本文關(guān)鍵詞：基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡的三元催化器故障診斷

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【摘要】：隨著汽車保有量逐年攀升,尾氣排放造成的環(huán)境問題日益突出。三元催化器作為當前凈化汽車尾氣最有效的手段,因此對其的故障診斷一直是汽車診斷領域的重要研究內(nèi)容。針對目前三元催化器的故障診斷模型大多功能單一、容錯性能差和專用性強等問題,本文提出了一種全新的思路對三元催化器進行故障診斷。汽車尾氣中富含大量的故障信息,對其合理利用能夠?qū)θ呋鬟M行有效地故障診斷,但從尾氣數(shù)據(jù)中直接獲取的故障特征因“等距效應”而不易區(qū)分。本文通過兩種不同的特征提取方法,生成易識別的新特征來解決該問題,并利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡對新的故障特征進行診斷分析。論文的主要工作有如下幾個方面:1.分析了國內(nèi)外三元催化器故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀,對基于前后氧模型的三元催化器故障診斷等相關(guān)技術(shù)進行了綜述;并在分析三元催化器的工作原理和失活機理基礎上介紹了汽車尾氣排放實驗系統(tǒng)和檢測方法,為三元催化器故障診斷打下基礎。2.利用譜系圖法和線性正則-希爾伯特黃特征提取法對采集的尾氣進行特征提取,完成了故障特征的優(yōu)化生成,解決了原始數(shù)據(jù)因“等距效應”引起的故障特征不易區(qū)分的問題,并將抽象的故障特征轉(zhuǎn)化為直觀的圖像特征,有利于特征比對以及后續(xù)診斷工作的實現(xiàn)。3.針對LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷過程中容易出現(xiàn)死區(qū)神經(jīng)元的問題,在原有權(quán)值調(diào)整算法基礎上進行了改進,提升了新網(wǎng)絡的識別率。并通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡、PNN神經(jīng)網(wǎng)絡對比分析,總結(jié)得出本文提出的故障診斷方法是切實可行的。
【關(guān)鍵詞】：三元催化器 故障診斷 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡 特征提取 信號采集
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X734.2;TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 三元催化器故障診斷研究的背景及意義8-9
• 1.2 三元催化器故障診斷海內(nèi)外研究近況及存在問題9-12
• 1.3 三元催化器故障診斷的主要內(nèi)容12-13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第2章 三元催化器失效機理15-26
• 2.1 三元催化器的工作原理15-16
• 2.2 三元催化器的失活機理16-19
• 2.2.1 熱失活17
• 2.2.2 化學失活17
• 2.2.3 機械失活及積垢失活17-19
• 2.3 常溫下冷啟動后排氣污染物排放試驗19-25
• 2.3.1 實驗要求19-20
• 2.3.2 運轉(zhuǎn)循環(huán)分解20-21
• 2.3.3 常溫下冷啟動后排氣污染物排放實驗21-22
• 2.3.4 氣體排放取樣系統(tǒng)22-23
• 2.3.5 排氣稀釋系統(tǒng)23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 汽車尾氣信號特征提取算法研究26-60
• 3.1 譜系圖特征提取法27-41
• 3.1.1 譜系圖的產(chǎn)生機理27-29
• 3.1.2 譜系圖像增強29-35
• 3.1.3 基于局部二值模式的譜系圖特征提取35-41
• 3.2 線性正則-希爾伯特黃變換特征提取法41-58
• 3.2.1 線性正則變換的定義41-43
• 3.2.2 離散的線性正則變換43-48
• 3.2.3 基于希爾伯特-黃變換的邊際譜特征提取48-58
• 3.3 本章小結(jié)58-60
• 第4章 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷實驗與分析60-77
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷60-62
• 4.2 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡對三元催化器故障診斷62-74
• 4.2.1 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)62-63
• 4.2.2 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡的學習規(guī)則63-66
• 4.2.3 改進的LVQ權(quán)值更新算法66-68
• 4.2.4 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡診斷模型建立以及實驗結(jié)果分析68-74
• 4.3 BP，，PNN神經(jīng)網(wǎng)絡實驗結(jié)果分析74-76
• 4.4 本章小結(jié)76-77
• 第5章 總結(jié)與展望77-79
• 5.1 工作總結(jié)77-78
• 5.2 未來展望78-79
• 致謝79-81
• 參考文獻81-85
• 攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果85

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張進華;;中國汽車產(chǎn)業(yè)路線圖[J];汽車工藝師;2016年02期

2 張悅;劉尚合;胡小鋒;王雷;朱利;;電暈放電輻射信號的探測系統(tǒng)與識別方法[J];高電壓技術(shù);2014年09期

3 黃志輝;陳偉程;吉U

本文編號：850131