基于神经网络的汽车发动机建模和故障诊断

摘要：

该文首先采用神经网络来辩识汽车发动机的有关歧气管压力环节的非线性动态模型。为实现系统的非线性动态映射该文引入了外部回归项，然后用动态Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ算法来对动态模型进行参数估计。建模结果表明，基于神经网络的模型具有较高的精度和较强的通用性。在此基础上，作者还提出了称之为动态增益矩阵法的故障诊断新方法并用神经网络予以实现进行汽车发动机的在线故障诊断。

关键词： 神经网络 汽车发动机 非线性系统 模型辩识 故障诊断

作者: 谭永红 党选举

作者单位: 桂林电子工业学院计算机分院

会议类型: 国内会议

会议名称: 1999年中国智能自动化学术会议

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 1057～1062

在线出版日期: 1999-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）