感器的发动机故障诊断模糊专家系统
基于模糊逻辑专家系统的机车动力系统电力故障诊断
饕爨罨潞V A 毛薹』E 1壤警瓣擎基于模糊逻辑专家系统的机车动力系统电力故障诊断整刘循1董德存1全力2<1．嗣凑大学交逶运璇』=嚣鬻貌上海20∞922．孛嚣铁遭辩擎研究貌楗举车赣臻究掰憩素l 嘲81)[摘甍】智能控制理论的发展为解决电力驱动系统故障诊断带来了新方法。
对于非线性和不确定模型系统而言，智能控制中的模糊逻辑控制和专家系统是有散策略之一。
结合两种系统优点，构建模糊逻辑专家系统，对电源电路谶行状态监控和故障分析。
并通过对典型电源电路的分析，提出一种通用的故障分析系统构禁，舞今爱瓣胡关磅究确囊了基爨。
[关键谲】模糊逻辑控翎专家电源电路故障谚瞬中图分类号：T_7文献标识码：^文章编号；167卜-7597(2008)0910019一02一，纛沦遥凭笨，鞔车电源惫乎设备酌定用磷究逐步增多[1】，越来越多静电源电子设备成用到机车电力设备重要的位景(如电源转换器、稳压嚣、电力牵引设备等)。
近些年，特别是机车交流电源电路。
构造和控制镱略变戆{}鬻复杂【2]。
正因为如就，设茎故障誉可避免静发生；同时机车的撩痒模式越来越莜赣予电源电鼹的操律模鹜。
迸丽电源毫鼹的故障渗断瑕交照日益重要[3]。
众所周知，故障分析蠼论与技术已得到快速发展。
各种各样的故障分辑方法已经廒焉于电源电路豹日常维护(如知识推论麴专家系统方法、亭孛经网络方法等)[4-7】。
然瓣，传统专家系统稻种经喇络方法舂着茭阏豹缺点，即无法解决系统不严密和不确定的问题。
事实上，传统维护策略是滞后维护。
采用这种方法会导致设备运转存在隐患，～．照故障发生，将会导致不可估计黥经济损失。
另一种维护策略是预测维护。
这种方法可熊导致维护不是，域者维护遂羹葶l 发荬缝耩静羧簿。
隧羞毫源窀子设备越来逮复杂，上述维护策略已不适含当前要求。
因此，有必要确立另一种新的维护策略，即另一种新的故障诊断方法。
基予这种需求，一种新型的故障诊断方法，即模糊逻辑[8]专家系统[9]，应逛斌生。
汽车发动机故障诊断专家系统的设计
关键 词 ： 家 系统 ： 动机 故 障诊 断 ； 识表 示 ： 专 发 知 推理
车 维修 领域专 家 的知识 及 大量 实际 维修经 验进 行汇 总和 提炼 ，
是 能 模 拟 汽 车 维 修 专 家 来 进 行 诊 断 的 计 算 机 智 能 系 统 。 算 机 计
机 求解 问题 提供 了所需 的 知识 。 知识 库 管理 系统负 责对知识 库 中的知识 进行 组织 、 维护 、 检索 等 。 家 系统 中其它任 何部分 都 专 要 与知识 库发 生联 系 ， 都必 须通 过知 识库 管理 系统来 完成 。 （） ４ 数据 库及 其管 理系 统 。数据库 又称 “ 黑板 ” “ 、 综合数 据 库 ” 。 于存 放 用户 提供 的初始 事实 、 等 用 问题描 述 以及 系统运 行 过程 中的 中间结果 、 最终结 果 的工作 存储器 。
答案 。
（） ３ 知识 库 （ ｎｗ ｅ ｇ ａｅ 及管 理系统 。 Ｋ ｏ ｌｄ ｅＢ ｓ ） 知识库 是知识 存
储 的 空 间 ， 储 领 域 内 的 原 理 性 知 识 、 家 的 经 验 知 识 及 有 关 存 专 的事 实 等 。知 识 库 的 知 识 来 源 于 知 识 获 取 机 构 ， 时 又 为 推 理 同
此 保证 发 动机正 常工 作显 得尤 为重要 。但 是 ， 动机 工作 环境 发 恶劣 ， 因此故 障率 较高 。 汽车故 障诊 断技 术 ， 在汽车 不解 体或 是
基于模糊专家系统的故障诊断方法研究
统 设 置 、知 识 库 信息 咨 询 等 。
（ ） 系统 设 置 。包 括 故 障 诊 断 恢 复 、 印 设 定 、 ４ 打 系统 信息 、用 户 信 息 设 置 等 。 ２２ 发 动 机 故 障 诊 断模 糊 专 家 系 统 设 计 ．
