电动汽车动力电池组单点绝缘故障定位方法

为实时监测电动汽车动力电池组的绝缘状况,提出了电动汽车电池组绝缘故障定位计算模型,并基于该模型的解提出一种动力电池组单点绝缘故障定位方法。结合理论推导与模型仿真,对模型解中的绝缘阻值计算与定位精度进行了分析。建立了在线绝缘监测系统,并分别进行了静态台架试验和动态实车试验。试验结果与分析结果一致,且满足预期的精度要求,表明该系统能及时对电池组绝缘故障进行报警和定位,可在实车上应用。     

苏通大桥索塔施工控制

苏通大桥超高混凝土索塔的施工控制,是全桥控制的关键所在.建立索塔空间有限元模型,对施工过程进行正装分析,其中考虑了混凝土收缩、徐变和几何非线性.根据计算结果,得到各节段的预拱和超长,以此为根据,对相应节段进行放样并定位模板,达到了较高的施工精度.     

专用短程通信辅助的车辆卫星定位故障检测方法

为了确保卫星定位性能满足特定协作式智能交通应用需求,提高车辆定位系统的故障容错能力,针对车辆卫星定位的自主故障检测与性能优化问题,提出基于专用短程通信辅助的卫星定位故障检测方法,充分利用专用短程通信设备的测距率观测信息,实现故障检测对不同类型卫星可视条件的有效适应。基于专用短程通信多普勒观测特性,构建基于载波频偏的车间测距率观测模型;设计卫星定位与专用短程通信组合观测与解算框架;基于容积卡尔曼滤波提出适于非线性观测特征的故障检测、识别与排除算法,并叠加量测噪声方差矩阵动态调整策略,对故障检测性能进行优化;基于实测试验检验车间测距率的观测性能,并运用实车轨迹对多车协同运行及定位采集过程进行仿真,检验所提出方法的故障检测性能。研究结果表明：提出的方法有效解决了常规接收机自主完好性监测算法受卫星可视条件限制的问题,所引入的量测噪声方差矩阵调整策略提升了故障检测及故障排除性能的稳定性,在给定仿真场景中,常规卫星观测条件下阶跃故障、斜坡故障排除率相对常规方法最高可分别提升52%、18%,受限观测条件下不同水平2类故障的排除率最高分别可达100%、89%,边界观测条件下不同水平2类故障的检测率最高分别可达100%、96%。研究结果对于充分发挥车-车协同模式的核心优势、保障车辆定位性能具有重要价值。     

航空电源车启动飞机失败原因及对策探究

针对航空地面电源车有时出现一次启动不成功的问题,在分析电源车的供电系统的工作原理基础上,对电源车经常出现的故障及其原因进行分析,建立了电源车故障树,构建了故障定位流程图,并指出电源车进场前的维护工作重点及常见的故障排除策略。     

汽车四轮定位调整案例分析

阐述了汽车车轮定位调整的意义及重要性;以一辆奔驰S350汽车直线行驶时向右跑偏故障为例,分析故障产生原因之一是前轮定位失准;结合该车故障的排除,说明了车轮定位的调整步骤和方法。     

BP神经网络在自行火炮电启动系统故障诊断中的应用

自行火炮电启动系统的故障征兆与故障原因之间具有很强的非线性映射关系,通常对其进行在线故障诊断是比较困难的。利用BP神经网络的非线性映射的特性,由神经网络来学习及存储自行火炮电启动系统的故障征兆信号和故障原因之间的映射关系,并将其用于在线诊断,从而达到对自行火炮电启动系统的故障进行在线自动故障诊断的目的,极大地提高了故障的诊断效率。     

变速箱下线校验时域组合评价方法

文章阐述了一种DCT变速箱NVH下线校验时域指标组合评价方法。该时域指标组合评价方法包括故障零件定位、故障特征向量的提取、评价指标及准则限值的设定以及故障码规范定义,实现零件级别故障定位;有效解决了目前汽车变速箱NVH下线校验故障码定义不清晰、故障定位功能差、对生产现场变速箱返修和故障问题分析指导意义偏弱等问题,对生产过程管理、质量控制以及降低成本有着鲜明的指导意义和现实意义。     

