【摘要】：汽車發(fā)動(dòng)機(jī)作為汽車的心臟,最重要的總成之一,結(jié)構(gòu)復(fù)雜。很多汽車故障都來源于此,目前大多數(shù)的維修廠還是采用人工診斷的方式診斷汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障,由于維修人員技術(shù)水平參差不齊,故障診斷時(shí)間和質(zhì)量千差萬(wàn)別,并且,診斷的時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于維修時(shí)間。因此,一個(gè)能夠快速輔助分析診斷故障的系統(tǒng)不僅可以節(jié)省維修人員的診斷時(shí)間,提高診斷的正確率,還能提高汽車的售后服務(wù)質(zhì)量,樹立企業(yè)的品牌形象。基于上述原因,本文致力于設(shè)計(jì)開發(fā)一個(gè)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障輔助分析診斷原型系統(tǒng)。首先,本文以提供售后服務(wù)的維修廠為核心,研究國(guó)內(nèi)外汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方案。從發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)流的角度分析并選擇發(fā)動(dòng)機(jī)的重要參數(shù),將發(fā)動(dòng)機(jī)生命周期過程融入數(shù)據(jù)流分析,從發(fā)動(dòng)機(jī)常見故障現(xiàn)象分析發(fā)動(dòng)機(jī)各個(gè)系統(tǒng)的故障,多角度的分析發(fā)動(dòng)機(jī)故障,研究企業(yè)的需求,確定系統(tǒng)功能需求。其次,根據(jù)企業(yè)的具體需求及現(xiàn)有數(shù)據(jù)特點(diǎn),選擇已改進(jìn)算法BA-BP和BA-SVM在Matlab R2016a平臺(tái)上做仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比,選擇min-max方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)做歸一化處理,根據(jù)實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果確定BA-SVM算法為本文的診斷算法。使用汽車發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)流和多個(gè)故障現(xiàn)象的嚴(yán)重程度數(shù)據(jù)和BA-SVM算法結(jié)合組成故障診斷模型,并通過模型訓(xùn)練和測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證模型的正確性。對(duì)于不同的車型和發(fā)動(dòng)機(jī),需要使用模型管理訓(xùn)練不同的參數(shù)形成新的模型。最后,根據(jù)系統(tǒng)功能需求實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)管理模塊、基礎(chǔ)信息模塊、綜合查詢模塊、模型管理模塊和故障診斷模塊,并完成對(duì)系統(tǒng)的功能測(cè)試和性能測(cè)試來驗(yàn)證系統(tǒng)功能的正確性和穩(wěn)定性。本文使用BA-SVM算法模型和企業(yè)的實(shí)際需求相結(jié)合,提供汽車發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)流診斷、多種故障現(xiàn)象診斷、詢問式故障診斷等多種診斷方式,為用戶提供多個(gè)角度分析發(fā)動(dòng)機(jī)故障,為后期的維修決策提供幫助。
【圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 驗(yàn)數(shù)據(jù)：使用 min-max 歸一化方法處理數(shù)據(jù)樣本，試樣本。A-BP 和 BA-SVM 算法的分類時(shí)間及準(zhǔn)確率。A-BP 和 BA-SVM 算法下的仿真結(jié)果，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)據(jù)流的樣本集下，BA-BP 算法有 9 個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，，對(duì) 個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)，7 個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)故障類別。迭代次數(shù)e-05，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 3-4 所示。BA-BP 和 BA訓(xùn)練測(cè)試結(jié)果圖的橫坐標(biāo)代表測(cè)試數(shù)量，縱坐標(biāo)代
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U472;TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2607897