结 合 发 动 机 故 障模 式 、现 象 及 特 点 ，本 文 开发
的模 糊 专 家 系统 具 有 的 功 能 如 图２ 示 。 所
图 ２ 发 动 机 故 障 诊 断 模 糊 专 家 系 统 主 要 功 能 图
（ ）故 障 诊 断 。可 进 行 正 向 推 理 的 诊 断 和 反 向 １
维普资讯
２ ０ 年 ４ 月 ０６
农 机 化 研 究
第 ４ 期
基 于 模 糊 专 家 系 统 的 故 障 诊 断 方 法 研 究
李 小 青
（ 汀 万 里 学 院 人 Ｉ智 能 控 制 研 究 所 ， 浙 － 宁 波 ３ ５ ０ ） 浙 『 Ｔ ｌ ｌ １
摘 要 ：随 着 汽 乍发 动 机 技 术 的 发 展 ，汽 下 的 安 拿性 、可靠 性 和操 控 性 得 到 ｒ极 大 的 改 善 ，使 汽 乍的 复 杂 程 度 越 来 越 高 为 此 ，开 发 ｒ基 于 汽 乍 发 动 机 敞 障诊 断 号家 系统 ，介 绍 ｒ系统 的基 本 结 构 及 其 开 发 方 法 ， 重 点 描 述 了模 糊 知 识的 表 示 、知 识 的 管 理 以及 推 理 机 制 的 构 成 。 经 过 多 次使 用 证 日 月．该 专 家 系 统 具 有 非 常 高的使用价值 ． 关 键 词 ：交 通 运 输 Ｉ ； 敝 障 诊 断 ：理 论 研 究 ：专 家 系统 ；模 糊 推 理 程 中 图 分 类 号 ：Ｕ ７ ． ４ ２ ９；ＴＰ ８ １２ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １ Ｏ — １ ８ ２ ０ ）４ ０ ７ － ０ Ｏ３ ８ Ｘ（０ ６ ０ － ０ ９ ４
控制系统的故障诊断与容错控制技术
控制系统的故障诊断与容错控制技术故障诊断与容错控制技术在控制系统领域有着重要的应用。
控制系统是用于监测、控制和调节工业过程的设备和系统。
然而，由于各种原因，控制系统可能会出现故障，导致系统性能下降甚至完全失效。
因此，故障诊断与容错控制技术成为确保控制系统可靠性和鲁棒性的重要手段。
一、故障诊断技术故障诊断技术是通过对系统的状态进行监测和分析，识别出系统存在的故障并确定其位置和原因的过程。
常见的故障诊断技术包括模型基于故障诊断方法、专家系统、神经网络、模糊逻辑等。
1. 模型基于故障诊断方法模型基于故障诊断方法是利用数学模型描述系统的动态行为，通过与实际测量值进行比较，检测和诊断系统故障。
该方法的优点是能够提供准确的故障诊断结果，但需要精确建立系统的动态模型。
2. 专家系统专家系统是模拟人类专家决策能力和知识的计算机系统。
基于专家系统的故障诊断方法通过将专家知识和规则嵌入系统中，实现对系统故障的自动诊断。
该方法不依赖系统的动态模型，具有较强的实用性。
3. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。
基于神经网络的故障诊断方法利用网络的学习和泛化能力，通过对系统传感器数据的分析，实现对系统故障的自动诊断。
该方法适用于系统故障模式较复杂的情况。
4. 模糊逻辑模糊逻辑是一种扩展了传统逻辑的数学工具，用于描述不确定和模糊的情况。
基于模糊逻辑的故障诊断方法将模糊集合理论应用于故障诊断过程，通过对模糊规则的推理和模糊匹配，实现对系统故障的判断和诊断。
二、容错控制技术容错控制技术是指在控制系统出现故障时，通过改变系统结构或控制策略，使系统仍能维持一定的性能和稳定性。
常见的容错控制技术包括冗余设计、重构控制和适应性控制等。
1. 冗余设计冗余设计是指在系统中引入冗余元件或冗余部件，在故障发生时通过自动或人工切换，实现对故障元件或部件的容错。
冗余设计可以提高系统的可靠性和鲁棒性，但也会增加系统成本和复杂性。
2. 重构控制重构控制是指在系统出现故障时，实时地调整控制策略或参数，使系统继续满足性能要求。
