【摘 要】
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随着电控技术发展,汽车发动机结构变得更加复杂、紧凑和精密,传感器也越来越多,如何利用传感器信号来诊断发动机故障类型(尤其是机械与性能方面故障)成为研究热点。选取反映
【机 构】
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广东技术师范大学机电学院,广东技术师范大学汽车与交通工程学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2018A030313947,1914050006111)
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随着电控技术发展,汽车发动机结构变得更加复杂、紧凑和精密,传感器也越来越多,如何利用传感器信号来诊断发动机故障类型(尤其是机械与性能方面故障)成为研究热点。选取反映汽车发动机运行工况的3个重要传感器信号作为输入向量,分别建立BP神经网络与概率神经网络模型对发动机失火故障、进排气管堵塞、火花塞间隙过大等非传感器直接监测的典型故障进行识别。结果表明,基于传感器信号的神经网络模型能较好地识别出故障类型,并且通过测试和验证对比可知,概率神经网络(PNN网络)在速度和准确性上均优于BP神经网络,且效率更高。因此该方
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技