基于神经网络的LPG发动机故障诊断系统研究的任务书任务书1.任务背景和目的随着运输和交通行业的发展，液化石油气（LPG）作为清洁能源的利用越来越广泛。然而，LPG发动机故障的发生和诊断仍是一个棘手的问题。传统的LPG发动机故障诊断方法往往需要进行大量的经验积累和案例比对，效率低下且依赖人工经验。因此，本任务旨在研究基于神经网络的LPG发动机故障诊断系统，该系统可以通过对大量的数据进行学习和训练，实现对LPG发动机故障的自动化诊断。2.任务内容（1）收集LPG发动机故障数据：通过实际案例和测试数据，获取涉及LPG发动机的故障信息。（2）处理和准备数据：将采集的数据进行清洗和处理，包括去除噪声，筛选有效数据，缩放和归一化等。（3）设计神经网络：基于获取的数据，设计合理的神经网络结构，包括输入层，隐藏层和输出层。（4）训练神经网络：采用反向传播算法等神经网络学习算法，对设计好的神经网络进行训练和调优，达到较高的预测准确率。（5）搭建LPG发动机故障诊断系统：将训练好的神经网络应用到LPG发动机故障诊断系统中，通过输入故障数据，输出相应的故障诊断结果。（6）评估系统性能：通过对系统的评估和测试，验证系统的性能和准确率，针对性的优化系统设计和参数设置。3.任务要求（1）熟练掌握深度学习和神经网络相关理论和算法，对其中的反向传播算法和梯度下降算法有一定的认识和掌握。（2）对LPG发动机故障的成因和常见故障有一定的了解，对LPG发动机的基本结构和工作原理有一定的掌握。（3）具有一定的数据处理和分析能力，熟练使用Python或MATLAB等相关软件和工具。（4）具备独立开展科研工作的能力，良好的沟通和团队合作精神。4.任务计划（1）数据采集和准备：2个月，包括收集LPG发动机故障数据，清洗、处理和分析数据，筛选有效数据。（2）神经网络设计和训练：3个月，包括设计合理的神经网络结构，进行网络训练和调优，以达到较高的预测准确率。（3）LPG发动机故障诊断系统的搭建：2个月，将训练好的神经网络应用到LPG发动机故障诊断系统中，实现对LPG发动机故障的自动化诊断。（4）系统性能评估和优化：1个月，对系统进行性能评估和测试，优化系统设计和参数设置。5.参考文献1.FangF,MiaoQ.Faultdiagnosisforenginebasedondeeplearningapproach[C]//2018ChineseAutomationCongress(CAC).IEEE,2018:2872-2876.2.ShenL,JinY,ChenJ.ResearchonFaultDiagnosisofLPGEngineBasedonFeatureExtractionandSupportVectorMachine[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering,2019,32(1):11.3.NajiS,GhorbaniR.LPGenginefaultdiagnosisusinganoptimizedELMneuralnetwork[J].AppliedSoftComputing,2017,51:183-195.4.GaoL,HanG,ChangJ.ApplicationofintelligentfaultdiagnosissysteminLPGengine[J].JournalofWuhanUniversityofTechnology,2015,37(4):8-12.