基于人工神经网络的汽车发动机疑难故障的智能诊断研究
摘要：汽车发动机运行过程中经常会遇到各种各样的问题，尤其是多种复合因素引发的非典型疑难故障。传统的人工诊断方式一般都是通过观察和检测识别故障，但是因为此类故障的因素较多，除了需要参考多种性能指标和参数之外，检测人员还需要承担较大的工作量，也要花费很长的时间和成本。因此，本研究立足于人工神经网络，提出了一种结合专家系统和人工神经网络的人工智能算法对汽车发动机疑难故障进行诊断。最终的研究结果显示，人工智能算法的应用在发动机故障诊断中表现出较高的有效性。
关键词：人工智能神经网络发动机疑难故障智能诊断
汽车发动机的故障一般是由多种因素造成，例如：火花塞和点火线圈的功能下降，导致燃烧质量变差。或者由油泵和油管故障引发，造成汽油供油压力不足或压力波动；此外，喷油器的喷油雾化不良同样会影响燃烧质量。另外，发动机积碳、发动机零件的机械磨损以及传感器性能的退化也是导致发动机工作异常的重要原因。这些疑难故障不仅显著降低发动机的动力性和经济性，还可能导致发动机排放超标，严重时甚至威胁到汽车的安全运行。鉴于上述情况，本文提出了通过人工智能算法来诊断发动机疑难故障的方案，希望通过智能化手段提高汽车发动机疑难故障诊断的准确性，降低故障诊断效率，有效解决发动机疑难故障的问题。
1基于人工神经网络的发动机疑难故障智能诊断方案的创新点
与传统的人工诊断方式相比，人工神经网络的发动机智能故障诊断方案具有多种优势。以尾气分析的发动机故障智能诊断装置为例，该装置主要是针对多种现代车型的车辆进行设计。该装置利用先进的汽车尾气分析仪来精确采集发动机的排放气体数据，然后将这些尾气数据以及发动机的主要技术参数，通过高效的计算机通信技术，实时传输给集成了人工智能算法和专家系统的计算机智能故障诊断平台[1]。该平台能够充分利用所接收的数据，运用其强大的算法和专业知识库，实现对发动机故障的智能、快速且准确的诊断。该装置不仅提升了诊断的精确度和效率，还为汽车维修技术人员提供了一个便捷、高效的工具，这样就能更好地应对发动机故障问题（诊断流程详见图1）。
此外，智能故障诊断也创新性地将人工智能技术与专家系统技术深度融合，引入了现代混沌-神经网络算法，共同打造产品核心的、高度非线性的智能故障专家决策系统。该系统的建立，标志着我们在发动机故障诊断领域的一大突破。例如：将智能决策系统融入汽车尾气检测设备中，就能实现通过尾气氛围快速判断汽车发动机潜在维修点的能力（详细流程见图2）。该装置不仅可以实现实时采集和分析尾气数据，也能根据内置的混沌-神经网络算法，快速识别和定位发动机故障点。通过不断对系统进行数据更新和优化算法，还能为用户提供更加便捷和可靠的发动机故障诊断服务。
2人工智能算法模型的特征
2.1混沌神经网络特征
神经网络是一种模拟人脑神经结构的机器学习技术，该技术凭借强大的能力，在复杂模式的识别和处理方面展现出较大的应用潜力，可以通过覆盖图像识别、语音识别以及自然语言处理等多个领域。虽然该技术体现出了多种优势，但是在应用过程中也面临着一些挑战[2]，例如：计算资源需求庞大、训练周期长以及对数据的高度依赖性等。当考虑到神经网络本质上是一个高度非线性动力学系统时，其与混沌理论之间存在着密切的联系。混沌现象所具有的复杂性和不确定性，为神经网络提供了新的视角和可能。因此，混沌神经网络的出现，成为一种能够实现真实世界复杂计算任务的智能信息处理系统，该系统通过融合混沌理论与神经网络的特性，为解决传统神经网络面临的挑战提供了新途径。
2.2专家系统的特征
专家系统是一种集成了大量专业知识和经验的计算机程序系统，该系统基于某个或多个特定领域的人类专家所提供的知识与经验来进行推理和判断，从而模拟人类专家的决策过程。通过专家系统不仅可以实施高质量的技术决策，还能有效规避人为决策中可能存在的主观局限性。专家系统作为一种基于人类专家知识的人工智能技术，擅长模拟专家的推理步骤解决特定领域内的复杂问题。最大的优势就是能够充分利用和传承人类专家的知识和经验，提升解决问题的准确性和效率。然而，专家系统的构建和维护成本较高，所以在面对快速变化的环境和需求时，该系统的适应性仍然存在一定的局限。
2.3混沌神经与专家系统相结合
将混沌神经与专家系统相结合是一种创新性的策略，能够弥补两种技术的局限性，为人工智能的未来的发展探索了新途径，这种融合带来了多种潜在优势的应用方式。首先，通过利用神经网络在特征提取方面的强大能力，可以显著提升专家系统的性能。神经网络擅长自动学习并提取数据中的深层特征，这些特征随后被输入到专家系统中，能够增强专家系统在做出决策时的准确性和可靠性。其次，专家系统可以用来优化神经网络的训练流程。凭借其深厚的问题领域知识和经验，专家系统能