传感器故障检测与隔离算法研究

传感器数据采集和分析是桥梁健康系统对桥梁状态评估的基础。由于传感器采集的数据格式复杂、信息量大,如不能有效的对传感器故障进行自动检测和隔离,将影响评估的准确性,产生错误预警信息。本文提出一种基于几何后非线性 ICA(Geometric Post Nonlinear ICA,gp ICA)的传感器故障检测与隔离算法。该算法通过引入几何后非线性(PNL)混合模型,将非线性数据线性化,再利用快速独立元分析(FastICA)对故障进行检测。通过计算监测数据对监控统计量的贡献度,基于贡献度分析法实现对故障传感器的隔离。利用MATLAB软件进行数值模拟,实现了模拟故障传感器的检测和隔离。该算法相比传统的线性ICA故障检测具有更高的故障检测率,更适用于桥梁健康监测系统的故障检测与隔离。。     

卫星拒止环境下危险货物运输车辆融合定位方法

为实现卫星拒止环境下危险货物运输车辆的准确可靠定位,建立一种RFID/车载低成本传感器融合定位方法.以RFID输出的信号强度信息作为信息源,采用最小二乘支持向量机方法准确估计读写器与标签之间距离,并具备不同工作环境下的高泛化能力;引入车载传感器信息,建立改进车辆运动状态模型以准确描述车辆运行状态,设计一种自适应分散化信息滤波方法实现无线射频与车载传感器信息的融合定位.为有效隔离RFID失效信息,并实现异源异步信息融合,采用分散化架构而非传统集中式滤波实现融合,同时,在滤波器中提出并融入自适应规则判断RFID信息的有效性以决定是否隔离故障信息,从而提升融合算法的准确性和鲁棒性.实车试验结果表明,融合定位精度达到了无遮挡环境下GPS的定位精度,相比于无线射频定位提升了58%,相比于航位推算提升了68%,相比于传统卡尔曼滤波融合提升了65%.特别是在存在标签失效情形下,性能的提升更为显著.      

柔性基层沥青路面三维粘弹性有限元分析

柔性基层沥青路面由于基层强度和刚度减小,在汽车荷载作用下土基和路面材料的非线性力学特性更明显,因而在进行路面的力学分析时应考虑这些材料的非线性特性.利用ANSYS通用有限元软件,建立了柔性基层沥青路面典型结构的三维实体模型,利用非线性有限元的方法对柔性基层沥青路面的空间非线性力学响应进行了分析和研究.     

基于RBFNN与信息融合的电驱动系统故障诊断系统研究

构建基于模块化的径向基函数神经网络(RBFNN)模型与专家系统的产生式规则混合决策的汽车电驱动系统的故障诊断系统。结果表明,通过该诊断系统可实现电驱动系统故障的智能化诊断。     

基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断

采用时序分析和BP神经网络，建立了基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断系统。通过对车辆变速器齿轮运行状念特征信号进行时序分析和特征向量提取，并以此作为BP神经网络的输入向量进行网络训练，从而实现变速器齿轮运行状态的识别与故障诊断。该系统应用于LC5T81变速器齿轮的故障诊断中，能够比较准确地识别与诊断出变速器齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态。验证表明该诊断系统有效、可行。     

自动变速器离线故障诊断专家系统设计与实现

结合自动变速器故障特点和专家系统的优势,提出了适合于自动变速器离线故障诊断的专家系统架构,并在此基础上开发了可用于某汽车6TXX系列自动变速器的离线故障诊断专家系统软件。所构建的专家系统具备推理程序和知识库管理系统的功能,比传统的诊断程序具有更好的扩展性和适应性。经过模拟故障测试表明,该专家系统诊断结果准确,使用简便快捷,推理结果贴合实际情况。     

