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。     

BP神经网络在LPG发动机电控系统中的应用

研究了BP神经网络在LPG发动机电控系统中的应用。通过应用误差反传算法训练了网络,建立了LPG进气量和EGR率与两个主要参数之间的影响关系。试验表明神经网络对减少废气排放起了较大的作用。     

基于改进BP神经网络的柴油机故障诊断研究

根据柴油发动机故障与征兆之间关系来建立一种采用BP算法前馈型神经网络结构,然而采用标准BP算法对神经网络训练进行训练,但存在收敛速度慢等问题。因此,又采用添加动量项和自适应学习速率两种方法对标准BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于神经网络训练,结果表明改进的BP神经网络能够改善收敛速度慢的缺点,而且预测故障效果较好。     

基于BP神经网络的柴油机排气门故障诊断

介绍了BP神经网络的结构和算法,设计了一个适用于柴油机排气门故障诊断的3层BP神经网络.将4缸柴油机排气门存在故障的状态和其正常工作状态所对应的特征向量作为BP神经网络的输入样本进行训练,建立故障诊断库,并用此故障诊断库对输入的检验数据进行自适应分类识别,从而实现故障诊断.实验表明,该方法可行、适用.     

BP神经网络汽车故障诊断专家系统

本文介绍了一个基于ＢＰ神经网络模型的汽车发动机故障诊断专家系统，阐述了该系统的基本原理，ＢＰ神经网络的结构，学习算法，并应用该模型对汽车发动机的几种典型故障进行了微机仿真运行。诊断结果表明，该系统诊断精度高，结论可靠。     

基于BP神经网络的发动机转矩估计

针对并联式混合动力总成在状态切换和换挡时动力协调控制的需要,完成了富康TU5JP/K汽油发动机的稳态和动态性能试验,建立了基于BP神经网络的发动机转矩估计模型:通过对试验数据的训练,完成了全工况范围内的发动机稳态和动态转矩的估计,并实际应用到在基于dSPACE的混合动力总成控制原型中,达到了预期的控制精度,为实现并联式混合动力系统在状态切换和换挡过程中发动机和电动机的协调控制奠定了基础.     

基于BP神经网络的汽油机失火故障诊断方法的研究

针对基于曲轴瞬时角加速度的一般失火故障诊断算法能诊断失火故障,但未能有效区分故障模式的缺陷,提出了一种基于做功时间和BP神经网络的失火诊断算法.根据不同模式下各缸做功时间的波动,提取诊断循环内各缸做功时间信号的特征参数,结合BP神经网络模式识别功能,实现不同模式下的失火故障诊断.通过台架试验,测试了在正常工作、第3缸单...     

基于BP神经网络的SOC估算策略研究

针对传统动力电池的SOC估计方法的不足,采用BP神经网络对SOC进行预测。通过编写Matlab程序对BP神经网络进行了训练,并用所建BP神经网络模型对电池性能进行预测,获得电池SOC预测值,最大误差小于0.5%,结果满足精度要求,从而验证了所建BP神经网络能够有效的预测蓄电池电压和SOC之间的映射关系。对提高动力电池的能量效率,延长电池的使用寿命具有重要意义。     

BP神经网络在挖掘机电气系统故障诊断中的应用

介绍了BP网络的结构及学习算法,阐明了电气系统故障诊断的实现过程.通过对挖掘机蓄电池常见故障进行试验和测试,验证了该神经网络收敛速度快、学习记忆稳定,具有很好的学习功能.     

