研究采用TDS3014B型数字存储示波器,对桑塔纳2000GSi轿车的怠速不稳故障进行检测,通过对相关传感器信号波形的采集和分析,快速诊断并排除了发动机故障。