汽车发动机故障诊断专家系统的研究

公路与汽运

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汽车发动机故障诊断专家系统的研究

2，蒋红枫1，贾民平1

（1. 东南大学机械工程系，江苏南京210096；2. 无锡汽车工程学校，江苏无锡214044）摘

要：针对汽车电喷发动机维修中存在的问题，回顾了汽车故障诊断专家系统的发展过程，

分析了故障诊断专家系统的特点和缺陷；引入神经网络理论，结合多媒体技术，研制了电喷发动机故障诊断专家系统，并应用于发动机异响故障诊断；指出了研究发动机故障诊断系统的意义。

关键词：汽车；发动机；故障诊断；专家系统；神经网络

中图分类号：U 472.4

文献标识码：A

文章编号：（1671-26682005）05-0015-04

随着汽车技术的提高，汽车结构与功能日趋复杂和完善，尤其是计算机和控制科学在汽车上的广泛应用，改善了汽车的动力性、经济性和排放性等。电子控制技术，一方面使汽车成为机、电、液一体化的高科技产品，另一方面对汽车故障诊断维修技术、维修软硬件的配置和维修人员的技术水平等提出了更高要求，迫切需要一种能指导汽车维修的智能系统进行故障部位定位，找出故障原因，指出维修建议。基于神经网络（N el ral N et W ork ，的汽车故NN ）

障诊断专家系统融合数据库信息和多媒体技术，在计算机提示下，完成诊断和维修工作。

! 研究背景

! . ! 研究对象

发动机是汽车的心脏，其各子系统之间的关系相当复杂，要求各系统和机构之间配合协调。由于它结构复杂，工作条件又很不稳定，经常处于转速与负载的交变影响中，某些零件还要在高温、高压及冲击等恶劣条件下工作，因此，发动机产生的故障占全车故障的比例最高，在汽车维修上，发动机的故障诊断和维修水平最为重要。

现代汽车上，电控燃油喷射发动机得到了广泛

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 科学的车辆检测设备尚未开发出来之前，建议对现" . #单板式侧滑试验台

单板式侧滑试验台上设置一块滑板，测试时汽车的一边前轮在滑板上驶过，另一边在地面上行驶，不能横向滑动，因外倾或前束所产生的横向侧向力通过车体传给另一边车轮，从而在滑板的移动量上可反映出来，所测侧滑值是汽车两边车轮侧滑值的总和。它所反映的是被检测车轮的侧滑状况，不能反映未检测车轮的情况，只有在两前轮外倾角相同或偏差很小、技术状况基本相同的条件下，两轮有相同的侧滑量时，检测结果才真实反映两轮的侧滑状况。鉴于转向桥为独立悬架车辆的特点及两个转向轮的差异性，单板式侧滑试验台并不太适用于该类车辆转向轮的侧滑量检测。

参考文献：

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有车辆侧滑试验台进行改造和更新，如改造成双板独立分动式或分段滑板式，使之适用于转向桥为独立悬架车辆的转向轮侧滑检测。

$结论与建议

目前，我国车辆检测行业发展很快，应着手研制开发转向桥为独立悬架车辆的检测设备。在新的、

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~i g h w a y S &A uto m otioe A 11licationS 162005年10月

! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! 应用，为解决汽车能源和排放问题提供了较为可靠的保障。电喷发动机上基本都有故障自诊断功能，但仅限于电控系统中的一般性故障诊断，而对于一些复杂故障、机械系统故障则无能为力。先进的进口检测设备和仪器价格昂贵，且较难搜集全面。因此，本系统的研究对象定位于电喷发动机。l . 2国内外研究现状

20世纪70年代末期，D onal d 等把故障诊断专家系统用于军用汽车发动机的故障诊断中；1982除法。它的优点：无需显式的领域知识，降低了知识获取难度；系统是开放的，增量式学习。适用于难以表示成规则形式，而易表示成案例的领域。存在的难点：检索机制和案例组织方式的建立，案例是否包含所有的空间，案例特征的选择等。

2. 3基于模糊理论的诊断系统

基本方法是建立故障与征兆的模糊关系，进行模糊逻辑推理。它有较强的结构性知识表达能力，适合处理不确定信息和不完整信息。但模糊知识获公路与汽运

年，意大利米兰汽车工业大学开发了汽车电系故障诊断专家系统；1985年，

美国通用汽车公司开发了发动机冷却系统诊断专家系统；1986年，日本N is-汽车公司开发了发动机电子集成控制系统的诊断专家系统；1989年，美国V enkat 等首次将神经网络用于故障诊断中，M arko 等将神经网络应用到汽车控制系统和柴油发动机的故障诊断中，S hark y 等对柴油发动机故障提出了多神经网络的诊断策略；世纪90年代初，研究对象扩大到汽车各系统总成，S tasze w ski 等建立了变速箱神经网络模式识别故障诊断系统，M.L.Sm it h 开发了制动系规则和神经网络交互式集成诊断系统。

