基于SVM的汽车发动机点火系统故障诊断模型设计
1前言
随着我国的经济不断发展，人们的消费水平也越来越高，对品质生活也在不断的追求，特别是在交通工具的使用方面发生了翻天覆地的变化。从清末民初较为普遍的黄包车，然后再是可以独自骑行的自行车，到了1981年，私家车在中国出现，到如今私家车的数量也在不断攀升。在人们的日常生活中，私家车的使用也愈发频繁，汽车在使用的过程中所带来的问题也变得多种多样。因此，汽车发动机点火系统故障诊断变得尤为重要。
由此，江苏科技大学的姚文俊 ,唐文献通过经验诊断法，简单仪器诊断法，自我诊断法，电脑诊断法，人工智能诊断法等5种电控燃油喷射发动机故障诊断方法进行了研究，陈述了在目前阶段，这5种方法有各自的特色, 具有各自不可替代的特点，所以最佳的诊断效果是通过这5种方法互相结合 、互补长短的方法所达到的[1]。还有很多关于我国汽车发动机点火系统故障诊断的研究，同时，我国的故障检测诊断技术得到了迅速发展。
2正文
2.1研究背景
一直以来，发动机点火系故障诊断技术是随着以美、德 、英、日为代表的诊断设备的发展而发展起来的，但是，经过这么多年我国对故障诊断技术的不断研究，故障诊断的专家系统已获初步成功向人们显示了其巨大潜力，所以，利用合理的方法去研究发动机点火系故障诊断显得至关重要。
目前，发动机点火系故障诊断技术相较以前而言，虽然有了一定的发展和进步，但是一些传统的发动机点火系故障诊断技术还是不能够迅捷快速地诊断出故障，所以需要某些智能化的方法去研究发展发动机点火系故障诊断技术，从而更有效率地去解决问题。例如，在SVM的基础上去研究汽车发动机点火系统故障诊断就是一个较为先进的研究手段。SVM的核心原则为统计学习理论中的结构风险最小化原则，可以更为精确地进行诊断。
近年来，姚德飞和吴盛目在商业文化中浅谈了汽车点火系统故障，主要阐述了现代汽车中电子点火系统和微机控制点火系统这两种典型的点火系统的组成、工作原理以及故障诊断方法。由于汽车点火系统工作状况的好坏，将直接影响发动机的动力性和经济性。在汽车维修过程中，点火系统的故障率相对较高，因此提出故障诊断方法和修理方法是有必要的 [2]。
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