遗传神经网络法在汽车故障诊断中的应用

在汽车故障诊断系统中，针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题，设计了用遗传算法的复制、交换、变异过程代替BP网络的反向传播过程的改进算法。结果表明，这种改进算法具有收敛速度快、推广性强的特点，极大提高了汽车故障诊断系统的效率和准确性。     

基于BP网络的故障诊断正向推理方法

针对传统的故障诊断正向推理方法的局限性 ,对基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法进行了研究。建立了用于故障诊断的BP神经网络模型 ,并给出了故障诊断的正向推理过程。利用汽车发动机点火系统的故障实例验证了基于BP模型的神经网络故障诊断正向推理方法的有效性和可行性。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

针对汽车电喷发动机维修中存在的问题,回顾了汽车故障诊断专家系统的发展过程,分析了故障诊断专家系统的特点和缺陷;引入神经网络理论,结合多媒体技术,研制了电喷发动机故障诊断专家系统,并应用于发动机异响故障诊断;指出了研究发动机故障诊断系统的意义。     

神经网络在电控柴油机实时故障诊断系统中的应用研究

本文主要针对电控柴油机故障诊断的特点，分析了神经网络用于故障诊断的可行性，探讨了神经网络用于故障诊断的机理，阐述了BP网络的设计方法，并设计了适合本诊断系统的BP网络结构。实验结果表明，在电控柴油机故障诊断系统中运用神经网络技术进行实时诊断是完全可行的。     

基于自适应AR谱与神经网络的车变速器轴承故障诊断

提出了基于自适应AR谱和神经网络的汽车变速器轴承故障诊断方法.该方法采用自适应滤波将轴承振动信号进行滤波,建立AR模型,从而提取出故障轴承的特征,再利用BP神经网络进行故障分类.试验证明该方法适用于汽车变速器轴承的故障诊断.     

预应力混凝土连续刚构桥的参数优化

针对连续刚构桥进行参数优化,研究了边中跨比值、梁底曲线指数、跨高比和薄壁墩墩身间距这四个参数对连续刚构桥受力性能的影响.运用正交设计法、遗传算法、遗传算法与神经网络结合以及神经网络、遗传算法与正交表结合四种方法进行多目标优化计算,计算过程中考虑了施工阶段及混凝土用量的影响,并将四种方法进行了比较.结果表明单纯的遗传算法容易早熟,很难产生最优解.将遗传算法、神经网络和正交表结合效率较高且能够得到在经验范围之内的精度较好的优化结果.     

基于人工智能的汽车故障诊断与预测

本文致力于探讨基于人工智能技术的汽车故障诊断与预测方法。随着汽车技术的不断发展,车辆故障诊断与预测变得越来越重要。传统的基于规则的方法已经难以满足复杂的汽车系统需求,因此引入了人工智能技术来提高故障诊断与预测的准确性和效率。本文首先介绍了人工智能在汽车领域的应用现状,然后详细探讨了基于机器学习和深度学习的汽车故障诊断与预测方法。通过对车辆传感器数据和历史故障数据的分析,我们提出了一种基于神经网络的故障诊断与预测模型,并通过实验验证了其有效性。实验结果表明,所提出的方法在准确性和实时性上都取得了显著的改进,为未来智能汽车系统的发展提供了新的思路和方法。     

神经网络技术在自动变速器故障诊断中的应用

文章将神经网络引入到汽车故障诊断系统中,利用神经网络建立自动变速器的故障诊断模型,能更快更准确地分析和排除疑难故障。     

基于人工智能神经网络技术的汽车故障诊断

随着汽车电子技术的突飞猛进,汽车内部结构及相互通信关系越发复杂化,同时用户对汽车故障诊断的及时性和准确性要求也越来越高,这就增加了汽车故障诊断过程中的困难程度和不确定性。通过建立以人工智能神经网络为核心的汽车故障聚类融合系统来对故障进行诊断,既满足远程诊断的实时性,又使诊断售后服务智能化,人性化,将有良好的发展前景。     

BP神经网络汽车故障诊断专家系统

本文介绍了一个基于ＢＰ神经网络模型的汽车发动机故障诊断专家系统，阐述了该系统的基本原理，ＢＰ神经网络的结构，学习算法，并应用该模型对汽车发动机的几种典型故障进行了微机仿真运行。诊断结果表明，该系统诊断精度高，结论可靠。     

汽车网络技术的分析研究

首先简要介绍了汽车网络技术的发展历程，进而对汽车网络的技术特征进行了分析与综合，对汽车网络的最新发展及汽车网络存在的问题作了分析。伴随着汽车网络技术的标准化进程，一方面汽车电器的装配效率会大大提高，另一方面对于汽车售后服务、故障诊断和维修等更是大有裨益。     