国内部分高校和科研机构于20世纪80年代末开始研究汽车故障诊断专家系统，90年代中期，研究步入了快速发展期。在基于信号处理方面，从传统的傅里叶变换到小波分析；在基于知识处理方面，从传统基于逻辑的诊断发展到集成模糊逻辑、案例和神经网络技术的诊断专家系统。

汽车故障诊断专家系统

目前主要有基于规则、基于案例、基于行为、基于模糊逻辑和基于NN 的故障诊断专家系统。. l 基于规则的诊断系统

以if -t hen 的形式表示有关诊断对象的故障原因和征兆之间的对应关系，它的主要优点是系统高度模块化，具有较强的扩充性，且相对容易实现，适合于诊断知识组织。其缺点是过分依赖专家的经验知识，知识获取困难，知识台阶窄，系统较脆弱，利用浅层知识很难开发适用于动态系统且有足够深度和准确性的定性知识库。

. 2基于案例的诊断系统

基本思想是将案例中各种隐含的指导思想抽取出来，用一些可量化的方式表示，形成知识库，通过搜索相似案例，调整相应维修方法，生成新的故障排

取困难，学习能力差。

. 4基于行为的诊断系统思路是从具体到一般，从其工况状态的变化判断其故障属性。其基本手段是采用NN 模块化方法，确保系统与诊断对象的实时交互。优点是在缺乏先验诊断知识情况下，通过交互作用，逐步学习进化，建立一个完善的诊断系统。其关键问题是故障行为征兆的自动获取、新故障自动识别和分类等。. 5基于N N 的诊断系统应用NN 处理信息，不需开发算法和规则，能极大地减少软件工作量，具有较强的知识获取、自适应和自学能力，较好的容错性，响应快及大规模并行分布的非程序的大脑风格的信息处理功能，故NN 故障诊断系统能克服传统专家系统存在的知识获取困难、匹配冲突、组合爆炸、推理速度慢等问题。但也存在一些缺陷，如诊断知识单一，只能进行数值化计算，忽视领域专家在长期实践中积累的经验知识；神经推理过程难以解释等。

汽车发动机专家系统的总体设计

. l 设计依据

1）汽车结构的复杂性、系统功能的多样化、控制过程的自动化以及显示信息的集成化，促使汽车故障诊断向智能化方向发展。

2）汽车故障症状与故障原因之间表现为错综

复杂的非线性映射关系。神经网络是一种非线性系统，具有容错、联想、记忆、自适应和处理复杂模式等功能，与专家系统有机结合，能进行多症状、多原因的故障诊断。

3）现代汽车维修人才培训的需要。. 2系统设计

就汽车发动机故障诊断而言，由于零部件多且相互影响，故障形式多样、表现不一，单一的知识表示、推理方法难以完成对故障的有效诊断。另外，发

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总第110期~i g h w a y s &a uto m otioe a PP lications 17! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

! 动机故障诊断案例来源多层次、领域专家经验丰富，因此，本系统选择基于NN 的专家系统，结合故障树法对汽车发动机故障进行诊断研究，依据汽车故障树建立动态知识库和推理机，充分发挥领域专家知识和深层的逻辑推理功能，解决基于NN 诊断系统中存在的问题。

3. 2. 1发动机结构及其子系统

根据发动机结构，划分为点火系、供油系、冷却系、润滑系、控制系和机械系等几个子系统，各子系图2发动机故障诊断专家系统结构

车发动机故障诊断专家系统。

统又可分为元部件，从而将发动机与各组成元部件之间的隶属关系描述成树状结构，这种结构反映了发动机的故障分级和传播特性。故障诊断推理根据异常状态，自顶向下诊断出导致最顶层发动机故障的下层原因，直至最底层的元部件。从结构上对发动机进行分解，准确描述了发动机的结构知识，同时为深浅知识的综合和集成化表示提供了条件。

故障诊断一般根据故障现象，按照检测要点及顺序，逐步往下诊断推理，直到找出故障原因。这样推理很详细，但效率低。因为许多故障现象对应的故障原因是同一个系统故障，有着相似性，所以本系统采用框架模块，构建各个子系统的故障框架，诊断多故障时，只要把该框架内的规则调入内存，提高了诊断速度。例如，发动机不能起动、怠速不良等均与点火系故障有关，在诊断时，只要调用点火系模块1），就能得到诊断信息。

图1点火系框架

. 2. 2基于NN 的故障诊断专家系统结构

基于NN 的发动机故障诊断专家系统由实例知识库、数据样本库、NN 模块、推理机和人机界面5个主要模块组成（见图2）。

汽车发动机故障诊断专家系统的实现

在W i ndow s 环境下，利用V isual B asic （VB ）6.0建立友好人机界面并与各模块链接；利用M atlab .5中的神经网络工具箱（NN T oo l box ）构建BP 网络，对给定的数据进行学习训练和仿真，开发汽

