电喷发动机故障诊断：神经网络与专家系统融合研究

本文主要探讨了人工智能在电喷发动机故障自诊断领域的研究，以重庆交通大学邓日青的硕士论文《基于神经网络专家系统的电喷发动机故障自诊断研究》为例。该研究结合了计算机技术、神经网络和专家系统的强大优势，针对汽车发动机故障诊断这一关键问题进行深入探讨。 首先，作者强调了在现代汽车行业中，及时、准确地诊断发动机故障对于提高汽车的工作效率和维修质量至关重要。随着汽车的普及，开发高效的故障诊断系统显得尤为重要。传统的专家系统虽能处理显性知识，但在推理能力和知识获取方面存在局限性，比如推理能力较弱和知识获取瓶颈问题。相比之下，神经网络因其强大的学习和适应性，能够弥补专家系统的这些不足。 研究者提出了一个创新的方法，即通过将神经网络与专家系统相结合，构建一种新型的诊断系统。这种融合旨在利用神经网络的非线性建模能力和专家系统的规则基础，共同解决故障诊断中的复杂问题。具体来说，研究采用了BP（Backpropagation）神经网络作为基础模型，通过收集汽车在不同工况下的废气排放数据（如CO、CO2、NOx、HC和O2）作为训练样本，运用神经网络的学习规则进行训练，从而存储和处理故障诊断所需的知识。 论文的实施步骤包括：首先，利用数值优化算法构建包含这些数据的知识库；接着，设计用户界面，通过正向推理机制，利用VB6.0实现人机交互，允许用户输入数据并接收输出结果；同时，从多个渠道获取丰富的故障数据和专业知识，如书籍和领域专家的经验。最后，借助MATLAB进行实验结果的仿真模拟，进一步验证和优化模型，确保其解释性和实用性。 神经网络专家系统的应用极大地增强了汽车故障诊断的实用性和可扩展性，使得智能方法在汽车诊断中的应用范围得到扩大。此外，该研究在理论上为汽车故障诊断采用人工智能提供了新的可能，使其诊断水平得以提升，接近甚至超越专家级水平。关键词“电喷发动机”、“专家系统”、“BP神经网络”和“故障诊断”揭示了论文的核心关注点，表明作者对该领域的深入理解和贡献。