发动机故障的确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种发动机故障的确定方法及装置，该确定方法中获取发动机运行参数，其中，运行参数中至少包括发动机运行时的气路参数和油路参数，将发动机运行参数输入预先建立的神经网络模型，所述神经网络模型为以发动机运行时的气路参数和油路参数作为训练样本，以气路参数和油路参数对应的故障结果作为样本标签进行训练得到；基于神经网络模型对发动机运行参数进行处理，得到输出结果，所述输出结果对应所述故障结果；根据神经网络模型的输出结果确定发动机是否发生故障。使得在不生成故障码的情况下，通过对发动机运行参数的处理，能够确定发动机是否发生了如气路故障、油路故障等性能相关的故障。

【技术实现步骤摘要】
发动机故障的确定方法及装置
本专利技术属于发动机
，尤其涉及一种发动机故障的确定方法及装置。
技术介绍
发动机运行过程中发生故障，会生成故障码，根据故障码可以确定发动机产生了何种故障。如，故障码为P0076，则诊断喷油器1高端与电源短路，故障码为P007D，则诊断喷油器2高端与电源短路，故障码为P0083，则诊断喷油器3高端与电源短路。但是，对与发动机性能相关的故障发生时，并不会生成故障码，如，气路故障或油路故障时，并不会生成相应的故障码，进而不能通过是否产生故障码确定是否发生了与发动机性能相关的故障。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种发动机故障的确定方法及装置，以解决现有技术中不能通过故障码确定是否发生了与发动机性能相关的故障的问题。技术方案如下：本专利技术提供一种发动机故障的确定方法，包括：获取发动机运行参数；其中，所述运行参数至少包括发动机运行时的气路参数和油路参数；将所述发动机运行参数输入预先建立的神经网络模型；所述神经网络模型为以发动机运行时的气路参数和油路参数作为训练样本，以气路参数和油路参数对应的故障结果作为样本标签进行训练得到；基于预先建立的神经本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种发动机故障的确定方法，其特征在于，包括：获取发动机运行参数；其中，所述运行参数至少包括发动机运行时的气路参数和油路参数；将所述发动机运行参数输入预先建立的神经网络模型；所述神经网络模型为以发动机运行时的气路参数和油路参数作为训练样本，以气路参数和油路参数对应的故障结果作为样本标签进行训练得到；基于预先建立的神经网络模型对所述发动机运行参数进行处理，得到所述神经网络模型的输出结果；根据所述神经网络模型的输出结果，确定发动机是否发生故障。

【技术特征摘要】
1.一种发动机故障的确定方法，其特征在于，包括：获取发动机运行参数；其中，所述运行参数至少包括发动机运行时的气路参数和油路参数；将所述发动机运行参数输入预先建立的神经网络模型；所述神经网络模型为以发动机运行时的气路参数和油路参数作为训练样本，以气路参数和油路参数对应的故障结果作为样本标签进行训练得到；基于预先建立的神经网络模型对所述发动机运行参数进行处理，得到所述神经网络模型的输出结果；根据所述神经网络模型的输出结果，确定发动机是否发生故障。2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述气路参数至少包括进气压力偏差；所述油路参数至少包括轨压偏差。3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，以发动机运行时的气路参数和油路参数作为训练样本，以气路参数和油路参数对应的故障结果作为样本标签进行训练包括：将训练样本输入所述神经网络模型；通过训练样本在所述神经网络模型中的正向传播，得到对应所述训练样本的故障结果；针对每次正向传播，获取故障结果；计算故障结果与期望结果之间差值的绝对值；根据故障结果与期望结果之间差值的绝对值，修正所述神经网络模型的网络参数，直至所述绝对值在预设范围内。4.根据权利要求1-3任意一项所述的确定方法，其特征在于，所述将所述发动机运行参数输入预先建立的神经网络模型之前，还包括：判断是否接收到至少一个故障码；若判断没有接收到故障码，则将获取到的发动机运行参数输入预先建立的神经网络模型；若判断接收到故障码，则根据故障码确定发动机发生故障的类型。5.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于，还包括：在确定发...

【专利技术属性】
技术研发人员：张渊，冯春涛，李长豫，葛祖康，马靖宁，
申请(专利权)人：潍柴动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37