一、氧传感器波形分析（论文文献综述）
任艺[1]（2021）在《基于波形分析的氧传感器故障诊断方法研究》文中进行了进一步梳理氧传感器通过检测发动机排放尾气中氧离子的含量进而获得混合气空燃比信号。空燃比的大小直接影响发动机有害气体（HC、CO、NOx）的排放量,因此本文对比分析帕萨特1.8T发动机中氧传感器的正常工作波形和故障波形,提取波形上特征值,建立BP神经网络,输出故障类型。通过10组测试数据的诊断结果得出结论:基于波形分析的氧传感器故障诊断方法是可行的。
邵泽增[2]（2018）在《基于数据流的发动机故障诊断研究》文中指出随着全球对环境保护的重视,车载诊断系统已经成为汽车的标准配置,要求车辆安装车载诊断系统,以便更好地监测汽车发动机的工作状况和尾气排放情况。随着工业自动化的发展、汽车设计复杂程度的提高,汽车发动机发动机已经变成一个高度集成化的汽车动力输出系统。维修过程中查找故障原因排除故障,使发动机恢复到原来的工作状态变得越来越困难。目前,汽车制造商、汽车研究机构及广大车主共同面对的问题。发动机在工作过程中,点火故障、喷油故障等都都可以导致发动机单缸失火。发动机失火不仅会造成发动机工作效率下降、油耗增加、排放不达标而且还会对大气造成污染。本文主要是通过对汽车发动机数据流的分析区分发动机喷油系统故障和点火系统故障。通过前期通过收集大量参考文献,了解国内外利用数据流解决发动机故障的现状。文中先首先分析影响发动机喷油和点火的主要因素,之后通过实验获取数据流,用小波分析对获取的数据流进行分析并总结规律,得出一般结论。
张钱斌,马玲[3]（2018）在《基于波形分析的电控发动机故障诊断应用研究》文中指出在汽车电控发动机故障诊断和维修过程中,为了提高维修效率,汽车维修人员除了运用经验修车法、故障码诊断法和数据流分析法诊断分析故障外,还应该掌握波形分析方法对故障进行诊断。通过对发动机实验平台模拟故障实验,对电控发动机的氧传感器和点火系统的波形进行了分析介绍,结合实例分析波形分析法在电控发动机故障诊断中的应用。
方文,马煜琛,李臻,张春明[4]（2017）在《基于UEGO信号电平检测汽油机异常燃烧的研究》文中进行了进一步梳理【目的】为了研究汽油机异常燃烧状况,利用IBIM综合测试盒实时测定BMW N20四缸汽油机宽域氧传感器（UEGO）的信号电平突变值,以此识别和判断异常燃烧的原因.【方法】试验分析了稳态燃烧、急加减速、喷油脉宽异常、间歇性失火、进气真空泄露及自身故障引起的氧传感器信号电平波形变化.【结果】喷油脉宽异常（窄）时波形为电平持续偏低浓混合气异常信号;间隙性失火时波形出现系列电压尖峰杂波;真空泄露时波形为电平持续偏高稀混合气异常信号;氧传感器损坏时波形为恒定电压值异常信号.【结论】气缸内混合气燃烧不正常将导致氧传感器信号波形异常;不同原因引起的氧传感器信号杂波,其形态会有区别;利用波形分析方法可以区分不同杂波所对应的异常燃烧原因.
