基于结构分析法的汽车ABS故障诊断和识别系统设计与校验

为实现汽车防抱死制动系统(ABS)的实时故障诊断、确定关键故障源的精确位置,本文中引入基于模型的结构分析法(SA)故障诊断理论,并开展ABS的故障诊断与识别(FDI)系统设计和校验。首先结合ABS的数学模型和系统关键故障,建立了初始系统故障模型,并利用SA对其进行故障可检测性和可隔离性分析,为提高ABS的故障诊断能力,研究最优的传感器配置方案;接着通过结构最小型超定方程集(MSO sets),设计系统的残差,进而建立ABS故障诊断和识别系统。最后在MATLAB/Simulink中搭建FDI系统的仿真模型,并对预设的故障进行诊断和识别。结果表明:该FDI系统能检测与定位所有的4个关键故障,其结果与SA理论分析一致,验证了其可行性。     

基于结构分析法的汽车ABS故障诊断和识别系统设计与校验EI北大核心CSCD

为实现汽车防抱死制动系统(ABS)的实时故障诊断、确定关键故障源的精确位置,本文中引入基于模型的结构分析法(SA)故障诊断理论,并开展ABS的故障诊断与识别(FDI)系统设计和校验。首先结合ABS的数学模型和系统关键故障,建立了初始系统故障模型,并利用SA对其进行故障可检测性和可隔离性分析,为提高ABS的故障诊断能力,研究最优的传感器配置方案;接着通过结构最小型超定方程集(MSO sets),设计系统的残差,进而建立ABS故障诊断和识别系统。最后在MATLAB/Simulink中搭建FDI系统的仿真模型,并对预设的故障进行诊断和识别。结果表明:该FDI系统能检测与定位所有的4个关键故障,其结果与SA理论分析一致,验证了其可行性。     

基于模型的液力变矩器故障诊断系统的设计与校验

液力变矩器是将发动机动力传递给变速器的重要部件,为全面监控其工作状态并保障其可靠运行,运用基于结构分析法(SA)的故障诊断理论,设计液力变矩器的故障诊断与识别(FDI)系统,实现对所有关键故障的检测和定位。基于对液力变矩器系统的关键故障的分析,建立了系统的故障模型;再通过SA中的Dulmage-Mendelsohn分解和故障可隔离性矩阵,进行故障的可检测性和可隔离性分析。结果表明,所有5个关键故障均可检测,且可隔离;通过求解系统的最小型超定方程集(MSO sets),并基于解析冗余关系式理论,完成了FDI系统的设计。在MATLAB中建立FDI系统的仿真模型并进行仿真。结果表明:该FDI系统能检测和隔离出预先设置的所有故障,与SA的理论分析结果一致。     

基于模型的汽车电动助力转向系统故障诊断

为实现电动助力转向系统(EPS)的状态监测和关键故障诊断,本文中引入基于模型的结构分析法(SA)故障诊断理论,结合EPS数学模型和系统关键故障,建立系统故障数学模型;利用SA方法中的系统结构表征、DM分解和故障隔离矩阵分析其故障的可检测和可隔离性,获得EPS故障诊断系统最优传感器配置,并得到5组结构最小型超定方程集(MSO sets);设计5组MSO残差,并搭建MATLAB/Simulink故障诊断系统模型,检验5组残差的信号特征和故障状态,验证EPS故障诊断设计系统的有效性,为后续的试验验证奠定基础。     

基于电压频域特征和异常系数的动力电池故障诊断方法

动力电池系统是电动汽车(EV)的关键部件和主要故障源,因而提高动力电池故障诊断的效率和准确率显得尤为重要。基于此提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)和异常系数评估(ACE)的动力电池电压不一致性故障诊断方法。针对6辆发生故障或热失控事故的电动汽车和1辆电压一致性良好的电动汽车,基于其在新能源汽车国家监管平台的全生命周期运行数据,经过电压数据的数据清洗、数据变换等大数据预处理后,利用FFT技术时频变换,提取频域中的幅值作为故障诊断的特征参数;然后,引进基于Z分数理论的异常系数对故障程度进行定量评估,以实现故障单体的检测和定位;此外,针对存在多个故障单体的情况,基于单体异常率的计算,实现单体故障程度的判定和排序;在此基础上,详细分析电压数据长度及采样间隔、FFT采样点数对模型的影响;最后,与基于熵和Z分数的电压故障诊断方法进行比较。研究结果表明:在上述研究条件下,该诊断方法对于电压一致性良好的车辆未产生误报警,且可以有效地检测出事故车辆动力电池系统存在的电压不一致性故障;相比之下,模型平均计算准确率提高了3.25%,模型平均耗时仅为熵值模型的0.55%;验证了该方法故障单体定位更精准、数据适用性更好及计算速度更快的优点。该研究成果能有效实现动力电池电压不一致性故障诊断,具有较高的工程应用价值。     

