关于集成化汽车故障诊断系统及其支持技术研究

集成化汽车故障诊断系统有两种不同的体系结构,可由状态检测、信息融合、故障诊断、网络信息获取以及网络通讯等模块构成。在系统分析各模块功能得基础上,论述了检测设备仪器通讯的标准化、故障诊断专家系统的通用化、故障诊断推理方法的多元化和故障诊断知识获取的网络化是实现集成化汽车故障诊断系统的关键性支持技术。     

汽车电气故障诊断的流程与分析方法(Ⅰ)

对汽车故障、汽车故障诊断和汽车故障诊断标准进行了重新定义,详细介绍汽车电气故障诊断的一般流程与分析方法,结合汽车故障诊断仪、汽车示波器、汽车万用表等仪器设备的使用操作、测试数据分析与电路分析,一一举例加以说明.     

汽车电气故障诊断的流程与分析方法（I）

对汽车故障、汽车故障诊断和汽车故障诊断标准进行了重新定义,详细介绍汽车电气故障诊断的一般流程与分析方法,结合汽车故障诊断仪、汽车示波器、汽车万用表等仪器设备的使用操作、测试数据分析与电路分析,一一举例加以说明。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

针对汽车电喷发动机维修中存在的问题,回顾了汽车故障诊断专家系统的发展过程,分析了故障诊断专家系统的特点和缺陷;引入神经网络理论,结合多媒体技术,研制了电喷发动机故障诊断专家系统,并应用于发动机异响故障诊断;指出了研究发动机故障诊断系统的意义。     

基于BP网络的故障诊断正向推理方法

针对传统的故障诊断正向推理方法的局限性 ,对基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法进行了研究。建立了用于故障诊断的BP神经网络模型 ,并给出了故障诊断的正向推理过程。利用汽车发动机点火系统的故障实例验证了基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法的有效性和可行性。     

基于PNN的发动机PT燃油系统故障诊断

针对传统故障诊断方法的局限性,提出了基于PNN的故障诊断方法,并以发动机的PT燃油系统为例,进行了故障诊断研究;通过与常用的BP神经网络进行对比试验,验证了基于PNN的故障诊断方法的有效性.     

三原不解体诊断技术讲座：汽车故障诊断的条件和诊断参数选择

进行汽车不解体检测诊断需要的是维修检测设备的综合运用和综合分析,这就需要了解汽车故障诊断的类型,具备故障诊断的条件,合理选择故障诊断的参数。1汽车故障诊断的类型汽车故障诊断大体上分为三大类,即机械故障诊断、电气故障诊断和机电综合故障诊断。各类故障诊断有各自     

基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究

针对传统发动机故障诊断的不足,利用多传感器信息融合技术可以提高故障诊断精度的特点,将多传感器信息融合技术引入发动机故障诊断,提出了基于多传感器信息融合的发动机全系统故障诊断策略。     

基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究

对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点。以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断。结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度。     

电喷发动机故障诊断软件系统设计

运用故障诊断理论和电喷发动机原理,结合计算机技术,开发了电喷发动机故障诊断软件系统;介绍了该系统的结构、设计思想和基本功能.     

模糊逻辑诊断方法在液压系统故障诊断中的应用

从模糊数学的基本理论出发,论述了铣刨机液压系统状态监测与故障诊断的原则和方法,为计算机辅助故障诊断,缩短诊断时间,提高准确性,提供了一条可行的途径。     

机电一体化设备的故障诊断技术研究

专家学者进行研究,依托于现代有利的条件最终研发出了一种信息处理技术—机械一体化设备的故障诊断技术。该项技术具有非常突出的特点,在机械设备广泛应用于各行业的现代社会能够经常看到该技术的身影,各大行业加大该技术的应用力度,这在向我们传递一个讯息:机械一体化设备的故障诊断技术作用越来越突出。我们可以看到当前的生产工具不断改进,生产力同以往相比有所提高。在科技的助力下最终实现了机电一体化。设备具备了以往没有的控制与信息处理的各项功能。而机械装置功能的越发强大会给故障诊断工作带来一定的压力。在这样的背景下机电一体化设备的故障诊断技术出现。技术的出现也算是迎合发展的一种表现。     

基于尾气分析的发动机故障诊断技术的研究与实践

车辆自诊断技术是诊断发动机故障的重要手段,然而对于发动机的机械故障和无故障信息存储的电气故障的诊断,自诊断技术则无能为力。尾气检测与分析技术为发动机多种疑难故障的诊断提供了有效途径。本文主要阐述了基于尾气检测与分析技术的发动机故障诊断的技术要点,诊断规律的试验研究及应用,旨在提高发动机故障诊断的有效性。     

基于FNN与规则推理的轿车故障诊断系统

简要分析了模糊推理与规则推理以及这两者相结合的故障诊断方法，这三种方法在处理多症状多原因的机械故障诊断问题上都存在缺陷，基于此引出了模糊神经网络代替模糊推理并与规则推理相结合的先进诊断方法，最后给出了一个轿车诊断实例。实例表明该方法是有效的。     

基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

日本三菱6G72型发动机的故障诊断

日本三菱MONTERO（蒙特罗）SPORT LS越野汽车装配6G72型汽油机（V6，3．0L多点汽油喷射），该机带有ECM（发动机电脑控制和诊断）系统，当发动机出现故障时，首先应对其进行基本检查，然后提取故障代码，按代码表指示的部位进行检查与诊断。对无代码的故障，按故障症状进行诊断。     

基于CAN总线的汽车故障诊断系统研究与设计

介绍了基于CAN的车载故障诊断标准ISO15765的体系结构,分析了ISO15765网络层的数据传送方式,在此基础之上设计了基于CAN网络的故障诊断系统及控制器故障诊断代码,完成诊断系统的硬件设计及软件调试,并利用CANoe软件对ECU和诊断设备进行测试。     

汽车发动机失火故障的诊断方法研究

失火是发动机常见故障之一。失火的原因有很多。油路、电路和机械零件中的故障可能导致发动机失火。发动机失火故障发生后,不仅降低了发动机工作的稳定性、动力性和经济性,而且会增加因燃油燃烧不完全或不燃烧而产生的排放污染。因此,有必要对汽车发动机失火故障诊断方法进行研究。     

锂离子电池内短路形成机理及检测方法综述

对锂离子电池内短路的形成机理及其检测方法进行研究。从内部缺陷、机械滥用、电滥用和热滥用等4个方面对内短路的形成机理进行分析。针对基于模型驱动、传感器信号和机器学习的内短路检测方法进行研究,深入分析不同技术的特点。通过机理分析,得到减少内短路的措施。针对当前检测技术所面临的难点和问题,结合大数据、5G通信和车端云智能网联技术,提出未来锂离子电池内短路检测方法的发展方向。