王斌[5]（2017）在《波形分析法在汽车故障诊断中的应用研究》文中研究说明在汽车故障诊断维修过程中单靠解码仪检测远远不够,波形分析法的运用可以提高故障诊断的效率。文章介绍了波形分析法的概念与优点以及波形分析法诊断故障的机理,并以氧传感器和喷油器为例试述波形分析法在汽车故障诊断中的具体运用方法。
王晓林[6]（2016）在《波形诊断技术在K3发动机故障判断上的应用研究》文中认为随着汽车电子控制信息技术的飞速发展,现代电控发动机内部结构越来越复杂,面临电控发动机故障的复杂性和信号的多变性,获得准确故障参数和信息更加困难,发生的故障更加繁杂,意味着对电控系统故障维修诊断难度增加,对发动机诊断技术提出更高的要求,以往传统单一的电控系统故障检测诊断技术或维修方法无法满足当前电控发动机故障维修诊断的需要,为提高电控发动机的检测、诊断速度和维修水平,以实现快速、准确判断发动机故障原因,将波形分析和故障诊断技术相结合应用到发动机故障诊断过程中具有重大的意义。本文以K3电控发动机（1.3L）为研究对象,对K3发动机常见的故障类型和故障原因进行阐述,对传感器和执行器的典型故障产生机理进行分析,按照发动机电控系统故障原因诊断程序和试验方法,采用DISⅡ示波器、X431电脑故障诊断仪和K3发动机故障模拟试验台组建试验平台,利用示波器存贮多次测试的传感器和执行器正常和异常波形进行对比分析,重点针对传感器和执行器的几个典型故障进行波形诊断分析研究,对执行器和传感器输出的正常和异常波形以及记录的故障现象进行分析,得出故障原因与波形异常变化之间的对应关系和规律,进而提出波形诊断分析技术在K3发动机故障诊断上应用的可行性。
魏秋兰[7]（2015）在《波形分析在汽车电子控制系统故障诊断中的应用》文中研究说明介绍了基于波形分析的故障诊断思路与方法,以大众帕萨特B5车型为例,利用大众专用诊断仪VAS5051B（含示波仪功能）测试了大众汽车发动机转速传感器、喷油器及氧传感器并进行分析,对快速排除汽车电控系统故障,提高维修质量和效率具有一定的意义。
程康志[8]（2014）在《闭环电喷系统中的氧传感器波形分析（1）》文中研究表明在电喷摩托车发动机进入闭环控制工况时,ECM将根据氧传感器的电压信号来修正喷油脉宽,使混合气浓度保持在理论空燃比附近。借助发动机数据分析系统对各工况下的氧传感器波形进行分析判断,有助于快速检测出电喷系统中是否存在影响尾气排放的空燃比反馈故障。同时对于完成故障维修的车辆,通过氧传感器波形分析可以验证出维修是否有效,故障是否彻底排除。使车辆在日常使用中的尾气排放也能达到一个良好的状态。
孙晟新[9]（2013）在《基于波形和数据流的电控发动机故障诊断实验研究》文中进行了进一步梳理电控发动机结构越来越复杂，内部各系统之间关系变得更加微妙，产生的故障更加繁杂，这给电控发动机故障诊断带来了更大的难度，单一的故障诊断技术或诊断方法已无法完全满足现代电控发动机故障诊断的需要。为了能快速、准确的查找出故障原因，促使人们将汽车发动机故障诊断的研究重心向着多种诊断技术、多种诊断方法相结合的多元化和综合化诊断方向倾斜。本文围绕大众车系电控发动机，以AJR和帕萨特B5型发动机为重点研究对象，利用波形和数据流相结合的方式对其进行故障诊断实验研究，以求寻找一种快速、准确诊断电控发动机故障的新途径。论文在分析了电控发动机主要传感器和执行器以及点火系统的故障机理，总结出常见故障产生的原因和常发生部位的基础之上，利用发动机、X431故障诊断仪和万用表以及发动机综合分析仪搭建实验平台，分别运用波形和数据流诊断方法对传感器、执行器和点火系统进行故障诊断实验研究，得出发动机故障和诊断参数以及波形异常变化之间的规律，并找出波形和数据流诊断方法各自存在的不足。在上述研究的基础之上，将波形和数据流诊断方法两者结合起来对电控发动机较为复杂的故障进行协同诊断实验研究，总结出波形和数据流协同诊断电控发动机故障的一般性规律。最后，依据实验研究总结出的一般规律以及一些重要的实验数据，深入到维修企业现场，进行实车故障诊断维修，验证了实验研究结论的正确性。
李小洲[10]（2011）在《氧传感器波形分析法在电控发动机故障诊断中的应用》文中研究表明文章就如何将氧传感器的波形分析运用于发动机的故障诊断进行探讨分析,确定氧传感器自身状态正常的方法,指出了电控发动机正常工作时氧传感器的波形要求,归纳了杂波的类型。在此基础上,对几种故障下氧传感器的波形进行了分析,为汽车发电机的维护提供了具有较强参考意义的故障诊断手段。
二、氧传感器波形分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、氧传感器波形分析（论文提纲范文）
（1）基于波形分析的氧传感器故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 1 氧传感器功用 |
| 2 氧传感器波形分析 |
| 3 故障诊断案例分析 |
| 4 基于BP神经网络的故障诊断 |
| 4.1 BP神经网络的建立及训练 |
| 4.2 BP神经网络的测试 |
| 5结论 |
（2）基于数据流的发动机故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 基于数据流的发动机故障诊断研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 本课题的研究内容 |
