模糊数学在汽车故障诊断中的应用研究

对具有非确定性特征汽车故障的诊断方法进行探讨，运用模糊数学理论建立故障评判模糊矩阵，探讨待诊断故障模糊矩阵的建模方法，并以此为基础，应用模糊数学理论中的模式识别方法对故障进行诊断。     

模糊数学在汽车故障诊断中的应用研究

运用模糊数学理论建立故障评判判模糊矩阵，对具有非确定性特汽车故障的诊断进行分析，探讨待诊断模糊矩阵的建模方法，并以此为基础，应用模糊数学理论中的模式识别方法对故障进行诊断。     

模糊数学在汽车故障诊断中的应用

通过运用模糊数学理论建立故障评判模糊矩阵，探讨了非确定性汽车故障诊断模糊矩阵的建模方法，以及应用模糊数学理论中的模式识别方法对故障进行诊断。     

对不确定性汽车故障诊断方法的探讨

对不确定性汽车故障进行了分析，运用模糊数学理论建立了故障模糊矩阵，并对故障现象作出了深入的刻划，给出了一个理想故障模式，在此基础上，用模式识别方法对故障进行了诊断。     

车辆变速箱异响模糊诊断方法研究

在建立变速箱异响模糊诊断数学模型的基础上,借助基本测试硬件及NI LabVIEW编程软件,开发了变速箱振动测试系统,给出了振动测试方案,提出了变速箱异响模糊关系矩阵及故障待检模式向量的获取方法;对某轻型车辆变速箱的常见机械异响应用模糊数学模型进行了测试与分析,得出了异响产生原因,并将诊断结果与解体检测结果相比较,说明了所建立的变速箱异响模糊诊断模型的可行性。     

基于神经网络的车用汽油机失火程度模糊诊断研究

提出了利用排气中ＨＣ、ＣＯ２和Ｏ２浓度诊断车用汽油机失火程度的诊断方法和描述汽油机失火程度的模糊评价指标，并建立了该评价指标与排气中ＨＣ、ＣＯ２和Ｏ２浓度间关系的神经网络模型。利用该模型对汽油机失火程度进行了诊断研究，并给出了部分诊断结果。     

混合动力系统VVT响应性故障在线诊断策略开发

为提高混合动力发动机可变气门正时(Variable Valve Timing, VVT)系统响应性故障诊断适用性,提出了一种基于VVT动作偏差累计值的在线诊断策略,该策略以统计窗口内所有计算周期的角度变化绝对值之和为诊断基础,通过VVT实际与目标位置偏差累计值比例系数表征不同的故障状态,从而实现诊断过程不再受限于VVT的动作范围和变化程度。实车验证试验结果表明,全球轻型车测试循环(World-harmonized Light-duty vehicle Test Cycle, WLTC)工况下,无故障、卡滞与慢响应三种状态均可实现准确诊断,实际城市道路试验下车载诊断系统(On-Board Diagnostics system, OBD)的故障报出与修复功能可正常执行;根据响应极限状态下试验结果,设置卡滞故障阈值为8%、慢响应故障阈值为50%;统计学分析结果表明,故障阈值的设置满足3σ标准,不会出现误判故障的风险。     

基于工程模糊集理论的边坡治理方案优化

根据影响边坡治理决策的定量指标(安全稳定系数、期望造价)和定性指标(施工难易程度、边坡治理效果和环境扰动大小),建立各指标的模糊判断矩阵,并将定性指标转换为模糊值,有效组合主、客观权重,建立基于工程模糊集理论的边坡治理方案优化模型。以商州至漫川公路危岩斜坡的防护为例,详细地分析了该方法的应用。计算结果表明:该模型能避免决策或评价结果的主观随意性,减少了目标的客观权重与实际情况之间的误差,符合人工决策的一般过程,较易体现专家的意见和边坡的客观实际情况,有利于提高边坡治理方案优化的决策精度。模型适应性较强,计算量小,有利于推广应用。     

多工位镗孔精度故障的诊断原理及应用

对镗削加工中出现的精度超差故障，通常用工艺分析的方法进行探源，然而其结果并非理想，特别是对多工位镗孔。采用理论与实际相结合的方式，阐述了普通螳孔和多工位镗孔精度故障的诊断原理，并就加工误差特征的摘取、故障征兆的推导和精度故障系统的建立等要点作了重点介绍。     

