深度学习下汽车发动机故障诊断系统研究

汽车电控发动机主要包括电控装置、传感器及相关执行元件,是一种智能控制发动机,可以精准地控制汽车空燃比,保证燃烧充分,减少汽车尾气造成的大气污染。汽车在运行过程中会产生各种声音与异常响动,相关人员根据异常声音对汽车进行故障诊断,但是由于主观意识存在会造成较大的判断误差。随着深度学习及人工智能技术的发展,基于神经网络对汽车电控发动机异常响动类型进行分类识别故障判断,可以提高汽车电控发动机故障诊断准确率,提高故障检测效率。为此,基于深度学习技术对汽车电控发动机异响进行声音信号采集并实现降噪处理,基于卷积神经网络技术对汽车异响声音进行分类与判断。通过实验结果分析表明,基于深度学习对汽车电控发动机异响进行故障诊断具有一定的可行性与准确率。研究结果可为汽车电控发动机故障判断提供新的发展策略与实施路径。