混合动力电动汽车驱动系统的故障诊断研究

【摘要】：汽车的出现和发展推动了人类文明的发展,但现在却成为世界能源和环境双重危机的罪魁祸首。随着科技的发展和人们对的电动汽车更深入的研究,逐渐把对电动汽车的研究划分为几个部分,而对电动汽车驱动部分的研究便成为一项重要的内容。电动汽车驱动系统是电动汽车最主要的系统之一,电动汽车运行性能的好坏主要就是由其驱动系统决定的。 本文着重讨论了专家系统理论和人工神经网络理论在电动汽车驱动系统故障诊断中的应用,详细介绍了电动汽车驱动系统故障诊断软件的设计思想和实现方法。对于整个驱动系统,在VB中编写了基于专家系统理论的故障诊断软件;对于整流电路,其故障诊断软件则基于神经网络理论,通过在VB中调用MATLAB的神经网络工具箱完成。在基于专家系统的故障诊断方法中,采用了产生式知识表达和正向推理机制;在基于神经网络的故障诊断方法中,则分别采用了BP神经网络的附加动量法、自适应学习速率、弹性BP算法、拟牛顿法、共轭梯度法和Levenberg-Marquardt法对电机的部分故障进行诊断,并对不同诊断方法进行了系统仿真,对仿真结果进行了比较分析。仿真结果说明:基于专家系统和神经网络理论的故障诊断方法可以满足电动汽车驱动系统故障诊断的要求。 【关键词】：混合动力电动汽车 驱动系统 故障诊断 专家系统 神经网络
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：U469.7
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-6
• 第1章 绪论6-13
• 1.1 选题的背景和意义6-7
• 1.2 故障诊断的概述7-11
• 1.2.1 故障诊断的含义与任务7-8
• 1.2.2 故障诊断技术的主要方法8-9
• 1.2.3 故障诊断技术发展9-11
• 1.3 混合动力汽车故障诊断技术11-12
• 1.4 本文主要研究内容和关键技术12-13
• 第2章 电动汽车驱动系统组成原理和故障诊断方法13-31
• 2.1 电动汽车驱动系统组成原理13-19
• 2.1.1 电动汽车定义13
• 2.1.2 驱动控制系统结构13-14
• 2.1.3 驱动系统工作原理14-15
• 2.1.4 驱动系统执行机构15-19
• 2.1.5 驱动系统故障诊断的必要性19
• 2.2 电动汽车驱动系统故障诊断方法19-31
• 2.2.1 基于专家系统的故障诊断方法21-25
• 2.2.2 基于神经网络的故障诊断方法25-31
• 第3章 基于专家系统的驱动系统故障诊断的实现31-42
• 3.1 数据访问对象31-32
• 3.2 系统知识表达和知识库的建立32-39
• 3.2.1 知识库模块的建立和维护32-33
• 3.2.2 知识获取的实现33-35
• 3.2.3 数据库技术在知识库设计中的应用35-37
• 3.2.4 产生式的知识表达37-39
• 3.3 推理机模块39-40
• 3.4 用户界面的设计40-42
• 第4章 基于神经网络的驱动系统故障诊断实现42-73
• 4.1 神经网络的选择与设计42-45
• 4.1.1 网络的层数42-43
• 4.1.2 隐含层的神经元数43
• 4.1.3 初始权值的选取43
• 4.1.4 学习速率43-44
• 4.1.5 期望误差的选取44
• 4.1.6 算法的选择44-45
• 4.2 BP网络的六种优化算法45-50
• 4.2.1 基于标准梯度下降的方法45-47
• 4.2.2 基于数值优化方法的网络训练算法47-50
• 4.3 系统故障诊断软件的设计与实现50-55
• 4.3.1 基于MATLAB工具箱的软件设计50-51
• 4.3.2 MATLAB与Visual Basic集成51-53
• 4.3.3 软件实现53-55
• 4.4 系统故障诊断实现55-69
• 4.4.1 电力电子逆变电路的故障诊断实现57-65
• 4.4.2 电机故障诊断神经网络的实现65-69
• 4.5 各种改进算法和训练函数特性的比较69-71
• 4.6 专家系统和神经网络两种诊断方法比较71-73
• 第5章 总结与展望73-75
• 5.1 主要工作总结73
• 5.2 本文的主要贡献73-74
• 5.3 有待进一步研究的问题74-75
• 致谢75-76
• 参考文献76-80

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