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第1章　汽车诊断概述1

1.1　发展汽车检测诊断技术的意义1

目录1

1.2　汽车诊断与诊断学2

1.3　机械故障诊断技术2

1.3.1　机械故障诊断技术的现状2

1.3.2　故障诊断技术的发展趋势3

1.4 汽车诊断技术的发展3

1.4.1 国外汽车诊断技术的发展概况3

1.4.2　国内汽车检测诊断技术的现状与发展4

第2章　汽车诊断参数与诊断信息获取6

2.1　汽车故障诊断的分类6

2.1.1　汽车电器故障诊断6

2.1.2　汽车机械故障诊断6

2.2.2　诊断参数的选择方法与原则7

2.2　汽车诊断参数7

2.2.1　状态参数与结构参数的关系7

2.2.3　汽车诊断参数8

2.2.4　诊断标准9

2.3　诊断信息获取10

2.3.1　诊断信息获取方法概述10

2.3.2　汽车振动信号的检测12

2.4　信号的采样与预处理19

2.4.1　模拟信号预处理19

2.4.2　A/D转换20

2.4.3　数字信号预处理21

第3章　特征信号分析22

3.1　随机过程及其数字特征22

3.1.1　分布函数22

3.1.2　随机过程的数字特征22

3.1.3　平稳随机过程及其性质24

3.1.4　平稳随机过程的遍历性25

3.2　时域分析方法25

3.2.1　概率密度函数的简易求法25

3.2.2　均值和方差的估计26

3.2.3　自相关函数估计26

3.2.4　偏度系数和峭度系数27

3.2.5　几种常见的量纲指标27

3.2.6　相关累积法28

3.3　时域模型分析29

3.3.1　ARMA模型29

3.3.2　ARMA模型的特征根30

3.3.3　ARMA序列的预报方法31

3.3.4　时间序列预测举例31

3.4.1　傅里叶级数33

3.4　时间序列频域分析方法33

3.4.2　傅里叶变换34

3.4.3　离散信号的傅里叶变换34

3.4.4　随机信号的功率谱36

3.4.5　极大熵谱37

3.4.6　倒谱38

第4章　状态识别方法40

4.1　概述40

4.2　时域模型识别法40

4.3　距离函数分类法41

4.3.1 空间距离函数41

4.3.2　相似性指标42

4.3.3　信息距离判别法43

4.3.4　故障诊断中应用距离函数时应注意的问题43

4.4　逻辑判别法44

4.4.1　逻辑代数规则44

4.4.2　逻辑诊断原理45

4.5　贝叶斯分类法46

4.6　故障树分析法48

4.6.1　基本概念48

4.6.2　故障树分析过程48

4.6.3　故障树的常用符号与基本结构48

4.6.4　故障树构造举例49

4.6.5　结构函数50

4.6.6　故障树分析51

4.7　灰色模型关联度分析诊断法52

第5章　小波分析54

5.1　基本概念54

5.1.1　什么是小波54

5.1.2　什么叫尺度函数54

5.1.4　小波函数的派生55

5.1.3　小波基函数55

5.2　小波分析概述56

5.2.1　科学家对小波分析的看法56

5.2.2　小波分析思想56

5.2.3　小波分析与傅氏分析的比较57

5.2.4　小波的应用领域58

5.3　小波分析58

5.3.1 小波变换的定义与性质58

5.3.2　小波分解62

5.3.3　Mallat多分辨小波分析63

5.3.4　数字离散信号的小波变换过程63

5.3.5　小波包分解65

5.3.6　基于小波分解的故障诊断举例65

6.1.1 混沌70

6.1.2　分形70

6.1 混沌与分形的基本概念70

第6章　混沌与分形诊断原理70

6.1.3　混沌与分形的关系71

6.1.4　神经网络、模糊集理论与混沌71

6.1.5 混沌与分形的应用72

6.2 混沌振动与分形维数的计算73

6.2.1　混沌振动的概念73

6.2.2　混沌振动的识别73

6.2.3　相空间重构73

6.2.4　嵌入维数的确定74

6.2.5　分形维数的计算方法75

6.2.6　几个典型动力系统分析76

6.3　汽车传动系振动信号分形维数的计算78

6.3.1　汽车传动系振动信号混沌行为分析78

6.3.2　汽车传动系振动信号的测量78

6.3.4　构造嵌入矢量79

6.3.3　汽车变速器和传动轴振动信号混沌性态判定79

6.3.5　计算分形维数80

6.4　计算结果讨论82

第7章　神经网络诊断原理84

7.1　人工神经网络的拓扑结构84

7.1.1　生物神经元84

7.1.2　人工神经网络86

7.2.1　BP神经网络模型88

7.2　BP神经网络88

7.2.2　BP算法89

7.2.3　BP神经网络的算法步骤91

7.2.4　BP神经网络分类特性91

7.3　基于遗传算法的前馈型神经网络92

7.3.1　遗传算法概述93

7.3.2　遗传算法的基本操作94

7.3.3　BP网络结构的遗传算法设计97

7.3.4　实例分析98

7.3.5　结果讨论99

第8章　模糊诊断与模糊神经网络100

8.1　模糊诊断基本原理100

8.1.1　汽车故障诊断中的模糊性100

8.1.2　模糊诊断原理100

8.1.3　隶属函数的确定102

8.1.4　模糊诊断矩阵的构造106

8.1.5　模糊诊断方法106

8.1.6　模糊聚类诊断分析109

8.1.7　柴油机故障模糊诊断举例111

8.2　模糊规则与模糊推理系统113

8.2.1　模糊规则与模糊推理113

