论文摘要
汽车尾气不仅对大气环境污染越来越严重,而且其排放成分浓度直接反映车辆运行工况,因此通过分析尾气成分浓度,利用PNN网络对尾气进行分析从而诊断发动机故障,可初步判断发动机故障所在。PNN网络结合径向神经网络和概率密度的优点,特别适合模式分类识别。文中以北京现代伊兰特为例,利用尾气分析仪采集汽车尾气CO,CO2,HC,O2和NOx的数据,运用PNN神经网络建立故障诊断模型,并对其进行验证。诊断及验证结果完全正确,表明PNN网络具有较高的准确率和使用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郝大鹏,巴寅亮,李春兰,王书提,加克·乌云才次克
关键词: 尾气分析,神经网络,故障诊断,发动机,浓度,电控系统
来源: 现代电子技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业,自动化技术
单位: 新疆农业大学交通与物流工程学院,新疆农业大学机电工程学院,北京交通大学电子信息工程学院,新疆交通职业技术学院
基金: 国家自然科学基金(51467021)~~
分类号: U472;TP183
DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.05.034
页码: 145-148
总页数: 4
文件大小: 1337K
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