基于CAN总线的汽车故障诊断系统研究与设计

介绍了基于CAN的车载故障诊断标准ISO15765的体系结构,分析了ISO15765网络层的数据传送方式,在此基础之上设计了基于CAN网络的故障诊断系统及控制器故障诊断代码,完成诊断系统的硬件设计及软件调试,并利用CANoe软件对ECU和诊断设备进行测试。     

柴油机故障诊断专家系统知识库设计

在分析柴油机故障诊断知识特点的基础上,采用模糊化方法对柴油机运行状态参数进行处理,采用综合型知识方式来表达柴油机故障诊断知识,采用多库多层次的方式组织知识库,并对知识库采取一系列方式进行管理与维护。应用表明,柴油机故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较强的实用性。     

Degree of fault isolability and active fault diagnosis for redundantly actuated vehicle system

This paper proposes á degree of fault isolability concept and active fault diagnosis method for redundantly actuated vehicle systems. Fault isolability is a structural property related to system dynamics and composition of actuators and sensors. Existing research on testing fault isolability has involved checking whether the system is isolable, i.e., binary in nature. A continuous value rather than a binary metric is needed to evaluate how isolable a given system fault is based on a specific measurement set. After fault components are isolated, the fault type and magnitude are estimated by analyzing residual vectors. In a redundantly actuated system, the number of controls/actuators is greater than the system mobility. Thus, the control input distribution to achieve a given control objective is not unique. In the case of a fault, the active fault diagnosis system adjusts the control input distribution to diagnose the fault. Thus, much more system information can be identified by additional excitation through a redundantly actuated system, which improves the fault diagnosis performance. Simulation results of a four-wheel independently driven and steered vehicle model validated the proposed degree of fault isolability and the effectiveness of the proposed active fault diagnosis method.     

BP神经网络在自动变速器故障诊断中的应用

由于自动变速器故障自诊断系统不易准确判断故障原因和具体位置,文章借助汽车OBD自诊断协议,组建自动变速器电子控制系统的诊断数据采集系统。以某轿车01M型自动变速器不能升挡故障为例,采用V.A.S5052故障诊断仪对其进行数据采集与分析。建立了基于BP神经网络的典型故障诊断模型,并对自动变速器典型故障进行实际数据测试,准确识别出自动变速器不能升挡的典型故障原因是节气门位置传感器线路故障和车速传感器断路故障。结果表明人工神经网络具有很高的诊断精度。     

信息融合技术在汽车ABS系统故障诊断中的应用

针对汽车电控系统故障诊断的复杂性,提出用多传感器信息融合技术来解决该问题的思路。研究了一种决策层信息融合方法(Dempster-Shafer证据推理法)在汽车防抱死系统故障诊断中的应用,并详细介绍了在此实例中的故障识别框架的建立、mass函数的确定、证据合成等内容。结果表明,基于Dempster-Shafer证据推理的决策层信息融合方法能够准确、有效地诊断出ABS系统故障所在的部位。     

混合动力汽车AMT系统故障诊断研究

以CA6124SH8混合动力汽车上匹配的CA-85HPT2 AMT为研究对象,根据解析冗余、故障树分析、基于系统动作反馈等原理,运用Matlab/Simulink搭建AMT系统故障诊断模型,再以混合动力汽车远程监控数据采集系统采集实车运行数据作为仿真模型输入参数,通过读取模块将参数输入诊断模型中,从而判断AMT系统各个单元故障情况。试验结果证明了故障诊断的准确性,对今后解决匹配AMT系统的混合动力汽车高故障率问题意义重大。     

基于BP神经网络的电动助力转向器在线故障诊断研究

应用人工神经网络和推理法则,提出了一套针对电动助力转向器(EPS)、转矩转角传感器(TPS)和电子控制单元(ECU)的在线故障诊断策略。以传感器采样值作为神经网络的输入,TPS及ECU故障代码作为输出,对EPS关键部件进行在线故障诊断。通过EPS试验台,获取相应的数据样本,利用Matlab神经网络工具箱,对该策略进行了仿真分析,结果验证了故障诊断策略的有效性。