1. 研究目的与意义（文献综述）

1. 目的与意义

发动机是车辆、船舶等其他机械的核心部件。随着电子控制技术在发动机上的应用程度越来越高，其结构也越来越复杂。虽然发动机的故障率下降了，但一旦出现问题，维修人员必须具备更高的技术水平。对于一个多缸发动机而言，由于其工作环境复杂、多变，并且高温高压，可能会导致各缸工作状态差异过大。这种差异不仅会使发动机振动，噪声大大加强，还会显著影响发动机的排放和经济性等性能指标。研究各缸不均匀性对减轻发动机振动，提高单缸动力性和经济性指标，避免各缸工作不均匀所引起的发动机功率下降以及为改善进气系统和供油系统提供理论依据，通过单缸使用性能调整以达到整机综合性能提升有深远意义。所以对发动机不均匀性指标进行准确而快速地判断有利于确保发动机正常运行和制定维修方案。

分析各缸工作不均匀性的方法主要有三种：扭振分析、转速波动分析、直接缸内压力采集。相比于其他两种方法，转速波动分析从研究发动机曲轴转速波动的不均匀性出发，找出评定各缸工作不均匀性的指标。这一方法是建立在下述基础上的：曲轴转速波动不均匀性是由各缸不均匀的扭矩贡献引起，缸与缸之间以及同一缸的气体压力循环变动又是产生不均匀扭矩波动的主要原因。通过研究多缸机瞬时转速及其角加速度，揭示扭矩变化，从而分析各缸工作的不均匀程度。这种基于发动机曲轴瞬时转速波动的各缸工作不均匀性分析无需复杂的硬件装置，结果准确、可信是这一方法的突出优点。

传统方法对采集到的转速数据分析方法是运用数学建模分析等方法对发动机各缸不均匀性进行判断，结果较为准确可靠，但相对的比较费时费力。近些年来，人工神经网络取得了很大的发展，在各个领域获得了很好的效果。人工神经网络具有自学习，自组织，较好的容错性和优良的非线性逼近能力，适于求解难于找到好的求解规则的问题。通过采集故障发动机转速数据集，建立足够的典型性好、精度高的样本，基于matlab设计合理的bp神经网络训练系统，对发动机各缸不均匀性故障进行判断，可以快速，较为准确的得出结果。

2. 研究的基本内容与方案

1. 研究目的

（1）了解发动机瞬时转速测量分析的原理和组成，熟悉掌握发动机瞬时转速测试方法。合理的进行数据处理，数据筛选，建立典型性好、精度高的样本数据。

（2）了解发动机各缸不均匀性的原理及可能引起的问题，并可以结合处理后的转速数据对发动机不均匀故障进行判断。

（3）了解神经网络训练的原理，熟悉人工神经网络的优缺点，运用领域。

3. 研究计划与安排

第1-3周 译文，阅读文献。

第4周 开题报告、方案论证。

第5-11周 完成有关计算。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 周政.bp神经网络发展现状综述[j].山西电子技术，2008，2008（2）：91-92.

[2] 王广.人工神经网络发展综述[j].科技前沿，2012,2012（4）:3-4.

[3] 张松华，陆秀令.基于bp神经网络发动机故障诊断[j].吉林大学学报（自然科学版）.2012,33（4）：70-71.