基于自組織神經網絡SOM的汽車安全氣囊裝配故障診斷

王哲

摘 要：利用汽車安全氣囊裝配工序中已有的先驗知識，構建并訓練了一個自組織神經網絡SOM的多傳感器故障診斷系統。通過現場的多傳感器采集設備運行數據信息輸入故障診斷的系統，利用自組織SOM神經網絡的聚類性能，得到裝配工序中故障的類型，從而達到診斷汽車安全氣囊裝配工序的故障。通過無師自動學習的方式對輸入信號進行分析，計算簡單，精度高，具有很高的應用價值。

關鍵詞：汽車安全氣囊 自組織 神經網絡 故障診斷

中圖分類號：U491 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）12（b）-0080-01

隨著現代汽車動力性能的不斷提升，汽車的種類、數量也在不斷增多，而高速公路、快速路橋也在快速發展，汽車的使用更加廣泛普及，因此，這使得更加容易發生嚴重的交通事故。汽車的安全性能也是衡量汽車質量的一個重要因素，而汽車安全氣囊是現代轎車中最被關注的汽車安全的高技術裝置。可以說，當汽車發生嚴重交通事故時，汽車安全氣囊質量的好壞，直接關系著能否挽救車內人員的生命[1]。因此，在生產過程中對汽車安全氣囊生產工序的監測顯得尤為重要。

利用汽車安全氣囊裝配工序中已有的先驗知識，構建并訓練了一個自組織神經網絡SOM的多傳感器故障診斷系統；通過現場的多傳感器采集設備運行數據信息輸入故障診斷的系統，利用自組織SOM神經網絡的聚類性能，得到裝配工序中故障的類型。從而達到診斷汽車安全氣囊裝配工序的故障，具有較高的應用價值。……