汽车电控发动机故障诊断策略探究

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1、汽车电控发动机故障诊断策略探究摘要：本文以汽车电控发动机为研究对象，从BP神经网络模型与训练分析、汽车电子控制发动机数据采集分析以及汽车电控发动机故障诊断实例分析这三个方面入手，围绕汽车电控发动机故障诊断策略这一中心问题展开了较为详细的分析与阐述，并据此论证了做好发动机故障诊断工作在确保汽车电控发动机正常运行，进一步提升发动机运行效率的过程中所起到的至关重要的作用与意义。关键词：汽车电控发动机故障诊断神经网络模型数据采集分析在全球经济一体化建设进程不断加剧与城市化建设规模持续扩大的推动作用下，车辆运输行业在整个国民经济建设发展中所占据的地位日益凸显。

2、为确保车辆在运输过程当中的安全性与稳定性，故障诊断是尤为关键的。相关研究结果向我们证实了一点：对于车辆故障诊断这一中心而言，随车诊断与车外诊断在车辆故障诊断技术迅猛发展的背景之下已逐步走向融合。汽车故障诊断系统下检测仪装置所具备的强大数据通信功能能够与专家系统特有的分析判断功能相结合，在计算机应用软件技术、模糊诊断技术以及神经网络应用技术的支持之下，实现故障诊断的最优化。这也正是新时期汽车电控发动机故障诊断的必然选择与发展方向。对于电控发动机过程控制这一中心而言，我们可以将其视作夜歌非线性化的动态系统。在神经网络所特有的非线性特征计算方式作用之下，故

3、障诊断的精确性会得到显著提升。笔者现对这一问题做详细分析与说明。一、BP神经网络模型与训练分析BP网络作为多层前馈神经网络的一种表现形式，其神经元传输函数表现为S函数。这种神经元传输函数形式最为显著的特点在于能够实现自输入到输出全过程当中任意一点的非线性映射关系。由于在整个BP网络当中函数权值的调整是通过反向传播方式得以实现的，因此我们也将其定义为BP神经网络。下图（见图1）为一个典型的隐层多层前馈模型示意图。对于BP网络而言，整个网络实现前馈的最关键的目的在于确保每一层节点所获取的输入数据信息均是来自于前一层节点输出信息的。对于整个模型系统当中所涉

4、及到的输入信号而言，网络前馈模型能够将输入信号前向传播至隐层阶段当中，进过作用函数的处理，将隐层节点当中的输出信息完整传递至输出节点当中，从而得到整个网络模型的输出结果。在这一过程当中给定的训练样本集如下图（见图2）所示。其中，p代表样本号，N*代表输入向量维数，P代表样本数。图1:隐层多层前馈模型示意图图2：BP神经网络模型训练样本集二、汽车电子控制发动机数据采集分析在当前技术条件支持下，汽车发动机系统中所涉及到的微机数据采集系统主要是由以下两个部分所构成的：①硬件接口电路部分；②通信协议数据分析软件部分。对于硬件接口部分而言，其主要负责汽车发动机

5、系统与PC机之间有关信号的转换工作；对于通信协议数据分析软件部分而言，其主要负责向汽车发动机系统发送请求指令并接受来自汽车发动机的应答数据，与此同时针对这部分应答数据进行及时分析，将应答信号及相关信息数据显示在软件终端操作界面当中。整个汽车电子控制发动机数据釆集的结构框架示意图如下图（见图3）所示。特别值得注意的一点在于：图3当中所涉及到的汽车发动机系统与PC接头设备之间的连接、数据采集以及分析均在VAG5051诊断作用之下得以实现。图3：汽车电子控制发动机数据采集结构框架示意图三、汽车电控发动机故障诊断实例分析笔者选取一汽大众所生产的捷达汽车电控发

6、动机为研究对象，基于捷达汽车发动机电子控制系统构建了相应的BP神经网络故障诊断系统，在系统诊断结果作用之下对这种基于BP神经网络的汽车电控发动机故障诊断全过程加以分析。在对汽车发动机电子控制系统基本运作原理进行分析的基础之上，对捷达汽车发动机常见故障进行了分析与总结，并结合相关数据资料构建诊断系统故障模式表，在此基础之上建立专门的BP神经网络故障诊断模型。我们将统计资料数据当中所获取的电控发动机故障特征值带入经过训练的诊断网络模型当中，将网络模型的输出结果视作整个电控发动机的故障诊断结果。以电控发动机空气流量传感器故障诊断为例，整个故障诊断系统所涉及

7、到的原始数据包括发动机负荷、点火提前角度、转速、喷油时间、冷却液温度、节气门角度、空气质量流量以及电源电压指标。特别值得注意的一点在于：在对BP神经网络模型各神经元阈值以及各层间权值进行计算的过程当中应当按照梯度下降的方式对其进行修改与调整，确保网络实际输出能够无限接近于目标向量。实践证明，网络模型输出结果作用之下电控发动机故障诊断的误差率被控制在了10%以内，故障诊断精确率在90%以上，诊断方法可行且有效。四、结束语相关工作人员应当清醒的认识到一个方面的问题：伴随着现代科学技术的蓬勃发展与经济社会现代化建设进程日益完善，社会大众持续增长的物质文化与

8、精神文化需求同时对新时期的车辆运输行业提出了更为全面与系统的发展要求。可以会所，车辆运输行业的建设发展速度将