基于虚拟仪器技术的汽车发动机远程故障诊断系统的研究

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毕业论文范文题目： 基于虚拟仪器技术的汽车发动机远程故障诊断系统的研究，论文范文关键词： 基于虚拟仪器技术的汽车发动机远程故障诊断系统的研究
基于虚拟仪器技术的汽车发动机远程故障诊断系统的研究毕业论文范文介绍开始：
　　硕士学位论文基于虚拟仪器技术的汽车发动机远程故障诊断系统的研究，正文共98页，48149字。
　　摘要
　　发动机故障诊断技术是利用发动机的状态信息和历史状况，通过分析和处理来定量识别其实时技术状态，并预测异常故障的未来技术状态的一门建立在多学科基础上的综合技术。本文试图从工程应用的角度出发，以桑塔纳2000GSI型发动机为研究对象，以虚拟仪器、测试技术、信号处理、神经网络、DataSocket技术等理论为基础，深入研究发动机信号的采集、信号的传输、故障机理、故障特征提取和诊断方法。
　　论文主要由六部分组成：1）综述了汽车故障诊断技术的发展状况，指出了远程故障诊断的优越性和必要性及要解决的关键技术问题。简述了本课题的研究方案和研究内容。2）基于虚拟仪器技术设计了远程数据采集终端，可以对发动机进行实时数据采集、历史数据和暂态数据的显示，及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理，从而获取原始诊断信息，为发动机智能故障诊断和远程故障诊断提供了前提条件。3）分析了现有远程故障诊断系统，并提出了基于虚拟仪器和Internet的远程故障诊断系统，利用TCP/IP、DataSocket技术编写了数据远程传输程序，实现了对信号和数据采集的远端浏览和控制，使远程故障诊断和多专家协同会诊成为可能。4）探讨神经网络的诊断原理，研究了几种BP神经网络算法，即基本BP算法、动量法、变学习率法、共轭梯度法以及LMBP算法，并就几种算法进行了比较。5）利用神经网络对故障模式识别、故障部位判断与故障原因分析等问题进行了研究。以怠速不稳为例，采用单故障样本组合的方式对神经网络进行训练,以识别具体的故障原因和部位。研究表明神经网络理论对汽车故障诊断方法的研究具有理论指导意义和实用价值。6）论文的最后一章对全文的主要研究内容进行了总结，指出了设计过程中遇到的问题，给出了主要研究结论和今后的研究方向。
　　关键词：虚拟仪器信号采集与处理远程故障诊断神经网络
　　
　　目录
　　第一章绪论 1
　　1.1 引言 1
　　1.2 汽车诊断技术 2
　　1.2.1 汽车诊断方法 2
　　1.2.2 国外汽车诊断技术发展概况 2
　　1.2.3 国内汽车诊断技术概况 4
　　1.3 Internet技术概述 5
　　1.4 远程故障诊断技术 5
　　1.4.1 国内外远程故障诊断技术的发展状况 5
　　1.4.2 远程故障诊断的优越性和必要性 7
　　1.5 论文的研究意义及主要研究内容 8
　　1.5.1 研究意义及主要内容 8
　　1.5.2 涉及的技术领域和解决的关键问题 9
　　1.6本章小结 9
　　第二章基于虚拟仪器的远程数据采集与处理终端研究 10
　　2.1 引言 10
　　2.2 虚拟仪器概述 10
　　2.2.1 虚拟仪器的概念 10
　　2.2.2 虚拟仪器的优越性 11
　　2.3 远程虚拟仪器 12
　　2.3.1 远程虚拟仪器概述 12
　　2.3.2 数据采集在远程故障诊断中的重要性 12
　　2.4 虚拟仪器的硬件结构 12
　　2.5 虚拟仪器软件开发平台 13
　　2.6 基于虚拟仪器的发动机信号远程数据采集终端设计 14
　　2.6.1 设计目标 14
　　2.6.2 发动机信号的采集与处理系统的组成 14
　　2.6.3 软件设计理论基础 18
　　2.6.4 数据采集与处理系统程序设计 21
　　2.7 小结 24
　　第三章虚拟仪器在远程故障诊断中的应用 25
　　3.1 引言 25
　　3.2 对现有的远程故障诊断系统的分析 26
　　3.2.1 现有的远程故障诊断系统的实现方式 26
　　3.2.2 当前的远程故障诊断系统模型 26
　　3.3 基于虚拟仪器的远程故障诊断系统 27
　　3.3.1 基于B/S模式的远程数据传输 27
　　3.3.2 用TCP/IP实现C/S模式的网络数据远程传输 31
　　3.3.3 用DataSocket实现数据传输 33
　　3.3.4 音频和视频信号的远程传输 38
　　3.4 本章小结 38
　　第四章神经网络诊断原理 40
　　4.1 引言 40
　　4.2 人工神经网络简介 40
　　4.2.1 BP神经网络 41
　　4.2.2 BP算法存在的问题 45
　　4.2.3 BP算法的改进形式与MATLAB语言的实现 46
　　4.3 本章小结 52
　　第五章神经网络在发动机故障诊断中的应用 53
　　5.1 引言 53
　　5.2 电控发动机数据采集 53
　　5.3 发动机技术状态的特征选择与提取 57
　　5.3.1 特征选择与提取 57
　　5.3.2 状态特征的评价标准——可分性准则 57
　　5.3.3 状态特征的提取方法 58
　　5.3.4 人工神经网络的特征提取原理 59
　　5.4 发动机故障征兆的特征选择与提取 60
　　5.4.1 怠速不稳的原因分析 60
　　5.4.2 怠速不稳的故障特征选择与提取 61
　　5.5 应用基于神经网络的方法诊断电控发动机故障 62
　　5.5.1 传感器信号的预处理和特征提取 62
　　5.5.2 归一化处理 63
　　5.5.3 神经网络诊断中心的构造 64
　　5.5.4 诊断结果与讨论 65
　　5.6 小结 67
　　第六章结论与展望 69
　　6.1 设计过程中遇到的问题 69
　　6.2 结论 70
　　6.3 展望 71
　　6.3.1 虚拟仪器的发展与展望 71
　　6.3.2 故障诊断的发展趋势 72
　　6.3.3 远程故障诊断展望 73
　　致谢 74
　　参考文献 75
　　附录 78

以上为本篇毕业论文范文 基于虚拟仪器技术的汽车发动机远程故障诊断系统的研究的介绍部分。

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