模糊神经网络在发动机失火故障诊断中的应用

利用模糊神经网络对发动机失火故障进行诊断,建立起了模糊神经网络控制模型,应用MATLAB软件对其进行训练及仿真,结果表明此控制方法是有效的、可行的。     

模糊联想记忆网络在柴油机故障诊断中的应用

由于传统的故障诊断方法在机械设备整体故障诊断中难以有效发挥作用，通过把模糊数学和神经网络理论应用到故障诊断中，构建了一具有联想记忆功能的模糊神经网络。并结合190A型柴油机的故障诊断，验证了算法的有效性。     

基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法

对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴油发动机喷油泵柱塞故障数据进行建模,结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。     

基于SFCE与规则推理的发动机集成故障诊断方法

针对发动机磨损过程的复杂性以及故障症状(磨粒信息)与故障原因之间对应关系的不确定性,首先对磨粒数量特征信息进行了模糊化,建立了某发动机典型磨损故障的模糊规则库。针对单一故障诊断方法的局限性,引入了对称模糊交互熵的故障推理方法,在此基础上建立了基于对称模糊交互熵和规则推理相结合的发动机故障诊断模型。本模型首先采用对称模糊交互熵对故障原因进行"过滤",滤除出现可能性较小的原因,然后利用规则推理进一步确认最后的故障原因。实例表明,该方法在发动机多症状多原因的复杂情况下能够取得较好的诊断结果。     

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。     

基于模糊诊断技术的柴油机故障诊断

由于柴油机随着使用期延长和使用条件的变化会发生多种故障,许多故障现象不易被发现,故障现象与故障原因之间的关系也是模糊不清,借助模糊数学的方法,把模糊现象与因素之间的关系用数学式进行描述,寻找故障的部位和原因。通过实例验证,结果表明,该方法与其他方法有较好的一致性,在故障诊断方面有较高的准确性。     

柴油机故障诊断专家系统知识库设计

在分析柴油机故障诊断知识特点的基础上,采用模糊化方法对柴油机运行状态参数进行处理,采用综合型知识方式来表达柴油机故障诊断知识,采用多库多层次的方式组织知识库,并对知识库采取一系列方式进行管理与维护。应用表明,柴油机故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较强的实用性。     

基于支持向量机的动力电池故障诊断

电池故障诊断是电池管理系统中一项十分重要的技术。针对电池故障和电池输出状态量之间不确定的关系,采用模糊逻辑可以对模糊关系进行准确描述。选用合适的隶属度函数来表示输出的电压、电流信号,用模糊数学理论表示不确定的电池故障与电池输出状态量之间的关系,生成模糊数据库,用支持向量机对数据进行训练和测试,由结果可知该方法有较高的准确性。     

汽车EPS与SAS故障诊断系统的开发

摘要：故障诊断技术是汽车技术研究的热点之一,由于电动助力转向系统（EPS）和半主动悬架系统（SAS）已成为转向和悬架机构的发展方向,文章基于VB和SQLServer软件平台开发出底盘EPS与SAS故障诊断系统．．利用专家系统的智能诊断功能,根据故障现象的观察和信号采集进行问诊操作,快速分析和查明原因并显示出故障原因与解决方法,通过故障诊断实例与实际故障的对比表明,开发的故障诊断系统能够对EPS与SAS的故障进行正确的诊断,从而为汽车底盘系统的故障诊断探索出一种有效和可行的方法。,     

基于符号有向图的汽车涡轮增压系统故障诊断

基于符号有向图SDG(Signed Directed Graph)的传统故障诊断方法融入了定量推理的方法,提高了诊断精度,然而对不可测节点的处理大多采取等效删除以及假设状态信息扩展有效节点的方法,容易引起信息丢失和诊断效率低下的问题.结合汽车涡轮增压系统诊断实例,针对含有不可测节点的故障传播路径,提出引入模糊聚类的方法...     

故障树分析法在汽油发动机电控系统故障诊断中的应用

发动机电控系统是由传感器、执行器和控制单元三部分组成的,发动机正常运转过程是以控制系统为基础,通过不同信号的采集、处理和传输来实现发动机进气、喷油、点火等环节的有序进行。一旦发生故障,则症状的界限模糊。通常情况下系统故障发生在某个部件的具体位置,其他位置表现的状态正常,因此当发生局部故障时,最好是查清故障的具体位置然后作出相应的故障处理策略,不然更换整体部件虽然也排除了故障但是造成了很大程度的资源浪费。本文具体的阐述了故障树分析法在汽车发动机电控系统故障诊断过程中的应用研究,并通过实际的案例分析证明了故障树分析法的实用性和有效性。在未来故障诊断的相关研究中可以不断深化新型诊断技术的研究和开发。