汽车发动机智能故障诊断研究综述

文章对汽车发动机故障诊断中的智能方法进行了分类,展现了现有汽车发动机的各种智能故障诊断方法,对基于专家系统、基于模糊数学、基于人工神经网络、基于故障树的智能诊断方法进行了逐一介绍,指出了各种方法的优缺点,最后介绍了基于以上几种智能技术的综合诊断方法,指出了智能故障诊断技术的发展趋势。     

浅谈汽车发动机智能故障诊断技术

发动机作为汽车等其它机械的动力源,其结构复杂,工作条件越来越苛刻,故障的判断也越来越困难。在介绍发动机故障诊断技术发展趋势同时,重点论述了发动机智能故障诊断技术的内容及国内外的发展现状。     

汽车发动机机械系统故障诊断分析

汽车发动机的可靠性和故障率直接影响着行车体验,适时地进行发动机机械系统故障诊断分析可以有效地提升其可靠性、降低其故障率。以事实经验为基础进行的诊断分析方式,往往在定位故障问题的精确度,以及对故障的维修度上有所欠缺。基于此,本文进行汽车发动机机械系统故障的诊断分析。首先概述汽车发动机机械系统故障诊断分析的基本流程以及方法,其次根据发动机机械故障的损伤类型,并提出相应的故障诊断以及故障维修的策略。     

汽车电控发动机系统故障诊断的特点及诊断方法

汽车电控发动机以其优越的性能得到了越来越广泛的应用，但是汽车电控发动机系统故障也远比传统发动机复杂得多。因此对于维修和检测人员而言，掌握汽车电控发动机系统故障诊断的特点及诊断方法，是十分重要的。汽车电控发动机系统故障诊断包括在汽车发动机故障诊断中，是汽车发动机故障诊断的一部分，但由干电控发动机系统的特殊性，又有其不同之处。     

基于知识的汽车发动机故障诊断系统

阐述基于知识的汽车发动机故障诊断的原理，总结汽车发动机故障诊断专家的经验知识，依据诊断推原理，采用产生式规则和框架的知识表示方法，选取深度优先的搜索策略，实验汽车发动机的故障诊断及适用于多种机械设备的故障诊断。     

基于小波包分析的汽车发动机轴承故障诊断方法

本文旨在研究小波包分析在汽车发动机轴承故障诊断中的应用,根据小波包展开的结构材料早期损伤监测较为简单,可以灵敏的监测到早期故障损伤。对失效破坏的故障发射信号进行分析,在此基础上,采用小波包分解技术,实现对汽车发动机轴承故障振动特征参数的有效提取,并将其应用到汽车发动机轴承故障诊断方法中。通过实验验证,实现对汽车发动机轴承故障的高效诊断。     

基于神经网络的电喷发动机故障诊断专家系统

针对汽车电喷发动机故障诊断的特点,本文对基于神经网络理论的发动机故障诊断方法进行了初步的研究,并在Windows环境下,将神经网络技术与计算机多媒体技术相结合,探讨了发动机故障诊断知识表示、知识获取及知识库的开发.对发动机故障诊断提供了智能诊断方法.     

汽车发动机的状态监测及故障诊断技术初探

汽车发动机属于汽车正常行驶的重要驱动系统,发动机的运行状况只有得到了实时性的监测判断,那么才能全面查找汽车发动机的设备故障隐患。在目前的技术发展现状下,汽车发动机的故障诊断以及状态监测技术已获得了全面完善,有助于汽车发动机保持稳定良好的使用状态。因此,本文探讨了对于汽车发动机进行系统状态监测以及诊断故障的技术方法,结合实践来探析技术完善的对策。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

对汽车发动机的故障诊断系统进行了研究，系统用TURBO－PROLOG语言编写，它总结了领域专家的经验，建立了故障树，并用产生式规则构成知识库。依据故障诊断的特性，该系统采用不同精确推理和有限深度搜索策略，能完成汽车发动机40多种故障的诊断。     

汽车发动机故障诊断方法研究

汽车发动机结构复杂,工作条件恶劣,长时间处于高温高压的工作状态,使得汽车发动机的技术参数容易发生变化,最终导致发动机出现故障。文中从分析汽车发动机的结构和工作原理入手,概述了汽车发动机在实际运行中常见的故障类型,分析并总结了当前汽车发动机故障诊断的主流方法,为汽车发动机的维护和保养提供了有价值的技术参考资料。