某型发动机故障诊断专家系统研究
收稿 日期 ：００—０ ０ ２１ ３— ８ 作者简介 ： 刘承相（９ ９一 ） 男 ， １７ ， 山东邹城人 ， 讲师 ， 工学硕士， 研究方向为空中机械控制与仿真。
・
３ ・ Ｏ
第２ 期 ’
刘承相 ， ： 等 某型发 动机故 障诊断专家系统研究
断， 确定故障部位。专家系统采用 Ｄ ｌ ｉ ｅ ｈ 实现。 ｐ 系统结构采用模块化设计 ， 共分为三个模块 ：
Ｌ Ｕ Ｃ ｅｇ ｉ ｇ ＷＥ ｉ ｎ ， ｉ ｇＪｎｉ Ｉ ｈｎ ｘ ｎ ， Ｉ ｄ ｇ Ｘ ｏ ｕｊ ａ Ｓｏ ｎ ｅ
（ ｖ ｔ ｎＵ ｉ ｒｔ ｉｆｒ ， ｈ ｎ ｃｕ ｉｎ １０ ２ ） Ａ ｉ ｉ ｎｖ ｓｙｏ ｒｏｃ Ｃ ａｇ ｈ ｎ Ｊｌ ３０ ２ ａｏ ｅ ｉ ｆＡ ｅ ｉ
航 空发动机 是飞机 的动 力部分 ， 障率高 、 故 调 整 复杂 、 护工作量 大 。其运 行状态 的好 坏直 接影 维 响到飞机 的飞行 安全 和任 务完 成 。 由于 现代 航 空
该 系统能够 对发动 机进行 性 能调 整和预测 ， 方 便实施 预防维护 ； 够 对故 障进 行快 速诊 断 ， 助 能 协
数 据 获取 模块 、 规则 库模 块 、 断推 理模 块 。各 功 诊
Ｊｎ ．００ ｕ ｅ ２ １
某型发动机故障诊断专家系统研究
刘 承 相 ， 思 东， 魏 熊俊 杰
（ 空军航空 大学， 吉林 长春 １０ ２ ） ３０ ２
汽车发动机传感器故障排查与修复技巧
汽车发动机传感器故障排查与修复技巧在现代汽车中，发动机传感器起着至关重要的作用。
它们通过收集和传输各种数据，帮助发动机实现正常运行。
然而，传感器故障是司机最常遇到的问题之一。
在这篇文章中，我们将探讨一些常见的发动机传感器故障，并提供一些排查和修复的技巧，帮助您解决这些问题。
一、氧气传感器故障氧气传感器是用于测量排出的废气中氧气含量的关键组件。
它对于发动机的燃烧过程和尾气排放的控制非常重要。
当氧气传感器出现故障时，您可能会遇到以下问题：1. 发动机运转不稳定：氧气传感器的故障可能导致发动机在运行时变得不稳定或怠速不稳。
2. 燃油经济性降低：故障的氧气传感器可能会导致燃油效率下降，使您的车辆耗油更快。
3. 尾气排放过高：故障的氧气传感器可能导致尾气排放超过环保标准。
要排查和修复氧气传感器故障，您可以采取以下步骤：1. 检查传感器连接：确保传感器的连接良好且没有松脱。
2. 清洁传感器：使用专用氧气传感器清洁剂清洁传感器，以去除积聚在其表面的碳积物和污垢。
3. 更换传感器：如果以上步骤都无效，您可能需要更换氧气传感器。
二、节气门位置传感器故障节气门位置传感器用于监测节气门的位置，控制发动机进气量。
当节气门位置传感器故障时，您可能会遇到以下问题：1. 发动机加速不良：故障的节气门位置传感器可能导致发动机在加速时无法正常响应。
2. 发动机启动困难：传感器故障可能导致发动机启动困难或无法启动。
3. 发动机停车后怠速高：当车辆停止后，发动机怠速可能不稳定或过高。
为了排查和修复节气门位置传感器故障，您可以尝试以下方法：1. 检查传感器连接：确保传感器的连接良好且没有松脱。
2. 清洁传感器：使用专用清洁剂清洁节气门位置传感器，以去除积聚在其表面的污垢和油垢。
3. 调整传感器位置：有时传感器的位置需要进行微调，以确保准确读取节气门位置的数据。
4. 更换传感器：如果以上步骤都无效，您可能需要更换节气门位置传感器。
三、曲轴位置传感器故障曲轴位置传感器用于监测发动机曲轴的位置和转速。
故障诊断专家系统介绍
故障诊断专家系统 一、专家系统概述 1. 定义：能以人类专家级水平进行故障诊断的智
能计算机程序。
2. 发展专家系统的必要性
1）知识结构的需要
2）故障诊断应用上的需要 系统复杂性及故障复杂性所决定 3. 专家系统所能解决的问题 机械系统诊断中的复杂问题；能达到专家水平
