基于智能学习的电喷汽车故障诊断与监测评估系统的研究
关键词:故障诊断;;监测评估;;总线通信;;机器学习;;决策融合
摘 要:汽车已成为人们日常出行必备工具,在车辆运行过程中,车载设备一旦发生故障,若不能得到及时有效的维护和修理,将会对人们的出行安全造成重大隐患。如何快速诊断车载故障,保证车辆各系统正常运行意义重大。另外,伴随着无线通信技术和网络技术的发展,实时掌握车辆当前工作状态,充分利用传感器技术检测车载设备工况,利用先进分析模型和改进推理算法进行分析,实现对车载设备快速准确的故障诊断、预测、决策分析与状态评估,对提高车辆整体性能和效益附加值都具有重要现实意义。本论文研究并设计了汽车远程监测诊断和决策评估系统,以轻型汽油车为研究对象,完成了相应的汽车远程监控、故障诊断和决策评估系统的设计任务,从理论知识、硬件、网络设计、建模仿真、实验研究和系统实现等角度系统地分析并研究了远程监测故障诊断及决策评估分析系统的实现技术。综合项目实施情况,本系统为汽车检测技术提供了新的手段,有一定的理论现实意义和借鉴价值。取得主要研究成果有:(1)针对基于OSI网络模型的智能车辆远程监测诊断及决策评估系统设计总体方案与硬件模块,设计与开发了诊断通信接口装置,设计调度算法,建立CANopen协议栈。分析远程数据传输控制策略,设计服务器监测模型,实现车载控制端与远程服务端的数据交互,为后续研究建立数据基础。(2)提出了基于机器学习的故障诊断方法,结合信息化与工业化的两化融合思想对故障诊断后将采集的故障信息存储于服务器。对故障信息采集及特征提取,提出基于BNs分类器的改进推理故障诊断方法模型和基于组决策树优化的诊断分析方法模型;对决策评估进行模型融合改进,提出基于群组支持的方法模型。(3)以汽车电控汽油发动机为研究对象,对故障诊断技术进行研究。完成了汽油发动机传感器故障模拟台架,设计典型故障模拟装置;通过实验研究,对传感器故障模式下的主要数据进行监测和分析计算,并结合汽车故障诊断融合模型进行相应的科学验证,分析了典型故障对整车经济性能和排放性能的影响,得到精度好,可信度高的故障分类评估结果数据和诊断决策。(4)设计与开发了远程故障诊断与监测评估系统,对系统功能结构进行设计,并通过面向对象的设计方法对系统架构进行完善;建立诊断评估体系方法,设计了基于知识库和推理机的方案对专家知识和经验进行分析和评价;设计开发系统数据库,利用相关数据进行测试,并针对设备报警器节点和系统通信时延验证系统故障诊断的稳定性与快速准确性。
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