[發(fā)明專利]基于信息融合的發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常故障診斷方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210548274.5
• 申請(qǐng)日: 2012-12-17
• 公開（公告）號(hào): CN102998121A
• 公開（公告）日: 2013-03-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董恩國(guó);張蕾;關(guān)志偉;周海松;包丕利
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G01M15/00
• 分類號(hào): G01M15/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明是一種基于信息融合的發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常故障診斷方法，能通過(guò)融合汽車的多個(gè)信息，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)診斷發(fā)動(dòng)機(jī)故障。技術(shù)領(lǐng)域包括汽車電子控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模糊數(shù)學(xué)等。

背景技術(shù)：

汽車的每一個(gè)傳感器都有自己標(biāo)準(zhǔn)的工作波形，當(dāng)測(cè)試的波形與標(biāo)準(zhǔn)波形不同時(shí)，就是該元件或與之相關(guān)的部件發(fā)生了故障。如果再應(yīng)用融合技術(shù)將與某一故障現(xiàn)象相關(guān)的電子信號(hào)融合，兼顧各種信號(hào)信息，就可以提高故障診斷的準(zhǔn)確性。現(xiàn)階段，基于信息融合技術(shù)診斷發(fā)動(dòng)機(jī)故障的研究比較廣泛，但是由于每項(xiàng)研究融合的信號(hào)不相同，并且信號(hào)波形提取的特征也不相同，所以通過(guò)融合方法診斷的故障種類并不相同。發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常故障是發(fā)動(dòng)機(jī)常見故障，影響噴油器噴油量的因素有多個(gè)，所以即使噴油驅(qū)動(dòng)器的波形接地時(shí)間不正確，即噴油量異常，也不能明確故障原因。由于發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量以空氣流量傳感器作主要控制，同時(shí)，還受蓄電池電壓的影響，所以融合這二種信號(hào)信息，共同診斷發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常的故障。

發(fā)明內(nèi)容：

本發(fā)明可以解決的問(wèn)題是，克服背景技術(shù)的不足，應(yīng)用汽車電子控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模糊數(shù)學(xué)，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常故障進(jìn)行診斷。

本發(fā)明解決技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：一種基于信息融合的發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常故障診斷方法，由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、模糊處理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)組成，主要是采集翼板式空氣流量傳感器、12V鉛蓄電池信號(hào)。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集并融合發(fā)動(dòng)機(jī)的空氣流量傳感器信號(hào)波形特征、蓄電池電壓波形特征，這些特征值被引入到模糊處理系統(tǒng)；模糊處理系統(tǒng)完成對(duì)特征值的模糊化處理，數(shù)值范圍為[0，1]，這些模糊化的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的輸入值；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)為多輸入多輸出結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層為被模糊化的波形特征值，輸出層為診斷的故障。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是融合汽車多個(gè)元件的信息，通過(guò)元件之間的相互關(guān)聯(lián)，提高發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常故障的診斷準(zhǔn)確性，為汽車維修企業(yè)提供技術(shù)幫助。本發(fā)明可以廣泛地應(yīng)用于各類汽車故障診斷中。

具體實(shí)施方式：

下面對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)地描述。

該方法由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、模糊處理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)組成，應(yīng)用被模糊化的空氣流量傳感器信號(hào)的波形特征值、蓄電池電壓信號(hào)的波形特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的輸入值，利用多輸入多輸出結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常的故障診斷。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)負(fù)責(zé)采集空氣流量傳感器信號(hào)的波形特征值、蓄電池電壓信號(hào)的波形特征值。空氣流量傳感器提取的信號(hào)特征為6個(gè)，分別是節(jié)氣門關(guān)閉時(shí)電壓、節(jié)氣門全開時(shí)電壓、在節(jié)氣門關(guān)-開過(guò)程中，波形是否連續(xù)變化、波形最低電壓、波形最高電壓、波形是否光滑。蓄電池電壓提取的信號(hào)特征為5個(gè)，分別是起動(dòng)時(shí)最低電壓、靜態(tài)電壓、維持起動(dòng)電壓、30秒鐘后電壓、發(fā)動(dòng)機(jī)怠速運(yùn)轉(zhuǎn)電壓。這些波形特征值被引用到模糊處理系統(tǒng)；模糊處理系統(tǒng)應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)對(duì)空氣流量傳感器、蓄電池電壓兩種信號(hào)的波形特征值進(jìn)行預(yù)處理，使各特征值數(shù)值分布在[0，1]范圍內(nèi)，這些數(shù)據(jù)應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，建立多輸入多輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層單元數(shù)為11、隱層單元數(shù)為8、輸出層單元數(shù)為7。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層為從模糊處理系統(tǒng)獲得的波形特征值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層為診斷得出的發(fā)動(dòng)機(jī)噴油量異常的故障種類，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層單元，包括蓄電池?fù)p壞、蓄電池虧電、起動(dòng)機(jī)故障、發(fā)電機(jī)故障、線路故障、空氣流量傳感器損壞、噴油器積碳。