| 2 通过数据流进行故障诊断的可行性分析 |
| 2.1 发动机数据流主要参数分析 |
| 2.1.1 转速传感器分析 |
| 2.1.2 空气流量传感器分析 |
| 2.1.3 冷却液温度传感器分析 |
| 2.1.4 氧传感器分析 |
| 2.1.5 喷油脉宽信号分析 |
| 2.2 小波变换分析理论 |
| 2.2.1 dbN小波 |
| 2.2.2 dbN小波的阶数 |
| 2.2.3 dbN小波的分解层数 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于数据流的发动机故障诊断实验研究 |
| 3.1 因喷油失效造成发动机失火的实验研究 |
| 3.1.1 电控发动机正常状态下试验 |
| 3.1.2 电控发动机有一缸喷油系统故障的试验 |
| 3.1.3 汽车电控发动机喷油故障诊断试验结果分析 |
| 3.2 因点火失效造成发动机失火的实验研究 |
| 3.2.1 V6电控发动机 |
| 3.2.2 电控发动机正常工况试验 |
| 3.2.3 电控发动机有一缸点火系统故障的试验 |
| 3.2.4 点火系统故障诊断分析流程 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 典型案例 |
| 4.1 典型案例 |
| 4.2 典型案例小结 |
| 5 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）基于波形分析的电控发动机故障诊断应用研究（论文提纲范文）
| 1 氧传感器波形 |
| 2 次级点火波形 |
| 3 波形分析故障应用实例 |
| 3.1 氧传感器波形案例分析 |
| 3.2 点火系统波形案例分析 |
| 5 结束语 |
（4）基于UEGO信号电平检测汽油机异常燃烧的研究（论文提纲范文）
| 1 试验装置及方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 燃烧情况良好时氧传感器标准波形 |
| 2.2 急加速和急减速引起的氧传感器波形变化 |
| 2.3 喷油脉宽异常引起的氧传感器波形变化 |
| 2.4 间歇性失火引起的氧传感器波形变化 |
| 2.5 进气真空泄露引起的氧传感器波形变化 |
| 2.6 氧传感器自身故障引起的氧传感器波形变化 |
| 3 结论 |
（5）波形分析法在汽车故障诊断中的应用研究（论文提纲范文）
| 一、波形分析法的概念 |
| 二、以氧传感器为例试述波形分析法的运用 |
| (一) 氧传感器的工作原理 |
| (二) 氧传感器波形分析 |
| 三、以喷油驱动器为例试述波形分析法的运用 |
| (一) 喷油驱动器原理与波形分析 |
| (二) 喷油器起动试验波形分析 |
（6）波形诊断技术在K3发动机故障判断上的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外汽车故障维修诊断技术的现状与发展趋势 |
| 1.3 国内汽车故障诊断技术的现状与发展趋势 |
| 1.4 研究的内容 |
| 第2章 K3发动机常见故障及波形诊断原理 |
| 2.1 K3发动机电控系统常见故障 |
| 2.1.1 电装电控系统的基本组成及原理 |
| 2.1.2 K3发动机电控系统诊断程序 |
| 2.2 K3发动机电控系统常见故障 |
| 2.2.1 发动机不能启动或起动困难 |
| 2.2.2 发动机怠速转速过高 |
| 2.2.3 发动机怠速不稳且易熄火 |
| 2.2.4 发动机加速不良 |
| 2.2.5 发动机混合气过稀 |
| 2.2.6 发动机失速 |
| 2.2.7 爆燃 |
| 2.2.8 燃油消耗异常 |
| 2.3 示波法分析诊断K3电控系统故障的原理 |
| 2.3.1 波形诊断分析概念 |
| 2.3.2 波形分析法的应用 |
| 2.3.3 波形诊断电控系统故障原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 K3电控系统传感器与执行器故障产生机理分析 |
| 3.1 发动机传感器故障产生机理分析 |
| 3.1.1 进气压力传感器故障机理分析 |
| 3.1.2 氧传感器故障机理分析 |
| 3.1.3 曲轴传感器故障产生原因分析 |
| 3.1.4 节气门传感器故障产生原因分析 |
| 3.2 执行器故障机理分析 |
| 3.2.1 喷油器故障产生机理分析 |
| 3.2.2 怠速控制执行器故障机理分析 |
| 3.2.3 点火提前角异常信号产生机理分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 K3发动机传感器波形分析 |
| 4.1 传感器波形分析 |
| 4.1.1 温度传感器波形 |
| 4.1.2 节气门位置传感器波形 |
| 4.1.3 爆震传感器波形 |
| 4.1.4 曲轴、凸轮轴位置传感器波形分析 |
| 4.1.5 进气歧管绝对压力传感器波形分析 |
| 4.2 本章小结 |
| 第5章 基于波形诊断K3发动机故障应用研究 |
| 5.1 波形诊断在氧传感器故障上应用研究 |
