[發明專利]基于信息融合的發動機噴油量異常故障診斷方法

無效

• 申請號: 201210548274.5
• 申請日: 2012-12-17
• 公開（公告）號: CN102998121A
• 公開（公告）日: 2013-03-27
• 發明（設計）人: 董恩國;張蕾;關志偉;周海松;包丕利
• 申請（專利權）人: 天津職業技術師范大學
• 主分類號: G01M15/00
• 分類號: G01M15/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于信息融合的發動機噴油量異常故障診斷方法，由數據采集系統、模糊處理系統、神經網絡系統組成，其特征是融合空氣流量傳感器信號波形特征、蓄電池電壓波形特征，利用多輸入多輸出結構的BP神經網絡完成發動機噴油量異常的故障診斷。

2.按照權利要求1所述的基于信息融合的發動機噴油量異常故障診斷方法，其特征是模糊處理系統應用模糊數學對空氣流量傳感器、蓄電池電壓，兩種信號的波形特征值進行預處理，使各特征值數值分布在[0，1]范圍內。

3.按照權利要求1所述的基于信息融合的發動機噴油量異常故障診斷方法，其特征是神經網絡系統結構的輸入層為空氣流量傳感器、蓄電池電壓兩種信號波形的特征值，共11個，輸出層為診斷的故障類型，共7個。

4.根據權利要求3所述的神經網絡系統，其特征是空氣流量傳感器提取的信號特征為6個，分別是節氣門關閉時電壓、節氣門全開時電壓、在節氣門關-開過程中，波形是否連續變化、波形最低電壓、波形最高電壓、波形是否光滑。

5.根據權利要求3所述的神經網絡系統，其特征是蓄電池電壓提取的信號特征為5個，分別是起動時最低電壓、靜態電壓、維持起動電壓、30秒鐘后電壓、發動機怠速運轉電壓。

6.根據權利要求3所述的神經網絡系統，其特征是輸出層為診斷的故障種類，包括蓄電池損壞、蓄電池虧電、起動機故障、發電機故障、線路故障、空氣流量傳感器損壞、噴油器積碳。