【摘 要】
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为了增强低温环境下汽车发动机运行的可靠性,需要及时发现并排除发动机的运行故障。针对当前汽车发动机运行故障诊断方法中存在的诊断时间长、稳定性差等问题,提出一种基于BP
【基金项目】
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吉林省教育厅十三五项目(JJKH20170576KJ);2017年吉林省高教学会项目(JGJX2017D50)
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为了增强低温环境下汽车发动机运行的可靠性,需要及时发现并排除发动机的运行故障。针对当前汽车发动机运行故障诊断方法中存在的诊断时间长、稳定性差等问题,提出一种基于BP网络的汽车发动机运行故障智能诊断方法。采用稀疏分解法对汽车发动机运行故障信号进行预处理,并对得到的故障信号成分分量进行特征提取,作为故障诊断依据。利用BP神经网络对汽车发动机运行信号进行模糊映射及约束,并采用极大值模糊消除法对得到的模糊输出值进行运算,将获得的信号加权输出值与故障信号分量特征进行对比,获取汽车发动机运行故障原因。仿真证明,所提方
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