作者：李雯,喻菲菲,杜灿谊,李锋,龚永康 单位：天津大学 出版：《小型内燃机与车辆技术》2020年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXNR2020050160 DOC编号：DOCXXNR2020050169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 随着电控技术发展，汽车发动机结构变得更加复杂、紧凑和精密，传感器也越来越多，如何利用传感器信号来诊断发动机故障类型(尤其是机械与性能方面故障)成为研究热点。选取反映汽车发动机运行工况的3个重要传感器信号作为输入向量，分别建立BP神经网络与概率神经网络模型对发动机失火故障、进排气管堵塞、火花塞间隙过大等非传感器直接监测的典型故障进行识别。结果表明，基于传感器信号的神经网络模型能较好地识别出故障类型，并且通过测试和验证对比可知，概率神经网络(PNN网络)在速度和准确性上均优于BP神经网络，且效率更高。因此该方法在汽车发动机故障识别和诊断中应用更为有效。

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