| 5.2 波形诊断在点火系统故障上应用研究 |
| 5.2.1 点火波形分析 |
| 5.2.2 K3发动机怠速抖动故障波形诊断分析 |
| 5.2.3 发动机单缸间歇失火故障波形诊断分析 |
| 5.3 节气门传感器故障波形诊断分析 |
| 5.4 喷油器故障波形诊断分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 全文总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）波形分析在汽车电子控制系统故障诊断中的应用（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1、电子控制系统故障诊断思路 |
| 2、波形检测方法 |
| 3、发动机转速传感器波形分析 |
| 4、喷油波形分析 |
| 5、氧传感器波形分析 |
| 6、故障案例分析 |
| 7、总结 |
（9）基于波形和数据流的电控发动机故障诊断实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 汽车检测诊断技术发展 |
| 1.1.1 国外汽车诊断技术研究现状 |
| 1.1.2 国内汽车诊断技术研究现状 |
| 1.2 数据流和波形特性分析 |
| 1.2.1 数据流和波形产生机理分析 |
| 1.2.2 数据流和波形的特性分析 |
| 1.3 课题研究意义与内容 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 电控发动机传感器与执行器故障机理分析 |
| 2.1 传感器故障机理分析 |
| 2.1.1 热膜式空气流量传感器故障机理分析 |
| 2.1.2 氧传感器故障机理分析 |
| 2.1.3 曲轴位置传感器故障机理分析 |
| 2.1.4 节气门位置传感器故障机理分析 |
| 2.1.5 冷却液温度传感器故障机理分析 |
| 2.2 执行器故障机理分析 |
| 2.2.1 喷油器故障机理分析 |
| 2.2.2 点火提前角信号异常机理分析 |
| 2.2.3 怠速控制电磁阀故障机理分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于波形的电控发动机故障诊断实验研究 |
| 3.1 电控发动机点火系统故障诊断实验研究 |
| 3.1.1 次级标准点火波形分析 |
| 3.1.2 发动机怠速抖动模拟故障诊断实验 |
| 3.1.3 发动机个别气缸突然间断火模拟故障诊断实验 |
| 3.2 氧传感器故障诊断实验研究 |
| 3.3 节气门位置传感器故障诊断实验研究 |
| 3.4 电磁喷油器故障诊断实验研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于数据流的电控发动机故障诊断实验研究 |
| 4.1 空气流量传感器故障诊断实验研究 |
| 4.2 节气门位置传感器故障诊断实验研究 |
| 4.3 冷却液温度传感器故障诊断实验研究 |
| 4.4 喷油器故障诊断实验研究 |
| 4.5 怠速控制电磁阀故障诊断实验研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 波形和数据流协同诊断电控发动机故障实验研究 |
| 5.1 点火不良故障诊断实验研究 |
| 5.2 怠速控制阀关闭不严故障诊断实验研究 |
| 5.3 节气门位置传感器和喷油器线路故障诊断实验研究 |
| 5.4 配气相位故障诊断实验研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 电控发动机故障诊断现场实例研究 |
| 6.1 发动机怠速不稳 |
| 6.2 发动机起动困难 |
| 6.3 发动机加速不良 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
四、氧传感器波形分析（论文参考文献）
- [1]基于波形分析的氧传感器故障诊断方法研究[J]. 任艺. 内燃机与配件, 2021(04)
- [2]基于数据流的发动机故障诊断研究[D]. 邵泽增. 南京理工大学, 2018(06)
- [3]基于波形分析的电控发动机故障诊断应用研究[J]. 张钱斌,马玲. 安阳工学院学报, 2018(02)
- [4]基于UEGO信号电平检测汽油机异常燃烧的研究[J]. 方文,马煜琛,李臻,张春明. 甘肃农业大学学报, 2017(04)
- [5]波形分析法在汽车故障诊断中的应用研究[J]. 王斌. 无锡商业职业技术学院学报, 2017(03)
- [6]波形诊断技术在K3发动机故障判断上的应用研究[D]. 王晓林. 吉林大学, 2016(12)
- [7]波形分析在汽车电子控制系统故障诊断中的应用[J]. 魏秋兰. 汽车实用技术, 2015(01)
- [8]闭环电喷系统中的氧传感器波形分析（1）[J]. 程康志. 摩托车技术, 2014(08)
- [9]基于波形和数据流的电控发动机故障诊断实验研究[D]. 孙晟新. 辽宁工业大学, 2013(12)
- [10]氧传感器波形分析法在电控发动机故障诊断中的应用[J]. 李小洲. 南通航运职业技术学院学报, 2011(03)