| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·基于数据驱动的故障诊断方法概述 | 第13-18页 |
| ·故障诊断的概念 | 第13-14页 |
| ·故障诊断的分类 | 第14-18页 |
| ·发动机故障诊断研究概述 | 第18-20页 |
| ·车载故障诊断系统 | 第18页 |
| ·基于数据驱动的发动机故障诊断 | 第18-20页 |
| ·现阶段基于数据驱动的发动机故障诊断存在的一些问题 | 第20-21页 |
| ·本文的研究目标及内容 | 第21-23页 |
| ·本文的研究目标 | 第21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 基于 AMESim 的发动机建模 | 第23-33页 |
| ·AMESim 软件介绍 | 第23-24页 |
| ·AMESim 建模流程 | 第24-26页 |
| ·AMESim 发动机建模 | 第26-32页 |
| ·四缸自然吸气式发动机 | 第26-27页 |
| ·发动机基本属性元件模型 | 第27页 |
| ·气路模型 | 第27-28页 |
| ·油路模型 | 第28-29页 |
| ·气缸模型 | 第29-30页 |
| ·起动机构 | 第30-31页 |
| ·曲轴连杆结构 | 第31页 |
| ·排气系统 | 第31页 |
| ·其它类型的发动机模型 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 发动机气缸压力估计模型 | 第33-45页 |
| ·模型说明 | 第34页 |
| ·模型的建立 | 第34-39页 |
| ·建模描述 | 第34-35页 |
| ·活塞运动方程 | 第35-36页 |
| ·高压循环阶段建模 | 第36-38页 |
| ·低压循环阶段建模 | 第38-39页 |
| ·Simulink 建模及仿真结果 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于数据驱动的发动机故障诊断研究 | 第45-59页 |
| ·发动机故障诊断模式 | 第45-46页 |
| ·基于数据驱动的故障诊断机理分析 | 第46-48页 |
| ·基于特征分类的数据驱动故障诊断方法 | 第46页 |
| ·基于统计分析的故障诊断方法 | 第46-47页 |
| ·基于数据建模的故障诊断方法 | 第47-48页 |
| ·支持向量机理论介绍 | 第48-53页 |
| ·统计学习方法 | 第48-50页 |
| ·支持向量机的故障分类原理 | 第50-53页 |
| ·多分类的支持向量机算法 | 第53页 |
| ·基于支持向量机的发动机故障诊断 | 第53-58页 |
| ·基于支持向量机的发动机故障诊断流程 | 第53-57页 |
| ·故障程度预测 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 故障诊断仿真实验与结果分析 | 第59-75页 |
| ·发动机模型说明 | 第59页 |
| ·故障注入技术 | 第59-60页 |
| ·传感器选择 | 第60页 |
| ·故障仿真 | 第60-65页 |
| ·正常情况 | 第61页 |
| ·气路故障 | 第61-62页 |
| ·油路故障 | 第62-63页 |
| ·配气系统故障 | 第63-64页 |
| ·点火系统故障 | 第64-65页 |
| ·数据准备和处理 | 第65-68页 |
| ·支持向量机参数选择和优化 | 第68-70页 |
| ·故障诊断仿真结果分析 | 第70-73页 |
| ·故障预测结果仿真分析 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第75-77页 |
| ·全文总结 | 第75-76页 |
| ·研究展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 作者简介及研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |