基于PNN神经网络的电控发动机故障诊断

PNN是前馈型神经网络,具有强大的非线性模式分类能力。提出运用PNN神经网络对发动机电控系统进行故障诊断的方法,介绍了PNN神经网络及其工作原理,以伊兰特汽车发动机电控系统为研究对象,让发动机在怠速情况下,并对其进行故障设置,运用金德KT600故障诊断仪采集发动机故障数据流,利用PNN神经网络建立诊断模型,并对网络诊断模型进行验证,诊断结果完全正确,且训练速度非常快。实验结果表明PNN神经网络具有较强的泛化能力和实用价值。

Creo在高职汽车装配与制造专业教学应用探讨

汽车企业开始借助以Creo为代表的CAD/CAM软件进行产品设计或装配、仿真分析。为适应对CAD/CAM软件应用高素质人才的需求,在高职汽车制造与装配技术专业教学中开设Creo应用技术课程,文章从课程性质与定位,课程设计思路,课程内容的组织,课程考核等四个方面进行探讨。

汽车底盘构造及日常维修方案技巧的应用实践略述

在汽车的组成部分中,汽车底盘具有重要的作用。汽车底盘在车辆的设计与安装的过程中,能够实现对其他部件的支撑,也是汽车组成的重要基体。在汽车实际的运行过程中,汽车底盘能够与底盘结构中的其他组成构件进行科学合理的结合,进而确保汽车的发动机能够有效的输出动力,并进行传递,最终使汽车能够在实际的行驶过程中更加稳定与安全。

基于车辆CAN总线的电子稳定控制系统故障检修

以应用CAN总线网络的车辆为研究对象,通过对基本概念和车辆控制工作原理的描述,引入典型故障案例,运用检测设备有步骤地对车辆电子稳定控制系统故障进行检测与排除,为汽车的维修和保养提供有效依据。

PNN神经网络在尾气分析发动机故障诊断中的应用

汽车尾气不仅对大气环境污染越来越严重,而且其排放成分浓度直接反映车辆运行工况,因此通过分析尾气成分浓度,利用PNN网络对尾气进行分析从而诊断发动机故障,可初步判断发动机故障所在。PNN网络结合径向神经网络和概率密度的优点,特别适合模式分类识别。文中以北京现代伊兰特为例,利用尾气分析仪采集汽车尾气CO,CO2,HC,O2和NOx的数据,运用PNN神经网络建立故障诊断模型,并对其进行验证。诊断及验证结果完全正确,表明PNN网络具有较高的准确率和使用价值。

汽车智能检测自救报警系统优化设计

汽车是人们现代生活中重要的交通工具,人们在追求汽车带来的经济、便利、高效的同时往往会忽略汽车中所存在的安全隐患。为此,本文结合威驰车的实际状况对智能自救报警装置控制系统进行优化,该装置通过STC89C51单片机进行信号检测与控制,可以判断车内环境是否安全,能够及时报警并降车窗,通过通讯模块发送短信并拨打求救电话完成自救,保证车内人身安全。

基于Proteus的车内智能检测自救报警装置控制仿真设计

随着汽车行业的迅猛发展,汽车逐渐走入大众的视野,但因车内温度过高、氧气不足、有害气体浓度过高而导致的中毒窒息事件不断发生,引起社会各界人士的广泛关注。为了防止此类事件的再次发生,仿真设计了一款基于单片机的多传感器集成的智能自救报警装置控制系统,该装置利用温度传感器、一氧化碳和氧气浓度检测传感器及人体红外感应传感器采集数据,通过STC89C51单片机进行数据处理与控制,可实现报警提示,并及时降下车窗,确保车内人或动物安全。