【摘 要】
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该课题的研究目的在于通过对目前发动机故障诊断技术,特别是点火系统故障诊断技术的研究,使之与近年来发展迅速的小波分析理论、神经网络技术相结合,建立起比较完整的发动机
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该课题的研究目的在于通过对目前发动机故障诊断技术,特别是点火系统故障诊断技术的研究,使之与近年来发展迅速的小波分析理论、神经网络技术相结合,建立起比较完整的发动机点火系统智能故障诊断方法,并开发出一套实验系统对该文所提出的诊断方法进行验证.把小波分析和神经网络技术引入了汽车发动机点火系统故障诊断过程中,论述了该两种技术在故障诊断的特征提取和故障识别中的应用.该文在研究了汽车发动机传统点火系统工作原理的基础上,分析了汽车发动机点火系统的故障诊断参数,提出通过从初级电压波形上提取故障征兆对发动机点火系统进行故障诊断.该文研究了基于小波分析理论的波形特征提取,探讨了基于小波变换模极大值的波形信号奇异性检测的理论,论述了基于小波变换模极大值的波形特征提取的完备性.提出了动量-自适应学习算法,用以改善BP算法收敛速度缓慢的不足.基于该文提出的动量-自适应学习率算法,设计了一套发动机点火系统神经网络故障论断系统,并对网络的结构模型、训练方法等进行了研究,通过对发动机点火系统典型故障的实际测试,验证了该诊断系统的性能,说明了所建立的故障诊断网络的有效性和实用性.
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