車用三效催化轉(zhuǎn)化器工作過(guò)程智能故障診斷研究.pdf

1、三效催化轉(zhuǎn)化器的工作過(guò)程是一個(gè)涉及化學(xué)反應(yīng)、傳熱、傳質(zhì)、流體流動(dòng)的復(fù)雜過(guò)程，具有多變量、非線性的特點(diǎn)，偏離正常工況的故障時(shí)常發(fā)生。而良好的車用三效催化轉(zhuǎn)化器故障診斷專家系統(tǒng)能通過(guò)大量的三效催化轉(zhuǎn)化器工作狀態(tài)信息對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)故障診斷及報(bào)警，這將有利于操作以及維護(hù)人員及時(shí)作出相應(yīng)的措施來(lái)提高三效催化轉(zhuǎn)化器工作狀態(tài)的可靠性和安全性，從而提高三效催化轉(zhuǎn)化器的工作壽命，保證良好的尾氣排放后處理質(zhì)量。 為了實(shí)現(xiàn)車用三效催化轉(zhuǎn)化器工作過(guò)程已發(fā)

2、生故障或潛在故障的快速高效診斷，本文應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論與專家系統(tǒng)技術(shù)研究開(kāi)發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車用三效催化轉(zhuǎn)化器智能故障診斷專家系統(tǒng)，論文主要工作與創(chuàng)新之處如下： (1)通過(guò)對(duì)節(jié)氣門旋轉(zhuǎn)角度函數(shù)鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合以及節(jié)氣門的流出系數(shù)擬合建立了車用汽油機(jī)進(jìn)氣歧管空氣流量測(cè)量模型，結(jié)果表明，隨著進(jìn)氣歧管壓力升高，車用汽油機(jī)空氣質(zhì)量流量智能測(cè)量誤差呈降低趨勢(shì)，誤差均小于5.0％，測(cè)量成本低，測(cè)量精度也高。 (2)采用基于神經(jīng)元-模

3、糊推理融合的組合控制器對(duì)車用汽油機(jī)的空氣、汽油流量進(jìn)行控制，確保了車用三效催化轉(zhuǎn)化器有一個(gè)可靠性好的優(yōu)化匹配的工作環(huán)境。 (3)采用二元化產(chǎn)生式規(guī)則建立了故障子網(wǎng)絡(luò)和故障模塊子網(wǎng)絡(luò)，采用基于數(shù)值優(yōu)化的Leverberg_Marquardt算法，用經(jīng)訓(xùn)練后的連接權(quán)值和閾值矩陣構(gòu)建了知識(shí)庫(kù)，提出了在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(利用淺知識(shí))預(yù)診結(jié)果上再進(jìn)行深知識(shí)確診的知識(shí)診斷方法。 (4)采用不精確推理方法，啟發(fā)式搜索策略，按正反向混合推理