1. 本选题研究的目的及意义
发动机是汽车的核心部件，其性能直接关系到车辆的动力性、经济性和排放性能。
发动机失火故障是发动机常见故障之一，其危害性不容忽视。
如果发动机出现失火，不仅会导致发动机动力下降、油耗增加、排放恶化，还可能引发其他更严重的机械故障，甚至安全事故。
2. 本选题国内外研究状况综述
发动机失火故障诊断一直是发动机管理系统研究的热点和难点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在发动机失火故障诊断方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的研究方法，逐步开展以下工作：
1.收集整理国内外关于发动机失火故障诊断、神经网络应用等方面的相关文献资料，了解该领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础。
2.分析发动机失火故障的产生机理，研究不同工况下发动机失火故障的特征参数，为神经网络模型的构建提供依据。
3.研究神经网络的基本原理，分析其在故障诊断领域的应用优势，选择合适的网络结构和算法，构建基于神经网络的发动机失火故障诊断模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于神经网络的发动机失火故障判断方法，克服了传统诊断方法的不足，实现了对发动机失火故障的快速、准确诊断。
2.建立了发动机失火故障诊断模型，并对其进行了训练和优化，提高了模型的诊断准确率和泛化能力。
3.设计并实现了发动机失火故障诊断系统，为汽车维修企业提供了一种有效的技术手段，可以及时发现和诊断发动机失火故障，避免因故障扩大而造成更大的经济损失。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄舒. 基于改进神经网络的汽油机失火故障诊断[J]. 内燃机与配件,2022(18):156-158.
[2] 孙宜斌,邓先勇,谢黎,等. 基于神经网络的发动机失火故障诊断[J]. 内燃机,2021,53(03):73-78.
[3] 李阳. 基于改进神经网络的汽车发动机失火故障诊断研究[J]. 汽车实用技术,2021(19):141-144.
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