内燃机失火故障的神经网络诊断研究

摘要：

提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数信息的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标,进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验.利用实验数据和内燃机工况参数,通过Elman神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断.结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障.

关键词：内燃机、失火、神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：22

分类号：TK401(内燃机)

资助基金：湖南省自然科学基金杰出青年项目01jzy2102

在线出版日期：2008-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-36,40