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文檔簡介
1、本文在廣泛收集國內外汽車診斷技術發展及現狀等有關資料的基礎上，全面論述和系統分析了汽車診斷儀器的開發和診斷理論的研究成果及方向。首先，對課題研究的目的和意義進行了探討，明確提出如果能用神經網絡簡化解碼儀的數據流功能，那么就會大大降低當今汽車故障診斷的難度，提高維修人員的工作效率。其次，介紹了徑向基函數神經網絡以及電噴發動機電控部分的基本知識，并建立神經網絡診斷模型。最后，以捷達ATK型電噴發動機怠速不穩為例，用VAG1552汽車故障診斷
2、儀作為檢測工具，設計故障樣本集，選用MATLAB語言及ACCESS數據庫處理技術編制仿真程序。本文采用一個單隱層的RBF網絡對樣本進行訓練和仿真實驗，通過大量的計算機仿真測試，同時與BP網絡進行比較，可以驗證該診斷模型對電噴發動機故障模式識別有很高的準確率，具有很高的實際應用價值。
此外，本文闡述了電噴發動機故障診斷仿真系統的模型、結構與功能。該系同具有結構簡單、診斷結果準確等優點，能使維修人員快速掌握故障部位并制定出相應維修
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