发动机是汽车的动力源,它结构复杂、故障率高且诊断困难,因此研究发动机故障诊断专家系统具有重要的意义。本系统是将神经网络、诊断树与传统专家系统的优点结合在一起开发的。神经网络具有学习功能,解决了传统专家系统知识获取困难的问题,并且还具有解释功能。诊断树的逻辑性强,具有较强的推理能力。将三者融合在一起,能更准确、更高效的进行故障诊断。本系统以Windows XP为开发平台,以MATLAB为神经网络设计软件,运用面向对象的程序开发语言JAVA和数据库语言MY SQL共同开发。系统由人机界面、知识库、推理机、知识获取以及解释器5部分组成。系统实现了故障诊断、知识库管理、辅助维修等功能。故障诊断由神经网络_诊断树故障诊断模型完成,该模型包括推理机1和推理机2。推理机1是神经网络诊断模型,它是将发动机在不同故障下数据流特征向量的特征值作为训练样本集建立的。推理机2由诊断树构成,诊断树是一种将系统故障形成原因按树枝状结合测试集、判据集及最佳搜索策略等逐一细化的图形演绎方法。其搜索方向由标志域Y指向字段和N指向字段指示,根据标志域Y和N指向的字段的值确定下一步的搜索路径;知识库由神经网络模块知识库和诊断树模块知识库组成,神经网络模块的知识获取以自学习方法完成,而诊断树模块的知识获取是通过手工添加完成;解释器在诊断过程中起到了辅助维修的功能,它能够对故障诊断的推理过程作出解释,并提出相应的维修建议。系统进行故障诊断时,首先用神经网络模型对发动机故障征兆进行诊断,得到故障所属的系统;然后在确定的故障系统中以诊断树的模式对故障征兆进行诊断,从而确定故障原因。本文研究了发动机“点火不正常”这一故障症状,对该故障进行了诊断,验证了系统的可靠性。