故障诊断专家系统 4. 专家系统的特点 1）应用范围广
故障诊断专家系统 (9) 控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控
制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控
制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。 (10) 教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊 断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多 为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统 人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法， 如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑 性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和 面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优 缺点和最适用的领域。 2) 产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、 综合数据库(GlobalDatabase)和 规则解释器 规则解释器(RuleInterpreter)这 三个基本部分组成； 综合数据库 规则库
故障诊断专家系统
五、应用
美国西屋公司从开发汽轮发电机专家系统GenAID开始， 现已在佛罗里达州的奥兰多发电设备本部建立了一个自动 诊断中心，对各地西屋公司制造的汽轮发电机进行远距离 自动诊断。诊断对象从汽轮发电机逐步扩大到汽轮机、锅 炉和辅机。西屋公司和卡内基· 梅隆大学合作研制了一台汽 轮发电机监控用专家系统，用来监视德州三家主要发电厂 的七台汽轮发电机组的全天工作状况。此专家系统能快速、 精确地分析仪表送来的信号，然后立即告诉操作人员应采 取什么措施。 我国故障诊断工作者也积极探索专家系统的应用研究， 国家在“七· 五”和“八．五”期间也列有这方面的攻关课 题，取得了—些进展，但目前总的情况是实验室研究较多， 现场条件下的实际应用、特别是成功的应用实例并不多见。
故障诊断专家系统介绍
故障诊断专家系统
人工神经网络
一、概述
1.定义及特点 2.目前的应用情况
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二、基本原理
故障诊断专家系统
(3) 诊断型(Diagnosis)专家系统 这类系统根据输入 信息推断出处理对象中可能存在 的故障，如计算机 硬件故障诊断系统DART、核反应堆故障诊断系统 REACTOR、感染病诊 断与治疗系统MYCIN、旋 转机械故障诊断系统EXPLORE-EX、透平机械故障 诊断专家系统TUBMAC等。
(9) 控制型(Control)专家系统 这类系统能自动控 制系统的全部行为，通常用手生产过程的实时控 制，如维持钻机最佳钻探流特征的MUD系统、 MVS操作系统的监督控制系统YES／MVS等。
(10) 教育型(1nstruction)专家系统 这类系统能诊 断并纠正学生的行为，主要用于教学和培训，多 为诊断型和调试型的结合体，如GUIDON和 STEAMER等。
故障诊断专家系统
人工智能研究者们已提出了许多种知识表示方法， 如产生式表示、框架式表示、语义网络表示、逻辑 性表示、对象—属性—值三元组表示、过程表示和 面向对象的表示等，这些不同的表示方法各有其优 缺点和最适用的领域。
