基于虚拟仪器和神经网络的汽车发动机的故障诊断研究的开题报告引言：汽车发动机是整个汽车系统中最核心的部分。为了保证汽车的正常运行与行车安全，需要对发动机进行实时的故障诊断和修复。传统的发动机故障诊断方法存在着诊断不及时、诊断精度低等问题，使得很多发动机问题被忽视或延误了处理时间，从而对驾驶员和车辆带来了不可估量的危害。为了解决这一问题，本研究拟采用虚拟仪器和神经网络技术进行汽车发动机的故障诊断研究。该方法可通过采集发动机传感器数据，建立虚拟仪器模型，提取关键指标特征，再通过神经网络算法进行故障诊断预测，从而实现对发动机故障的快速准确诊断。研究目的：本研究的目的是基于虚拟仪器和神经网络技术，建立汽车发动机故障诊断预测模型，提高故障诊断的准确率和效率，从而为车辆行驶的安全保驾护航。研究内容：1.现有汽车发动机故障诊断技术的研究现状与存在的问题进行分析总结。2.设计并建立汽车发动机故障诊断预测系统，包括虚拟仪器模型和神经网络算法模型。3.通过采集发动机传感器数据，提取发动机关键指标特征，建立虚拟仪器模型，进行故障诊断特征提取。4.建立神经网络算法模型，利用虚拟仪器模型提取的关键指标特征进行发动机故障诊断预测。5.对预测结果进行分析，优化故障诊断算法，提高故障诊断准确率和效率。预期成果：1.建立符合实际应用的汽车发动机故障诊断预测系统，实现对发动机故障的高精度诊断。2.提供一种快速、准确的发动机故障诊断方法，为车辆行驶的安全保驾护航。3.为未来发动机故障预测系统的开发提供了一种新思路。研究方法：1.设计实验方案，采集典型汽车发动机传感器数据。2.基于LabVIEW平台，建立虚拟仪器模型，进行故障诊断特征提取。3.建立神经网络算法模型，利用虚拟仪器模型提取的关键指标特征进行发动机故障诊断预测。4.通过对预测结果的分析，对故障诊断算法进行优化。研究难点及解决方案：1.如何采集合适的发动机传感器数据，以提高故障诊断的准确率。解决方案：通过现场实验的方式，采集多组发动机运行数据，进行筛选和融合，得到更符合实际的数据集。2.如何建立基于虚拟仪器和神经网络的汽车发动机故障诊断预测模型。解决方案：通过对虚拟仪器和神经网络技术的深入学习和掌握，建立符合实际应用的发动机故障诊断预测模型。3.如何处理海量的发动机数据，提取关键指标特征。解决方案：通过对数据处理和特征提取算法的优化，提高数据处理及特征提取的效率和精度，保证算法的实时性。参考文献：1.程俊.基于虚拟仪器和神经网络的汽车发动机故障诊断研究[J].科技资讯,2019(04):188-189.2.孙宜.基于神经网络的汽车发动机故障诊断研究[D].山东大学,2018.3.王琳.基于虚拟仪器技术的汽车发动机故障诊断算法研究[D].沈阳工程学院,2016.