周萌

摘要：随着汽车智能化的发展，发动机的结构越来越复杂。如何快速准确地实现发动机故障的诊断维修，提高汽车的行驶稳定性和安全性，成为汽车维修人员面临的一大难题。针对这一问题，本文提出了基于神经网络的故障诊断专家系统，以发动机动力不足为例，对该算法进行了阐述和验证。

关键词：神经网络;故障诊断;专家系统

一、緒论

作为汽车的动力源，发动机在汽车的运行过程中起着十分重要的作用。发动机性能的好坏会直接体现在汽车的行驶状态上。一个存在质量问题的发动机能够影响到整辆汽车正常运行，更会为汽车的燃油经济性、平顺性、动力性、舒适性等方面产生巨大影响。根据调查研究，发动机相关零部件故障占汽车整体故障的50%以上，不同生产厂家、不同型号、不同配置的车辆发动机类型结构存在着很大区别。目前，为了提高汽车的燃油经济性、环保及排放标准，有越来越多的新技术和新设备被用在发动机上。如何快速准确地判断发动机的故障、对发动机相关知识的及时更新和学习，成为了汽车维修人员面临的全新挑战。

发动机故障是非线性的，无法构建简单的数学模型通过数值计算而得到结论，需要在人脑对故障现象进行分析后通过维修经验识别故障原因。由此可见，维修人员所积累的维修经验和推理能力对故障点确定的准确率有非常大的影响。由于汽车维修行业从业人员的流动性大且专业性强，在领域中有经验的专家成为汽车维修的紧缺人才。……