电喷摩托车车载诊断系统设计(1)

基于《摩托车污染物排放限值及测量方法(中国第四阶段)》规定新生产注册的摩托车需要配备OBD系统的要求,设计电喷摩托车车载诊断系统。采用模块化的设计方法将摩托车OBD系统划分为3个主要功能模块进行开发,数据采集模块实现模拟信号和数字信号的采集;故障诊断模块完成失火诊断、氧传感劣化故障诊断和典型传感器的电路故障诊断;故障管理模块实现对故障信息的管理、故障指示器的控制以及冻结帧的记录与输出。根据摩托车国四标准要求利用故障模拟装置对摩托车进行Ⅰ型排放循环试验,试验结果表明所设计OBD系统在一个排放循环内能准确识别故障并点亮故障指示器,且尾气污染物排放值在规定的OBD限值以内。     

汽车远程故障诊断系统研究

对基于因特网（Internet）汽车故障诊断技术的可行性进行了探讨，提出了汽车远程故障诊断系统的架构，并通过以单片机为核心的数据采集系统接入因特网的方式基本实现了汽车远程诊断。文中描述了硬件，软件和诊断中心的系统设计，最后分析了汽车远程故障诊断技术的发展趋势。     

基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断

为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。     

基于硬件在环的EPS系统故障诊断及自动化测试

为了验证基于HIL(Hardware-In-the-Loop,硬件在环)的EPS(Electric Power Steering,电动助力转向)系统功能故障和电气故障测试的准确性,以及自动化测试的可靠性,首先根据EPS动力学模型及HIL测试系统结构,建立EPS系统仿真模型及搭建HIL测试台架,再以EPS系统高电压功能故障和扭矩传感器短地故障为例,进行故障诊断及自动化测试.结果 表明:基于硬件在环的EPS系统故障诊断测试,可以替代实车进行测试验证,使用自动化测试可提高复测性及工作效率,为EPS系统诊断测试方法提供参考.     

智能汽车冗余电控制动系统电流传感器故障容错控制

为满足智能汽车对制动系统的冗余安全要求，基于集成式电控制动系统(Integrated Electronic Braking Control System, IBC)和冗余制动单元(Redundant Brake Unit, RBU)构成的冗余电控制动系统，设计针对电流传感器故障的软件冗余和硬件冗余容错控制方法。首先，分析冗余电控制动系统工作原理，针对IBC中电流传感器故障设计冗余电控制动系统容错控制机制，并对电流传感器进行故障诊断以获得冗余电控制动系统的故障状态；然后，根据电流传感器故障诊断结果设计不同的容错控制方法，以满足容错控制机制的需求，设计基于坐标变换的软件冗余容错控制方法实现单相电流传感器故障容错控制，在对RBU的进液阀及出液阀进行增压/减压特性分析与测试后，设计RBU压力控制算法，实现多相电流传感器故障的RBU硬件冗余容错控制；最后，搭建硬件在环试验台进行硬件在环试验验证。研究结果表明：所设计的RBU压力控制算法能够实现轮缸压力控制，容错控制机制能够根据电流传感器故障诊断结果选择正确的容错控制方法，软件冗余和硬件冗余容错控制方法能在基础制动功能和主动制动功能下完成冗余电控制...     

基于LVQ神经网络的发动机常见故障诊断方法分析

针对发动机怠速不稳、启动困难、燃油消耗过高、尾气排放异常等常见故障,收集并分析了大量故障数据,应用学习向量化(LVQ)算法建立神经网络,将发动机运转时的9个重要参数作为输入,输出确定为6个故障类别(编码0~5)。利用50组发动机故障数据测试建立故障诊断系统,通过数据测试可知,基于 LVQ 神经网络的发动机常见故障诊断方法是可行的。     

汽车EPS与SAS故障诊断系统的开发

摘要：故障诊断技术是汽车技术研究的热点之一,由于电动助力转向系统（EPS）和半主动悬架系统（SAS）已成为转向和悬架机构的发展方向,文章基于VB和SQLServer软件平台开发出底盘EPS与SAS故障诊断系统．．利用专家系统的智能诊断功能,根据故障现象的观察和信号采集进行问诊操作,快速分析和查明原因并显示出故障原因与解决方法,通过故障诊断实例与实际故障的对比表明,开发的故障诊断系统能够对EPS与SAS的故障进行正确的诊断,从而为汽车底盘系统的故障诊断探索出一种有效和可行的方法。,     

