基于GA优化BP神经网络的汽车发动机失火故障诊断研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·发动机故障诊断技术的发展 | 第11-12页 |
| ·发动机失火故障诊断研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容和论文的构成 | 第14-16页 |
| 第2章 发动机失火故障诊断理论分析 | 第16-24页 |
| ·失火故障的类型 | 第16-17页 |
| ·故障导致尾气超标的机理分析 | 第17-20页 |
| ·尾气检测的原理及方法 | 第17-18页 |
| ·空燃比和点火提前角对尾气排放的影响 | 第18-19页 |
| ·尾气各气体产生机理及超标分析 | 第19-20页 |
| ·基于尾气的失火故障诊断方法 | 第20-22页 |
| ·问题的描述 | 第20-21页 |
| ·尾气排放与故障模式的关系 | 第21页 |
| ·基于尾气的故障诊断诊断策略 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于神经网络的故障诊断算法 | 第24-46页 |
| ·神经网络基本结构 | 第24-28页 |
| ·神经网络在故障诊断中的应用 | 第28-30页 |
| ·基于BP算法的神经网络分类器 | 第30-39页 |
| ·BP算法及其改进 | 第30-38页 |
| ·BP神经网络分类器设计 | 第38-39页 |
| ·基于RBF算法的神经网络分类器 | 第39-45页 |
| ·RBF算法及其改进 | 第39-42页 |
| ·RBF神经网络分类器设计 | 第42-43页 |
| ·两种分类器的仿真比较 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于GA优化BP神经网络的故障诊断 | 第46-58页 |
| ·GA-BP组合算法的提出 | 第46-50页 |
| ·遗传算法的结构及特点 | 第46-49页 |
| ·BP算法的局限性 | 第49页 |
| ·GA与BP算法结合的可行性分析 | 第49-50页 |
| ·基于GA优化BP神经网络的故障诊断模型 | 第50-55页 |
| ·神经网络结构设计 | 第51-52页 |
| ·样本数据的处理 | 第52-53页 |
| ·基于GA优化BP神经网络的故障诊断优化算法 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-58页 |
| 第5章 故障诊断仿真及结果分析 | 第58-68页 |
| ·样本数据的预处理 | 第58-59页 |
| ·基于自适应动量BP神经网络的故障诊断仿真 | 第59-62页 |
| ·训练参数的确定 | 第59页 |
| ·仿真及结果分析 | 第59-62页 |
| ·基于GA优化BP神经网络的故障诊断仿真 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第6章 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
