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。     

EEMD和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机缸盖振动信号的非线性非平稳特征,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机相结合的信号分析及故障诊断方法,该方法利用EEMD算法以及IMF序列和原始振动信号之间的相关系数,有效放大故障诊断特征向量的差异。对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶特征模态函数(IMF),求各阶IMF分量对应于原始信号的相关系数并组成故障分类特征向量。分别将IMF相关系数法和IMF能量分布法得到的特征向量作为输入,建立BP神经网络和支持向量机,判断发动机工作状态和故障类型。分析表明,对IMF求相关系数的方法简便易行,能有效放大不同工况下特征向量的差异,结合支持向量机能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行准确识别。     

基于科惠力测量技术的发动机故障诊断应用

发动机缸体、缸盖结合面的平面度和表面形貌对发动机的装配性和密封性有重要影响。平面度通常采用三坐标测量机用预先设定的检测点和走轨迹的方式测量。与三坐标测量基于二维轮廓的测量方法不同,最近出现的科惠力测量能够以三维区域扫描的方式实现零件表面的形貌的整体测量,并通过三维高度图谱使得表面形貌可视化。通过实验比较三坐标测量和科惠力测量发现,科惠力测量的平面度的数值大于三坐标测量的平面度,原因是科惠力能够覆盖整个零件表面而三坐标只能测量若干测量轨迹线上的点,因此更能够反映零件表面的实际情况。同时,利用科惠力测量覆盖整个零件表面的三维高度图谱,能够迅速的确定制造缺陷,为制造过程的故障诊断例如发动机缸体泄露等问题提供了新的途径。     

奥迪A6L无法启动

<正>故障现象一辆2010款的奥迪A6L 2.0TFSI轿车,发动机型号为BPJ,搭载CVT无级变速器,行驶里程98,500km。车主夜里驾车回家时,车辆发动机突然熄火,无法再启动,第二天拖车进厂报修。故障诊断与排除启动发动机,电动机正常转动,车辆无启动的迹象。连接大众诊断仪VAS-6160,如图1所示,报"2缸/4缸点火促动断路,无信号/通信"故障。测量点火线圈电路,供     

新型自动变速器故障诊断与修理模式的转变(三)

<正>(接上期)二、新型自动变速器故障诊断流程解析针对当前新型车辆所搭载自动变速器的故障诊断,除了遵循过去传统形式的诊断流程外(图13),目前新的诊断策略和思路也随之而生。传统模式下的诊断流程我们还要继续遵循,但新的诊断思路和诊断模式必须要学习和掌握,否则大家还停留在传统诊断思路上,简单问题就会变得相对复杂。     

汽车电控系统故障诊断技术发展探析

汽车电控系统的结构和控制算法日趋复杂，控制范围日益扩大，控制精度日益提高，正向综合控制和智能控制的方向发展。随着电控系统复杂性的提高，对系统的可靠性提出了更高的要求。电控系统故障的自动检测、诊断及容错技术为提高系统可靠性和可维护性开辟了一条新途径，并越来越受到重视。各国相继开发的各种汽车电控系统中，几乎都不同程度地配有故障自检测和自诊断功能，     

POLO电控液压助力转向系统分析与诊断

介绍POLO轿车的电控液压助力转向系统的特点、组成、工作原理及故障诊断方法。     

基于神经网络结构的自适应模式识别技术在机械故障诊断中…

本文利用神经网络聚类学习方法对机械故障的故障模式进行分类，通过实验研究证明该方法作为一种新的自适应模式识别技术，比传统的聚类方法和基于ＢＰ神经网络故障模式识别方法具有较高的模式分类能力。