基于人工智能神经网络技术的汽车故障诊断

论文摘要

随着汽车电子技术的突飞猛进,汽车内部结构及相互通信关系越发复杂化,同时用户对汽车故障诊断的及时性和准确性要求也越来越高,这就增加了汽车故障诊断过程中的困难程度和不确定性。通过建立以人工智能神经网络为核心的汽车故障聚类融合系统来对故障进行诊断,既满足远程诊断的实时性,又使诊断售后服务智能化,人性化,将有良好的发展前景。

论文目录

• 1 前言
• 2 分析
•   2.1 需求
•   2.2 组成
•   2.3 问题分析
• 3 方案
•   3.1 设计思路
•   3.2 具体方案
•     3.2.1 故障诊断系统结构
•     3.2.2 汽车聚类融合故障诊断结构
•     3.2.3 数学模型初步建立
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 唐风敏

关键词: 人工智能,神经网络,汽车故障,聚类融合

来源: 汽车电器 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,自动化技术

单位: 中国汽车技术研究中心有限公司

基金: 2017年度国家重点研发计划“新能源汽车”重点专项（2017YFB0102500)

分类号: U472.9;TP183

DOI: 10.13273/j.cnki.qcdq.2019.11.007

页码: 4-6+10

总页数: 4

文件大小: 1360K

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