基于蚁群神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究

发动机是汽车的动力源,它的结构复杂、工作频繁、条件恶劣,出故障率也最高,一般要占到整车故障的百分之四十以上,因此能否及时准确地诊断出发动机的故障源在车辆检修过程中就显得尤为重要,也是汽车故障诊断的关键环节。针对以上问题,本文提出了一种基于蚁群神经网络的发动机故障诊断专家系统,实现故障诊断的高效、准确、迅速,为发动机的故障诊断提供了新途径。 本文阐述了故障诊断专家系统、蚁群算法和神经网络的的基本原理,针对神经网络中BP算法收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺陷,提出了用蚁群算法训练神经网络的方法,建立了蚁群神经网络故障诊断模型,运用到传统的专家系统中,使收敛速度和故障诊断的精度都有所提高。专家系统软件的设计以Windows2000为平台,采用Visual Basic语言和Access数据库进行开发,通过友好的人机交互界面实现了故障诊断、知识获取、维修管理、辅助学习等功能,将其应用于发动机不能起动等故障进行验证,取得了良好的效果。