2) 产生式系统的基本组成 一个典型的产生式专家系统通常由规则库(RuleBase)、
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多层前 向网络
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Ｉ发动机参数库Ｉ
图Ｉ发动机故障诊断系统基本结构
２故障征兆的提取
通过分析影响汽车发动机的各种因素并结合专 家经验，可以总结出发动机运行中的主要故障：Ａ，，Ａ：， …Ａ。，如表１所示。
表１汽车发动机故障集
喇！吁姆冬
冬
～
冬
冬
Ａ‘
故障原因起动搬争点火故障动力彭幛 充电故障综合掷章 工作过程故障
＠黼罔邮局订阮８２－．９４６ ３６０元／＃－＿２２９—
万方数据
故障诊断
中文核心期刊《微计算机信息》（测控自动化）２００６年第２２卷第１０一１期
征兆（即特征参数）的提取直接关系到故障诊断的 效率和准确性。一般来说，征兆的选取除在参考工程
人员经验的基础上。还要进一步考查经济性和敏感性
两个因素。经济性是指系统中监测各个状态量所花费 的代价；敏感性是指监测状态量与故障原因之间的相
文章编号：１００８－０５７０（２００６）１０．一４－０２２９－０３
故障诊断
基于多传感器的发动机故障诊断模糊专家 系统
Ｔｈｅ ｅｎｇｉｎｅ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｒｕｌｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｕｌｔｉ ｓｅｎｓｏｒ
（山东理工大学）李业德张景元李业刚赵光远
概述
随着电子技术的迅速发展与应用，汽车已成为典
型的 机电一体化产品。为了促进汽车工业的发展，加
快电控汽车的开发，有必要大力发展电控汽车的检测 设备和技术。目前汽车上采用的故障诊断技术，根据 其使用特点的不同，可分为两大类：在线故障诊断和 离线诊断。两种诊断技术各有优缺点。总的来说，随车 诊断，诊断及时；车外诊断，功能齐全。只有把随车诊 断和车外诊断技术结合起来，相互渗透、相互补充才 能满足诊断和维修领域的要求。由于汽车发动机是结 构非常复杂的动力机械．利用单一传感器进行故障诊 断只能获得部分信息，反映发动机运行状态的某一侧 面。而多参数监测可以扩大监测范围，增加置信度，从 而提高诊断的可靠性。本系统通过采集转速、点火高 压、汽缸压力、机油压力、电压、电流、温度、真空度、振 动等参数．对发动机的故障情况和技术状态进行综合 评判。利用技术专家经验和模糊规则加以分析、处理 与综合，得到被测发动机故障的全面一致的估计。
ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｅｎｇｉｎｅ ａｌｅ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ｂｒｉｅｆｌｙ．Ｔｈｅ ｔｙｐｉｃａｌ ｆａｕｌｔ ｓｅｔ ｏｆ ｅｎｇｉｎｅ ｉｓ ｂｕｉｌｔ．Ａ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｆａｕｌｔ ｓｙｍｐｔｏｍｓ ｉｓ ｇｉｖｅｎ．Ｃｏｎｓｅ— ｑｕｅｎｔｌｙ，ｔｈｅ ｆａｕｌｔ ｓｙｍｐｔｏｍｓ ｓｅｔ ｉｓ ｂｕｉｌｔ，ｔｏｏ．ａ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｎｇ ｆａｕｈ ｏｆ ｅｎｇｉｎｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｕｚｚｙ ｒｕｌｅｓ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｅｎｇｉｎｅ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇ．－ ｎｏｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｕｚｚｙ ｎｄｅｓ ｗａｓ ｄｅｓｇｉｎｅｄ．Ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｔｈｉｓ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｖｅｄ ｂｙ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｆｕｚｚｙ ｒｕｌｅｓ，ｍｕｌｔｉ ｓｅｎｓｏｒ，ｅｎｇｉｎｅ，Ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
１发动机故障诊断系统基本组成
针对发动机气缸多、故障多、层次复杂的特点，在 状态监测与故障诊断过程中，由于系统动态行为和功 能及结构的复杂性、非线性及不确定性，仅借助单一 信息源提供的信息，采用常规的故障诊断方法，根据 几个主要的故障特征量做出判断．难以实现故障的准
李业德：教授 基金项目：山东省自然科学基金（２００４ＺＸ３５）
动机故障诊断方法。设计了基于模糊规则的发动机故障诊断专家系统，并通过实例证明了该诊断系统的有效性。
关键词：模糊规则；多传感器；发动机；故障诊断
中图分类号：ＴＰ２７４
文献标识码：Ａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｅｎｇｉｎｅ ｇｕｉｄｅ ｌｅａｒｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｕｌｔｉ ｓｅｎｓｏｒ ｄａｔａ ｆｕｓｉｏｎｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，．Ｔｈｅ ｆａｕｌｔｓ ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ
Ｌｉ，Ｙｅｄｅ Ｚｈａｎｇ，Ｊｉｎｇｙｕａｎ Ｌｉ，Ｙｅｇａｎｇ ｚｈａｏ，Ｇｕａｎｇｙｕａｎ
摘要：本文介绍了采用多传感器综合监测技术的汽车发动机故障诊断专家系统。总结了汽车发动机常见故障，建立了汽车发
动机典型故障集。介绍了汽车发动机的故障征兆提取方法，建立了汽车发动机故障征兆集。蟊＝ｆＢｌ，Ｂ：，…，Ｂ。｝，故障集为Ａ＝
｛Ａ，，Ａ：，…，Ａ。ｌ，每个故障发生的概率为Ｐ（Ａ。）（ｋ＝ｌ， ２，…，ｋ），对应故障Ａ。的信息熵定义为：
Ｈ（Ａｋ）＝一Ｐ（Ａ０１ｎ［Ｐ（Ａｋ）】
（１）
式中Ｐ（蚴＝ＦＪＦ，Ｆ从为已知样本中故障Ａｋ发生
确诊断。尤其对于发动机这样大型复杂的机械系统进 行故障诊断．有必要充分利用各种检测手段，对获得 的多种状态信息，形成集成与融合的智能诊断系统。 本系统将发动机故障分为起动、点火、动力、充电、综 合和工作过程故障等６类。检测系统所用传感器有转 速、点火高压、汽缸压力、机油压力、电压、电流、温度、 真空度、振动等。多传感器信息采集的目的是将系统 中若干相同类或不同类型的传感器所提供的相同形 式或不同形式、同时刻或不同时刻的测量信息采用模 糊规则加以分析、处理与综合，得到被测发动机故障 的全面一致的估计。系统基本组成如图１所示。
ｌ转速传感器 Ｈ信号处理Ｈ特征提取Ｐ—
ｌ点火高压传感器Ｈ信号处理Ｈ特征提取Ｆ— 发动 机
ｌ汽缸压力传感器Ｈ信号处理Ｈ特征提取Ｌ—
ｌ机油压力传感器Ｈ信号处理Ｈ特征提取｝一 运行 参数
电压传感器 Ｈ信号处理Ｉ－Ｉ特征提取｝一
故障诊断 软件系统 故障知识库
—一故障源 模糊故障诊断
电流传感器 Ｈ信号处理卜一特征提取Ｌ— 检测 温度传感器 Ｈ信号处理Ｈ特征提取Ｌ一 系统 振动传感器 Ｈ信号处理Ｉ－Ｉ特征提取Ｌ一