基于LVQ神经网络的三元催化器故障诊断

发布时间：2017-09-14 12:49

  本文关键词：基于LVQ神经网络的三元催化器故障诊断

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【摘要】：随着汽车保有量逐年攀升,尾气排放造成的环境问题日益突出。三元催化器作为当前净化汽车尾气最有效的手段,因此对其的故障诊断一直是汽车诊断领域的重要研究内容。针对目前三元催化器的故障诊断模型大多功能单一、容错性能差和专用性强等问题,本文提出了一种全新的思路对三元催化器进行故障诊断。汽车尾气中富含大量的故障信息,对其合理利用能够对三元催化器进行有效地故障诊断,但从尾气数据中直接获取的故障特征因“等距效应”而不易区分。本文通过两种不同的特征提取方法,生成易识别的新特征来解决该问题,并利用LVQ神经网络对新的故障特征进行诊断分析。论文的主要工作有如下几个方面:1.分析了国内外三元催化器故障诊断的发展现状,对基于前后氧模型的三元催化器故障诊断等相关技术进行了综述;并在分析三元催化器的工作原理和失活机理基础上介绍了汽车尾气排放实验系统和检测方法,为三元催化器故障诊断打下基础。2.利用谱系图法和线性正则-希尔伯特黄特征提取法对采集的尾气进行特征提取,完成了故障特征的优化生成,解决了原始数据因“等距效应”引起的故障特征不易区分的问题,并将抽象的故障特征转化为直观的图像特征,有利于特征比对以及后续诊断工作的实现。3.针对LVQ神经网络故障诊断过程中容易出现死区神经元的问题,在原有权值调整算法基础上进行了改进,提升了新网络的识别率。并通过与BP神经网络、PNN神经网络对比分析,总结得出本文提出的故障诊断方法是切实可行的。
【关键词】：三元催化器 故障诊断 LVQ神经网络 特征提取 信号采集
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X734.2;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 三元催化器故障诊断研究的背景及意义8-9
• 1.2 三元催化器故障诊断海内外研究近况及存在问题9-12
• 1.3 三元催化器故障诊断的主要内容12-13
• 1.4 论文结构安排13-15
• 第2章 三元催化器失效机理15-26
• 2.1 三元催化器的工作原理15-16
• 2.2 三元催化器的失活机理16-19
• 2.2.1 热失活17
• 2.2.2 化学失活17
• 2.2.3 机械失活及积垢失活17-19
• 2.3 常温下冷启动后排气污染物排放试验19-25
• 2.3.1 实验要求19-20
• 2.3.2 运转循环分解20-21
• 2.3.3 常温下冷启动后排气污染物排放实验21-22
• 2.3.4 气体排放取样系统22-23
• 2.3.5 排气稀释系统23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 汽车尾气信号特征提取算法研究26-60
• 3.1 谱系图特征提取法27-41
• 3.1.1 谱系图的产生机理27-29
• 3.1.2 谱系图像增强29-35
• 3.1.3 基于局部二值模式的谱系图特征提取35-41
• 3.2 线性正则-希尔伯特黄变换特征提取法41-58
• 3.2.1 线性正则变换的定义41-43
• 3.2.2 离散的线性正则变换43-48
• 3.2.3 基于希尔伯特-黄变换的边际谱特征提取48-58
• 3.3 本章小结58-60
• 第4章 LVQ神经网络故障诊断实验与分析60-77
• 4.1 神经网络进行故障诊断60-62
• 4.2 LVQ神经网络对三元催化器故障诊断62-74
• 4.2.1 LVQ神经网络结构62-63
• 4.2.2 LVQ神经网络的学习规则63-66
• 4.2.3 改进的LVQ权值更新算法66-68
• 4.2.4 LVQ神经网络诊断模型建立以及实验结果分析68-74
• 4.3 BP，，PNN神经网络实验结果分析74-76
• 4.4 本章小结76-77
• 第5章 总结与展望77-79
• 5.1 工作总结77-78
• 5.2 未来展望78-79
• 致谢79-81
• 参考文献81-85
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果85

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张进华;;中国汽车产业路线图[J];汽车工艺师;2016年02期

2 张悦;刘尚合;胡小锋;王雷;朱利;;电晕放电辐射信号的探测系统与识别方法[J];高电压技术;2014年09期

3 黄志辉;陈伟程;吉U

本文编号：850131