基于神经网络的汽车故障诊断系统及其应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·汽车故障概念 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·故障诊断技术的发展 | 第11-12页 |
| ·国外汽车故障诊断技术发展 | 第12-13页 |
| ·我国汽车故障诊断技术发展 | 第13-15页 |
| ·课题研究意义 | 第15-17页 |
| ·论文主要内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 2 汽车发动机故障检测与分析 | 第20-38页 |
| ·汽车发动机性能指标 | 第20-21页 |
| ·现场故障检测试验 | 第21-27页 |
| ·故障车辆检测与故障信息统计 | 第21-24页 |
| ·发动机故障检测实例分析 | 第24-27页 |
| ·汽车发动机故障现象及故障原因概括 | 第27-34页 |
| ·起动系故障 | 第27-29页 |
| ·点火系故障 | 第29-30页 |
| ·燃油供给系故障 | 第30-31页 |
| ·润滑系故障 | 第31-32页 |
| ·冷却系故障 | 第32-33页 |
| ·发动机异响故障 | 第33-34页 |
| ·发动机电子控制系统故障 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于改进人工鱼群算法的 BP 神经网络优化 | 第38-56页 |
| ·BP 神经网络 | 第38-43页 |
| ·BP 算法的基本思想 | 第38-39页 |
| ·BP 网络的结构 | 第39-40页 |
| ·BP 网络学习算法 | 第40-42页 |
| ·BP 神经网络算法流程 | 第42-43页 |
| ·人工鱼群算法及其改进 | 第43-49页 |
| ·基本人工鱼群算法 | 第44-45页 |
| ·人工鱼群算法的分段自适应改进 | 第45-49页 |
| ·基于鱼群算法的神经网络优化 | 第49-53页 |
| ·BP 神经网络优化的原因 | 第49-50页 |
| ·鱼群算法优化神经网络流程 | 第50-51页 |
| ·鱼群算法优化神经网络实现 | 第51-53页 |
| ·BP 神经网络的训练 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 4 基于神经网络的汽车发动机故障诊断 | 第56-64页 |
| ·汽车发动机故障信息表示 | 第56-57页 |
| ·基于 BP 网络的汽车发动机故障诊断 | 第57-61页 |
| ·诊断与验证 | 第57-61页 |
| ·诊断结果 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文总结 | 第64-65页 |
| ·汽车故障诊断技术展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第70页 |