基于BP神经网络隧道施工岩爆预测研究

通过综合分析和对以往岩爆判据的研究,将影响岩爆的因素分为三类:围岩岩性、初始地应力、开挖扰动。选取能反映以上三类岩爆因素的4种指标作为岩爆的预测参数,实现了岩爆的多因素预测:利用BP神经网络方法对信息进行大规模处理的能力及很强的鲁棒性和容错性,解决隧道岩爆及其多种影响因素之间关系复杂难以表达、各因素权重的分配不合理问题,实现了根据先验岩爆案例预测未来岩爆情况的目的。在预测模型计算方法的实现上,利用已相当完善的数学软件——Matlab及其神经网络工具箱。计算结果与施工实践对比表明:用该方法及模型进行岩爆预测是可行有效的。     

基于BP神经网络的黄土湿陷性预测研究

运用人工智能领域中的神经网络技术,提出了基于BP神经网络模型的黄土湿陷性等级的预测方法。用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。并给出工程实例和程序,预测效果和准确度较好,说明利用BP神经网络预测黄土湿陷系数是可行的。     

基于Matlab的高速公路交通流 RBF神经网络建模

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析,提出用Matlab神经网络工具箱建立了交通流RBF模型,讨论了RBF网络设计过程中的参数设置,仿真结果表明了RBF模型的有效性.由于Matlab提供的RBF的实现算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的优点,因此减少了网络训练的随机性,提高了训练精度.     

基于BP神经网络的储粮安全预测模型研究

介绍BP神经网络在储粮安全预测模型方面的应用情况,根据粮情样本数据建立了储粮安全预测BP神经网络模型,通过已有的粮仓温度、湿度,粮食水分和害虫数据预测储粮的安全状况,及时为粮情测控系统的控制策略提供可靠依据.     

基于改进型BP神经网络的沥青路面大修决策模型研究

针对常规大修决策模型PQI模型的缺陷,利用改进型BP神经网络建立沥青路面大修决策模型。改进型BP神经网络是在神经网络中间层和输出层上加入特殊的偏差单元,以加快BP神经网络的收敛速度、并提高其计算精度。本文根据安徽省高速公路沥青路面的实际情况,建立了有5个输入单元和一个输出单元的神经网络,并利用历年路况检测结果和专家对路况的主观评价结果对网络进行了训练。结果表明神经网络计算结果的精度很高。     

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。     

基于BP神经网络的道路交通安全预测模型研究

为了研究影响道路交通安全的因素与事故之间的内在关系,选取对道路交通安全影响相对较大的10个因素作为研究对象,利用 SPSS软件对其进行相关性分析,建立 BP 神经网络模型,对道路交通安全进行预测分析;选取1997-2010年数据作为训练样本,对2011年交通事故中的事故次数、死亡人数、受伤人数及综合死亡率进行预测,经过验证,其预测精度在6%以内,满足应用要求,可为道路交通管理等相关部门制定安全预防措施提供一定依据。     

基于BP神经网络的列车制动控制仿真研究

针对列车制动过程存在的复杂性、非线性、时变性、不确定性等因素,通过分析影响建立BP神经网络模型的主要因素,建立了用于列车制动控制的BP神经网络模型。以货物列车为仿真对象,在Matlab环境中进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法控制安全性好、停车误差小,基于BP神经网络的智能算法运用于列车制动控制是可行的。     

基于BP神经网络模型的人才考核评价研究

人才工作考核评价是对人才素质、业绩和人才价值的综合测评。多年的人才管理工作实践表明,引入科学的人才评价体系是人才资源有效开发的前提和开展人事人才工作的基础。本文从素质、能力和贡献3个角度提出人才考核评价的指标体系,并引入BP神经网络模型,提出了BP神经网络模型在人才考核评价中的工作程序和原理,为今后人才考核评价的研究提供了相关依据。     

基于神经网络的发动机控制系统故障诊断研究

通过比较发动机控制系统故障诊断的方法，针对基于神经网络的发动机控制系统的故障诊断推导出数学模型；并编制了采用双向联想记忆神经网络完成发动机控制系统故障诊断的学习与诊断程序，实现了仿真。     

汽车电控发动机故障诊断研究

为了改善电控发动机的故障诊断水平,为汽车作业创造更为优质的条件,本文选取RBF神经网络作为研究工具,根据电控发动机作业原理,构建故障诊断函数,在MATLAB环境下编译诊断程序.为了检验本文提出的故障诊断方案可靠性,本研究设置了3种故障状态,对这些故障诊断进行仿真.仿真结果显示,本文提出的故障诊断方案符合诊断精度、诊断效...