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一种基于神经网络的汽油机失火故障诊断方法

Diagnosis of Misfire Fault in Gasoline Engines Based on Neural Network

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【Author】 LIU Zhi-qiang, LI Yue-lin(Department of Automobile and Machano-electronic Engineering,Changsha Communication Institute,Changsha 410076, China)

【机构】长沙交通学院汽车与机电工程系；长沙交通学院汽车与机电工程系湖南长沙410076；湖南长沙410076；

【摘要】对汽油机失火时其排气中的碳氢化合物、二氧化碳和氧气的体积分数值的变化规律进行了分析,提出了用BP网络诊断汽油机失火故障的新方法并进行了实例研究。训练好的网络可用于汽油机的实时诊断。更多还原

【Abstract】 The change of gasoline engine抯 exhaust emission of HC,CO2,and O2 is analyzed in misfire fault condition.A newmethod of diagnosis of misfire fault based on BP neural network is proposed and some examples are studied.The trained neuralnetwork can be used for real time gasoline engine diagnosis.更多还原

【关键词】神经网络；失火故障；汽油机；
【Key words】 neural network； misfire fault； gasoline engine；

【文献出处】内燃机 ,Internal Combustion Engines , 编辑部邮箱 ,2003年04期

【分类号】TK418
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