基于BP神经网络的汽车故障率预测

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1、第26卷第1期计算机仿真2009年1月文章编号：1006—9348(2009)01—0267一o4基于BP神经网络的汽车故障率预测杨婷，杨根科，潘常春(上海交通大学，上海200240)摘要：汽车在使用过程中总会有故障出现，对于汽车生产商来说，了解到汽车在一定期限内的故障率，可以制定相应的生产计划，减少时间成本和库存成本。汽车的运用条件十分复杂，汽车形成故障的因素也多种多样，找出影响汽车故障率的因素，定性分析每个因素的权重，然后对样本数据进行整理分析，建立汽车故障的控制模型，运用Levenberg—Marquardt的改进BP神经网络算法训练网络模型，在此基础上进行预测，能够较精确的得到

2、汽车故障率数据。关键词：神经网络；汽车故障；预测中圈分类号：TB24文献标识码：BCarFailureRateForecastBasedonBPNeuralNetworkYANGTing，YANGGen—ke，PANChang—chun(ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai200240，China)ABSTRACT：Carfailurealwaysemergeswhendrivingacar．Forthecarmanufacturer，itwouldmakebetterspecificproductionplanandreducemoretimecos

3、tandinventorycostwhenknowingtheCarfailureinthelimitedguaranteetime．Acontrolmodelshouldbebuiltbyfindingdiferentfactors，qualitativelyanalysiingtherawmateria1．ThenU·singLevenberg—Marquardt，theimprovedneuralnetworkBPalgorithmtotrainthenetwork，andgiveaprediction，therateoftheCarfailurewouldbegot．KEYWO

4、RDS：Neuralnetwork；Carfailure；Forecast1引言经网络来预测复杂的控制模型。对于汽车生产商来说，售后服务是产品质量的观测点，本文通过对汽车整体性能的分析，找出可能引起整体性如何用好售后服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。能指标降低而导致汽车故障的因素：零件本身质量差异，汽能够准确的预测在相应的保修期限内的故障率，对估计成车维修频率，汽车消耗品种类，汽车行驶环境，行驶距离等，本，争取利润，制定有效的生产计划，节省库存成本，提高售开拓汽车故障模型建模的新途径。定性分析每个故障因素后服务质量具有重要的现实意义。影响导致汽车故障的权重，对样本数据进行整理分析

5、，建立针对汽车故障率的分析研究和预测的要求越来越迫切，汽车故障的控制模型，运用Levenberg—Marquardt的改进使得更多的研究重点集中于此。文献[2]引入了一种具有快BP神经网络算法训练神经网络，通过反复训练调整和分析速学习算法的模糊神经网络，对使用该算法进行模糊故障检比较，探索建立了基于BP神经网络的汽车故障率的预测模测。文献[3]分析了基于传统的专家系统理论的汽车故障诊型。断系统在知识获取、知识表达、及推理能力等方面韵缺陷，提出了采用人工神经网络技术来解决发动机故障诊断问题的2汽车故障分析建模设想，研制开发了一套故障诊断装置；文献[4]针对汽车发2．1汽车故障原因分析动机

6、怠速控制要求，提出一种按权值模糊化FCM模型形成汽车故障是指汽车部分或全部丧失工作能力的现象，即的模糊径向基函数(RBF)神经网络控制方案。零部件本身或其相互配合状态发生异常变化。它广泛地存由于人工神经网络理论适用于非机理预测模型和非线在于汽车的制造、使用、维护和修理工作的全过程，对于每一性动力学系统仿真，在工程领域正逐渐受到广泛重视，在汽个环节都应十分注意，特别是在使用中要注意汽车的故障，车动力学建模与仿真领域也引起了极大关注。本文采用神有故障要及时发现、及时排除，才能使汽车在使用过程中减少出现事故。汽车故障形成原因主要有：收稿日期：2007—10—07修回日期：2007—12—28

7、1)零件本身质量差异一267—汽车和汽车零件是大批量和由不同厂家生产的，不可避身质量差异，汽车维修频率，汽车消耗品种类，汽车行驶环免地存在质量差异。原厂配件使用中会出现问题，协作厂和境，行驶距离等。不合格的配件装到汽车上更会出现问题，对不同批次的相同输出为相应输出条件下的汽车故障率。由于影响汽车零部件，根据出厂的质量状况，可以区分成不同的优劣等级：故障率的因素有多种，故模型为多输入单输出的。属于黑箱差，中，好，定性的取其影响因子为0．6，0．8