| 【中文题名】 | 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统及应用研究 |
| 【英文题名】 | Study on Intelligent Diagnose System for Abnormity States of Cold Starting Process in Vehicle Diesel Engine and Its Application |
| 【学科专业】 | 机械工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-27 |
| 【中关键词】 | 车用柴油机,冷启动过程,异常,模糊理论,专家系统,推理机 |
| 【英关键词】 | Vehicle diesel engine,Cold starting,Abnormity,Fuzzy theory,Expert system,Inference engine,Knowledge base, |
| 【分类导航】 | 交通运输>公路运输>汽车工程>汽车发动机>往复式发动机>各种类型往复式发动机 |
| 【论文摘要】 |
车用柴油机冷启动过程是一个涉及化学反应、传热、传质、流体流动的复杂过程,具有多变量、非线性、强耦合、非定常、惯性和不确定性,故偏离正常工况的异常状况时常发生。良好的异常状况智能诊断系统能通过大量的运行状态信息对其进行实时车用柴油机冷启动过程异常状况诊断及报警,这将有利于操作人员及时作出相应的调整措施来提高车用柴油机冷启动过程运行状态的可靠性和安全性。
为了实现车用柴油机冷启动过程已发生异常或潜在异常的快速高效诊断,本文应用模糊理论与专家系统技术研究开发了车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统,论文主要工作与创新之处如下:
(1)对车用柴油机冷启动过程中的启动性能进行了理论分析及仿真计算,结果表明,随着环境温度的降低,车用柴油机冷启动过程中存在启动力矩减小,启动阻力矩增大,燃料着火困难等问题。
(2)分析了车用柴油机冷启动过程异常状况诊断知识特点,并采用模糊化方法对关键状态参数进行处理,采用综合型知识方式表达车用柴油机冷启动过程异常状况诊断知识,采用多库多层次的方式组织知识库,并对知识库进行管理与维护。
(3)从建立的模糊诊断模型所确定的异常假定集出发,设计了车用柴油... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
5-6 |
|
Abstract |
6-10 |
|
第1章 绪论 |
10-20 |
|
1.1 柴油机冷启动的国内外的研究状况 |
10-11 |
|
1.2 故障（异常状况）诊断技术的发展及现状 |
11-15 |
|
1.2.1 故障（异常状况）诊断的重要性 |
11-12 |
|
1.2.2 故障（异常状况）诊断理论与方法 |
12 |
|
1.2.3 智能故障（异常状况）诊断技术概述 |
12-15 |
|
1.3 模糊理论与专家系统相结合的智能故障诊断技术 |
15-17 |
|
1.3.1 专家系统 |
15-16 |
|
1.3.2 模糊故障诊断方法 |
16-17 |
|
1.3.3 模糊理论与专家系统相结合的智能故障诊断技术发展趋势 |
17 |
|
1.4 车用发动机故障智能诊断系统的应用现状 |
17-18 |
|
1.5 选题背景和意义 |
18-19 |
|
1.5.1 选题背景 |
18 |
|
1.5.2 选题意义 |
18-19 |
|
1.6 论文的主要研究工作 |
19-20 |
|
第2章 车用柴油机冷启动过程性能参数分析 |
20-32 |
|
2.1 车用柴油机冷启动过程力矩分析 |
20-24 |
|
2.1.1 车用柴油机的启动力矩分析 |
20-22 |
|
2.1.2 车用柴油机的启动阻力矩分析 |
22-24 |
|
2.2 车用柴油机冷启动过程热工参数特性分析 |
24-29 |
|
2.2.1 热工参数模型的假设 |
24 |
|
2.2.2 车用柴油机冷启动过程热工参数模型的建立 |
24-29 |
|
2.3 车用柴油机冷启动过程着火温度分析 |
29-30 |
|
2.4 本章小结 |
30-32 |
|
第3章 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统设计 |
32-55 |
|
3.1 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统知识库构建 |
32-45 |
|
3.1.1 异常状况诊断知识特点 |
32-33 |
|
3.1.2 车用柴油机冷启动过程性能关键热工参数选取原则 |
33 |
|
3.1.3 车用柴油机冷启动过程参数模糊知识化 |
33-44 |
|
3.1.4 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统知识库组成及应用 |
44-45 |
|
3.2 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统推理机设计 |
45-54 |
|
3.2.1 异常状况诊断推理机制 |
45-46 |
|
3.2.2 异常类型诊断推理 |
46-51 |
|
3.2.3 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断的正向推理 |
51-52 |
|
3.2.4 模糊匹配策略 |
52 |
|
3.2.5 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统推理机的实现 |
52-53 |
|
3.2.6 智能诊断系统推理机应用实例 |
53-54 |
|
3.3 本章小结 |
54-55 |
|
第4章 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断实现 |
55-71 |
|
4.1 车用柴油机冷启动过程异常状况诊断与消除决策知识 |
55-56 |
|
4.2 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统结构 |
56-59 |
|
4.2.1 数据接收及处理 |
57-58 |
|
4.2.2 软件结构 |
58-59 |
|
4.3 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断应用 |
59-70 |
|
4.3.1 模糊关系矩阵确定 |
59-60 |
|
4.3.2 权矩阵的确定 |
60-63 |
|
4.3.3 专家可信度矩阵 |
63-65 |
|
4.3.4 优先级权矩阵 |
65 |
|
4.3.5 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断推理实例 |
65-66 |
|
4.3.6 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统实现 |
66-69 |
|
4.3.7 车用柴油机冷启动过程异常状况智能诊断系统应用效果 |
69-70 |
|
4.4 本章小结 |
70-71 |
|
结论 |
71-73 |
|
1.结论 |
71-72 |
|
2.展望 |
72-73 |
|
参考文献 |
73-77 |
|
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
77-78 |
|
致谢 |
78 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.110285 |
