基于BP神经网络的电控汽油机传感器故障在线诊断技术研究

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应用人工智能神经网络和推理法则,提出了一套针对电控汽油机传感器的在线故障诊断策略。以传感器采样值作为神经网络的输入,故障代码作为输出,对电控汽油机进行在线故障诊断。通过台架试验对神经网络进行了训练和验证,结果表明,提出的诊断策略对节气门位置传感器和进气压力传感器短路、断路和值不变故障诊断率达到98%,对未标定故障的诊断率也达到85%。研究表明该诊断策略是可行的。
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