[发明专利]基于信息融合的发动机喷油量异常故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于信息融合的发动机喷油量异常故障诊断方法，由数据采集系统、模糊处理系统、神经网络系统组成，其特征是融合空气流量传感器信号波形特征、蓄电池电压波形特征，利用多输入多输出结构的BP神经网络完成发动机喷油量异常的故障诊断。

2.按照权利要求1所述的基于信息融合的发动机喷油量异常故障诊断方法，其特征是模糊处理系统应用模糊数学对空气流量传感器、蓄电池电压，两种信号的波形特征值进行预处理，使各特征值数值分布在[0，1]范围内。

3.按照权利要求1所述的基于信息融合的发动机喷油量异常故障诊断方法，其特征是神经网络系统结构的输入层为空气流量传感器、蓄电池电压两种信号波形的特征值，共11个，输出层为诊断的故障类型，共7个。

4.根据权利要求3所述的神经网络系统，其特征是空气流量传感器提取的信号特征为6个，分别是节气门关闭时电压、节气门全开时电压、在节气门关-开过程中，波形是否连续变化、波形最低电压、波形最高电压、波形是否光滑。

5.根据权利要求3所述的神经网络系统，其特征是蓄电池电压提取的信号特征为5个，分别是起动时最低电压、静态电压、维持起动电压、30秒钟后电压、发动机怠速运转电压。

6.根据权利要求3所述的神经网络系统，其特征是输出层为诊断的故障种类，包括蓄电池损坏、蓄电池亏电、起动机故障、发电机故障、线路故障、空气流量传感器损坏、喷油器积碳。