基于神经网络的故障诊断在汽车发动机上的应用的文献综述
1前言
基于计算机技术、神经网络和专家系统，对发动机故障的及时、准确判断，提高汽车工作效率和维修质量是非常重要的。随着汽车的广泛使用，研究汽车发动机故障诊断系统具有十分重要的意义。
2 正文
2.1 研究背景
目前，全球汽车保有量达到 9 亿辆。发动机作为汽车的心脏，它的工作情况直接或间接影响汽车的动力性、经济性和安全性，由于它的结构复杂，零件多，工作条件恶劣，因此在运行中出现故障最多且难排除。随着汽车技术的不断改进和完善，它成为了一种集合机械、电子、液压、信息处理等为一体的复杂机器，单纯依靠人工进行检查维修，是无法准确、及时地判断故障的性质，因此需要借助各种专门的仪器和设备对发动机的技术状况进行检查诊断，来判别故障位置和原因。利用计算机对汽车进行故障诊断迅速而准确，因此开发汽车故障诊断专家系统是十分必要的。发动机故障诊断测试系统在未来的发展趋势为集成化、高精度化、智能化和网络化。所谓汽车故障诊断技术，是指汽车不解体或部分解体的前提下，依靠先进的传感器技术和检测技术，采集发动机的各种动态信息，并对这些信息进行各种分析、处理、区分、识别并确认其是否异常表现，预测其发展趋势，查明其产生原因、发生部位和严重程度，提出针对性的维修措施和处理方法。汽车故障诊断技术的发展大致经历了三个发展阶段：人工检验阶段；运用简单仪器、仪表进行检验阶段；利用专门设备进行综合诊断阶段。自二十世纪八十年代以来，汽车发动机故障诊断专家系统已经取得了飞速的发展。目前，国内外故障理论的应用已比较成熟，如以专家系统为基础的神经网络故障诊断系统研究已有很多报道，它们详细阐述了神经网络专家系统在故障诊断中的成功应用，提高了故障诊断的效果。 汽车故障诊断系统能够保存和学习各类专家的宝贵知识和经验，从而可以更有效地发挥专门人才的作用，克服领域里专家不足的问题。同时，由于专家系统作为一种计算机应用程序，集成了计算机快速、准确的特点，在某些方面比人类专家更可靠、灵活，并且不受时间、域及人为因素的影响。因此，开发各种类型的专家系统，已成为许多领域的迫切愿望。
2.2.1国内研究状况
国内在汽车故障诊断技术的研究方面起步较晚。1977 年国家为了改变汽车维修技术落后的局面，下达了“汽车不解体检验的研究课题”，它标志着我国汽车故障诊断技
术研究的开始，为汽车故障诊断系统的研究提供了机会。
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