8.2.2　模糊推理系统113

8.3　模糊神经网络115

8.3.1　神经网络与模糊推理系统的关系115

8.3.2　神经网络-模糊推理系统融合机理116

8.3.3　模糊神经网络117

8.3.4　基于模糊神经网络的汽车故障诊断与寿命预测系统120

第9章　基于粗糙集理论提取汽车故障特征129

9.1　粗糙集基本理论129

9.1.1　决策系统与不可分辨关系130

9.1.2　粗糙集的上近似、下近似、边界区和近似精度130

9.1.3　属性约简131

9.1.4　粗糙集的特点133

9.2　汽车柴油机故障特征提取133

9.2.1　信号处理与产生决策表133

9.2.2　属性对决策近似精度的计算135

9.2.3　属性约简136

9.3　基于属性粗糙因子计算各因素的重要度140

9.4　分析结果讨论142

10.1　案例的表示143

第10章　基于案例的故障诊断技术143

10.2　案例的检索144

10.3　案例的组织146

10.4　案例库的管理147

10.5　基于案例的故障诊断过程149

第11章　专家系统诊断原理150

11.1　概述150

11.2　专家系统的基本结构152

11.2.1　人机接口152

11.2.2　推理机153

11.2.3　知识库及其管理系统153

11.2.4　数据库及其管理系统153

11.2.5　知识获取机构153

11.2.6　解释机构153

11.3.1　一阶谓词逻辑表示法154

11.3　知识的表示154

11.3.2　产生式表示法156

11.3.3　框架表示法157

11.4　推理机158

11.4.1　什么叫推理158

11.4.2　基于规则的演绎推理158

11.4.3　归纳推理159

11.4.4　不精确推理160

11.5.2　示例学习161

11.5　知识获取技术161

11.5.1　机械学习161

11.6　汽车故障诊断专家系统162

11.6.1　基本结构162

11.6.2　汽车故障诊断知识表达162

11.6.3　汽车故障诊断推理164

11.6.4　汽车故障诊断知识的获取165

11.6.6　汽车故障诊断程序自动生成166

11.6.5　解释系统166

11.6.7　汽车故障诊断举例167

11.7　BP神经网络汽车故障诊断专家系统168

11.7.1　用于故障诊断的BP神经网络的建立及训练168

11.7.2　应用训练好的BP神经网络诊断汽车发动机故障169

第12章　汽车发动机非稳态振动信号的测量与分析171

12.1　柴油机稳态和非稳态振动信号测量171

12.2　柴油机振动信号的短时傅里叶变换174

12.2.1　短时傅里叶变换分析原理174

12.2.2　柴油机加速信号的短时傅里叶变换176

12.2.3　柴油机稳态振动信号的短时傅里叶变换184

12.2.4　发动机曲轴轴承、连杆轴承稳态与非稳态振动信号分析比较189

12.3　基于小波包AR谱技术提取柴油机故障特征190

12.3.1　信号的小波包分解与重构算法190

12.3.3　小波包AR谱分析过程192

12.3.2　AR谱估计192

12.3.4　曲轴轴承振动信号小波包AR谱分析193

12.3.5　连杆轴承振动信号小波包AR谱分析196

12.3.6　活塞销稳态振动信号小波包AR谱分析196

12.3.7　活塞稳态振动信号小波包AR谱分析197

12.3.8　分析结果讨论198

12.4　循环平稳理论诊断汽车柴油机故障199

12.4.1　循环统计原理200

12.4.2　仿真分析202

12.4.3　曲轴轴承振动信号二阶循环谱分析202

12.4.4　连杆轴承振动信号二阶循环谱分析207

12.4.5　活塞振动信号二阶循环谱分析208

12.4.6　活塞销振动信号二阶循环谱分析209

12.4.7　分析结果讨论210

12.5　短时傅里叶变换、小波包AR谱技术、循环谱理论分析比较210

13.2　引发汽车机械故障的原因213

13.1　汽车故障的分类213

第13章　汽车机械故障分析213

13.3　汽车零件失效机理分析214

13.4　汽车发动机机械故障力学分析216

13.4.1　曲轴、连杆轴承、活塞销轴心轨迹计算217

13.4.2　活塞销、连杆轴承、曲轴轴承异响分析224

13.4.3　活塞运行轨迹计算与敲缸响分析236

13.4.4　轴心轨迹的测量简介243

13.5　发动机异响故障振动分析244

13.5.1　汽车发动机异响振动诊断原理244

13.5.2　发动机异响振动分析方法245

13.6　汽车底盘机械故障分析248

13.6.1 离合器故障分析248

13.6.2　机械变速器故障分析248

13.6.3　汽车传动轴故障分析260

13.6.4　驱动桥故障分析262

13.6.5　转向系统故障分析263

13.6.6　制动系统故障分析264

第14章　汽车电器与电子控制系统故障诊断266

14.1　概述266

14.2　蓄电池故障诊断267

14.3　充电系（发电机和调节器）故障诊断268

14.4 启动系故障诊断269

14.5 点火系故障诊断270

14.6 汽车电子控制装置故障分析272

14.6.1　汽车电子控制系统的基本构成272

14.6.2　汽车电子控制系统故障诊断基础知识277

14.6.3　汽车电子控制系统故障检测诊断方法281

14.6.4　汽车电子控制系统故障诊断共同原理与应用285

14.6.5　汽车电子控制系统故障诊断288

主要参考文献301