Traffic-balancing algorithm for can systems with dual communication channels to enhance the network capacity

The controller area network (CAN) is the dominant protocol for in-vehicle network (IVN) systems because it provides bounded transmission delay among electronic control units (ECUs) at data rates between 100 Kbps and 1 Mbps. Many automotive companies have chosen the CAN protocol for their chassis network system of intelligent vehicles. However, the increasing number of ECUs in intelligent vehicles and the need for more intelligent functions require a network system with more network capacity and real-time capability. As one approach to enhance the network capacity of a CAN system, this paper introduces a CAN system with dual communication channels. This paper also presents a traffic-balancing algorithm that predicts the traffic of each channel and allocates frames to the most appropriate channel. An experimental testbed using commercial off-the-shelf microcontrollers with two CAN controllers was used to demonstrate the feasibility of the traffic-balancing algorithm.     

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。     

TTCAN调度算法及其在汽车控制系统中的应用

TTCAN协议是一种新的基于时间触发机制的CAN高层协议。针对周期性信号的特点,提出了基于平均数目分析的静态调度算法;针对非周期信号的随机性,为了避免信号的死锁提出了基于信号截止期的优先级提升动态调度算法。最后以汽车自动控制系统为背景进行了调度分析,与IEC／ISA相比既满足了信号的实时传输,又提高了网络资源的利用率。     

基于专家系统的汽车故障诊断支持体系

汽车结构日趋复杂，致使汽车故障诊断的技术日渐提高。基于专家系统建立汽车故障诊断支持体系，可利用技未领域力量较强的大型维修企业、科研院所或国内外汽车生产厂家的技术力量和先进设备，借助功能强大的专家系统,给汽车维修服务前台企业和人员提供技术支撑。     

汽车零部件行业协同体系及其信息化方法

为提高我国汽车零部件行业的竞争力，分析汽车零部件行业存在问题及原因，结合国内外研究成果，提出我国汽车零部件行业的协同体系。并结合国内外汽车工业信息网络的发展，进一步提出基于网络的汽车零部件行业协同体系的信息化方法。     

汽车技术检测的新趋势

汽车的性能检测就是在汽车使用和维修过程中对汽车的技术状况进行测试、检验和故障诊断。文章介绍了汽车检测技术的发展,阐述了我国汽车检测技术的新趋势,指出今后汽车检测和诊断技术发展的重点应是增加和完善监控预测功能,将汽车的检测逐步扩展到系统状态的预测,这样能科学地决定汽车各总成以至整车的合理使用寿命,这对提高汽车运行的经济性和可靠性具有重要的意义。     

Expanding transmission capacity of can systems using dual communication channels with kalman prediction

The controller area network (CAN) protocol is widely used for in-vehicle network (IVN) systems, and many automotive companies also use the CAN in chassis network systems. However, the increasing number of electronic control units (ECUs) dictated by the need for more intelligent and fuel-efficient functions requires an IVN system with a greater transmission capacity and less network delay. Automotive companies have tried several approaches such as segmenting CAN systems and developing time-triggered protocols. This paper presents a practical method for increasing the transmission capacity and reducing the network delay in CAN systems using dual communication channels with a traffic-balancing algorithm based on Kalman prediction to forecast the traffic on each channel and allocate frames to the one that is most appropriate. An experimental testbed using commercial microcontrollers with two or more CAN protocol controllers was used to demonstrate the feasibility of the Kalman traffic-balancing algorithm. Experimental results show that the traffic-balancing CAN system with Kalman prediction reduced the transmission delay of all priority messages compared to that of a simple method, such as a channel-switching CAN, without sacrificing the performance for high-priority messages.     

遗传算法及在汽车悬架参数优化设计中的应用

为了探讨遗传算法在汽车悬架参数优化设计中应用的可行性,对遗传算法的基本概念、基本步骤以及常用的基于二进制编码的遗传算法的实现方法进行了研究。以1/4汽车两自由度振动模型为对象,运用遗传算法对悬架刚度和减振器阻尼系数进行了优化求解。研究结果表明,优化后得到的车身垂直振动加速度均方根值较优化前在整个频率范围内均有较大的减小,遗传算法应用于汽车悬架参数的优化设计具有较好的效果。     

汽车智能网联系统中的信息安全问题探究

汽车智能网联系统是当前智能化汽车发展的核心方向,对于汽车性能提升以及汽车使用安全都有非常重要的作用,本文笔者主要针对汽车智能网联系统进行了分析研究,文章中简要阐述了汽车智能网联系统及技术,并提出了汽车智能网联系统中存在的信息安全问题,并针对问题提出汽车智能网联系统的信息安全建设策略。