基于DSP的汽车无级变速器故障诊断系统研究

在分析无级变速器（CVT）原理的基础上,设计了基于DSP的无级变速器故障诊断系统硬件和软件。神经网络有学习和记忆能力,可以解决复杂的非线性问题,基于神经网络的故障诊断方法对系统有很好的跟踪能力,可以准确地识别系统存在的故障。试验结果表明,采用动量—自适应算法的BP神经网络模型能很好地实现系统的故障诊断功能。     

小波包和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机的故障特点,提出了一种基于小波包和支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法。利用信号能量在小波包空间的分布特性,采用基于能量的自适应去噪方法,提取反映故障的特征向量,并基于SVM理论构建了针对发动机的多故障分类器。试验结果表明,该方法具有故障分类与识别能力。     

东风雪铁龙爱丽舍轿车ABS故障诊断

爱丽舍(Elysee)轿车采用德国BOSCH公司的ABS5.3系统,对于该系统的故障诊断需首先进行初步检查,然后再进行故障自诊断。故障信息可借助于ELIT4125-T检测仪读取,而爱丽舍轿车专用的4109-T检测接线盒可快速检查故障。对该车可能出现的每种故障给出了详细的分析和诊断步骤,并对一个故障实例按介绍的方法进行了分析和诊断。     

基于KPCA与KFDA的国六柴油机EGR系统故障诊断

为适应柴油机远程自适应诊断的需要,提出了一种基于数据驱动的柴油机故障诊断方法,在国六柴油机EGR系统的典型故障中进行了验证。利用柴油机试验车队实时远程监测数据建立数据模型,将监测参数中与EGR工作密切相关的11个参数作为模型特征变量,首先采用核主成分分析法(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)对原始高维数据进行降维,其次采用核Fisher判别分析法(Kernel Fisher Discriminant Analysis, KFDA)对柴油机EGR系统的正常数据和故障数据进行分类器训练,进而实现对未知数据的故障诊断。结果表明:此方法能够对试验中出现的两种EGR典型故障进行有效诊断,通过KPCA与KFDA相结合,改善了线性方法在处理柴油机故障变量的非线性及强耦合性问题上的缺陷。     

变分模态分解的Volterra模型和形态学分形维数在发动机故障诊断中的应用

针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的Volterra模型和形态学分形维数相结合的发动机故障诊断方法。首先采用VMD方法对发动机故障信号进行分解,通过基于互信息熵-能量熵增量的虚假固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量剔除算法,将噪声和虚假干扰成分从信号内分离,对含有故障信息的敏感IMF分量重构,然后通过对重构信号相空间的重构,建立Volterra自适应预测模型,获取模型参数,最后计算模型参数向量的形态学分形维数,并将其作为量化的特征参数用于发动机工作状态和故障类型的识别。通过对实测发动机声振信号的分析,结果表明,该方法可有效提取发动机的状态特征信息,实现发动机异响的故障诊断。     

基于卷积神经网络的逆变器故障诊断方法

针对车用永磁同步电机驱动系统在长期运行过程中存在的逆变器故障风险,本文中提出了一种基于卷积神经网络的逆变器故障诊断方法.首先,对三相定子电流数据进行标幺化和单位电周期电流数据筛选处理,降低电机驱动系统变转矩、变转速工况对故障诊断效果的影响;然后,结合卷积神经网络,发挥其提取故障特征和抗噪优势,实现逆变器故障诊断.在MA...     

基于Res-CNN和燃油压力波的柴油机喷油器故障诊断方法

燃油喷射系统的工作质量直接影响柴油机工作过程及性能。针对利用燃油压力波进行故障诊断时压力波特征点自动化识别困难、影响实时在线监测的问题,提出了利用深度学习图像识别理论进行喷油器故障诊断的方法。通过喷油泵试验台进行了喷油器典型故障模拟试验,测取了高压油管燃油压力波,分析了不同故障状态下燃油压力波动特征及规律,建立了基于深度残差的卷积神经网络(Res-CNN)模型,以一维燃油压力波信号为输入,进行喷油器故障诊断检测及验证,并对故障特征学习过程进行了可视化分析。结果表明,该模型较传统方法具有更高的诊断准确率,验证了直接应用燃油压力波图形识别方法进行在线实时监测的可行性。     

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。。