. 1N N 的设计

NN 系统知识是以大量神经元的互连和连接的权值、阈值表示的。NN 的识别方法：通过大量样本训练，经过网络内部的自适应算法不断调整权值，最后达到精度要求，得到理想的输出结果。NN 的状态识别器隐含在网络中，具体体现在互连形式与权值上。在网络学习过程中，通过训练样本得到某种特定的输出，样本训练成功后可用来识别输入信号的类属，这也是网络的测试过程。

. 1. 1隐层数目的确定

由于对于任何在闭区间的一个连续函数都可用具有一个隐层的BP 网络逼近，因而一个3层的BP 网络就可完成任意的N 维到M 维的映射。本系统采用输入层、隐层、输出层组成的单隐层网络结构。. 1. 2隐层神经元数的确定

对于3层前馈网络，若隐层神经元数量不足，则网络所能获得的用以解决问题的信息太少；若数量过多，又使学习时间过长，误差也不一定最小，会出现“过度吻合”的现象，即把训练集里的一些无关紧要的非本质的东西也学得维妙维肖。确定隐节点数的方法：用同一样本集对具有不同隐节点数的网络进行训练，直到权值不再发生。

. 1. 3转移函数的确定

转移函数可控制输入对输出的激活作用，将无限域输入变换为指定的有限范围内的输出，它直接影响NN 解决问题的能力。本系统均采用S 型转移函数（正切函数TANS I G ）。

下面以发动机机械异响为例分析BP 神经网络技术在汽车故障诊断中的应用。发动机机械异响神经网络中，输入层节点数为19，对应故障症状为怠速异响明显、怠速稍高时异响明显、中速时异响明显、中速稍高时异响明显、中速一次性加速时异响明显、…、单缸断火异响更加清晰、相邻缸断火异响减轻或消失。将此19个输入信息进行规一化处理，

记（见图4444346

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! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! 为x 1～x 19，有故障时输入值为1，正常状态时输入值为0；输出层节点数为4，记为y 1～y 4，分别表示活塞敲缸响、连杆轴承响、曲轴轴承响、活塞销子响，输出为1时显示有故障，为0时正常；隐层节点数为

…，对网络进行学习训练。若（x 1，x 2，x 3，x 14，5，

…，x 15，x 16，x 17，x 18，x 19）=（1，1，0，1，0，0，0，0，

表示活塞敲缸响的故障症状，则（1）y 1，y 2，y 3，y 4）表示活塞敲缸响的故障原因。利用=（1，0，0，0）M atlab 中的BP 神经网络工具箱对给定数据进行学另一种是通过历史经验数据对NN 进行训练，从而归纳出新的诊断规则，不断扩充知识库的内容，使知识库具有自学习功能，这就是基于NN 的专家系统故障诊断的特色。

4. 2. 2知识库分类

本系统应用多媒体技术组织知识库内的数据，根据数据类型，知识库分成5个子库：①文本库。主要存放产生式规则，经故障树理论系统分析写出的故障现象、故障原因和故障部位及相应的故障排公路与汽运

习训练和仿真，BP 网络控制模型见图3，图4为神经网络训练误差曲线。

图3B P 神经网络模型

图4神经网络训练误差曲线

. 2实例知识库的建立

汽车发动机故障诊断专家系统的核心是知识库，知识库水平的高低、完善程度，直接决定整个系统的水平。在诊断过程中，只有通过不断扩充知识库，才能更好地完成诊断任务。

. 2. 1知识表示

本系统的知识表示有两种：一种是将专家经验形式化为规则，存储于知识库中。规则化知识是以产生式规则表达专家知识。例如发动机漏水在实例知识库中的规则表示为：I F 缸盖、缸体变形或者裂纹，AND 缸盖螺栓松动，AND 气压缸衬垫损坏，发动机漏水。

除措施。②图形库。存放静态示意性图形，主要为容易发生故障的部位，如点火系、供油系、冷却系、控制系和机械系的结构图。③图像库。存放静态故障症状的典型照片。④音频库。存放发动机各种异响。⑤动画库。表达发动机内部三维结构，演示工作原理，模拟各个阀的开关动作（二维）等。图5为发动机曲轴结构模型。

图5曲轴结构模型

结束语

研究发动机故障诊断系统，实现由故障后修理模式向故障前预防性维修模式的转变，并将其实时地转化为实际应用，能实现汽车发动机不解体诊断，准确判明故障部位，指出故障原因和排除方法，减少维修工作的盲目性，提高维修质量。同时应用多媒

体技术，可提高故障诊断的准确性和效率，使操作平台有良好的人机界面和交互性，增强系统的易操作性，实现远距离教学，满足现代汽车维修培训需要。参考文献：

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5［［［［44THEN

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：

蒋红枫， 贾民平

蒋红枫(东南大学,机械工程系,江苏,南京,210096;无锡汽车工程学校,江苏,无锡,214044)， 贾民平(东南大学,机械工程系,江苏,南京,210096)公路与汽运

HIGHWAYS & AUTOMOTIVE APPLICATIONS2005(5)23次

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引用本文格式：蒋红枫. 贾民平 汽车发动机故障诊断专家系统的研究[期刊论文]-公路与汽运 2005(5)