车载网络信息传输系统故障诊断与排除

介绍了车载网络系统的特点和故障机理,并对常见车系车载网络系统故障进行分析,得出造成车载网络信息传输系统故障的原因有3种:汽车电源系统引起的故障、车载网络信息传输系统的链路故障及车载网络信息传输系统的节点故障.结合实例给出了各种故障的具体诊断与排除方法.     

碳纤维智能层及其场域诊断

针对重大混凝土结构损伤信息捕捉的完备性,研制碳纤维智能层并提出场域诊断方法。基于碳纤维智能层的功能特性与可覆盖性,将被测结构的力场转换为易于检测的电场,在贴有碳纤维智能层的被测结构中建立一个应变或损伤的敏感场;通过研究碳纤维智能层力、电、热等多场耦合机理,提出服役结构的静态损伤场域诊断方法。最后,展望了水泥基碳纤维智能材料的工程应用及其发展前景。     

基于CANoe的汽车网络功能配置系统的开发

研究基于CAN总线开发工具CANoe的汽车网络功能配置系统,通过建立CANoe和CAN总线上各ECU节点的通信,实现对汽车各ECU的网络功能配置的读取和写入,以及车辆故障信息诊断和总线信息监控。     

客车骨架节点的光弹性贴片方法

客车骨架节点设计得好坏将直接影响客车骨架强度。本文选取了大型客车骨架节点实物作为试件,采用光弹性贴片技术进行实验研究,为客车骨架节点设计、客车骨架电测强度试验提供了可靠依据。     

周边位移量测在济晋高速公路隧道工程中的应用

本文结合济晋高速隧道监控量测的实践,提出了使用位移变化率和地质与支护信息相结合来判断围岩稳定性和指导施工的方法,介绍了周边位移量测信息和地质与支护信息在变更围岩级别、改变施工方法、预报塌方等险情和确定二次支护时机等四个方面中的应用。     

组合荷载下钢管混凝土焊接节点疲劳强度的研究

以往开展的钢管混凝土焊接节点疲劳强度试验研究只计入腹管轴力影响,但随着钢管混凝土材料应用的发展,一些结构形式中腹管所受弯矩不可忽略。本文利用有限元模型以及疲劳试验相结合的方法研究在轴力及弯矩组合作用下,"K"型节点钢管及钢管混凝土焊接节点的疲劳强度,以及失效机理。     

一种基于IG-OFF开启网络诊断的替代报文发送方法研究与应用

提出了一种基于IG-OFF开启网络诊断策略的网络替代报文发送方法。在IG-OFF模式下,不带网络管理节点(如发动机控制单元)将直接进行睡眠状态,而一些遵循AUTOSAR简单网络管理规范的ECU (如音响)将继续保持唤醒。按照整车网络诊断IG-OFF下依旧开启网络诊断策略,此时未睡节点将记录已睡节点网络丢失,并存储DTC。为防止误记DTC问题发生,本文详细论述了网关替代报文的发送与停止策略,并在实际开发中予以应用。     

汽车多路信息传输系统典型人为故障分析

汽车微机局域网控制技术将汽车电子技术带进了一个新的领域，同时也给其故障检测诊断增加了难度。汽车局域网数据多路传输系统有其特有的硬件和软件配置，如果多路信息传输系统中某些模块（节点）或链路出现故障，则整个汽车多路信息传输系统中的有些信息将无法传输，接收这些信息的电控模块将无法正常工作，从而为故障诊断带来困难。     

柴油机燃油压力波形的模式识别与故障诊断

柴油杭压油管内燃油压力波形由燃油供给系统的喷油泵总成，喷油器总成及供油提前角联动装置共同作用下形成，它比较集中地反映了燃油供给系统的工况及故障信息。随着非电量电测技术和计算机技术的发展，利用波形模糊模式识别的方法诊断故障已成为可能。     

基于驾驶员出行心理特性的公路指路系统研究

在分析驾驶员出行心理特性的基础上,对指路信息的分级、路网节点的划分进行了分析探讨,提出了"以一级、二级节点指路系统为主,三级节点指路系统为辅"的指路系统,并且结合交通组织方案,强化了指路信息的系统性,使指路信息形成一个系统、连续的网络,充分发挥其静态诱导、分流的作用.     

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。     

基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究

对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点。以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断。结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度。     

汽车CAN总线技术及其检测维修

汽车CAN总线技术是一种全新的汽车电控系统信息通信方式,是为解决现代汽车中众多的电控模块(ECU)之间的数据交换而开发的一种串行通信协议,适应汽车恶劣的工作环境和通信速度要求,在信息传递、资源共享方面有着独特的优势,并可有效减少线束的长度和节点数量;同时汽车CAN总线也有着自身独特的结构、工作特性以及相应的故障特点,对其性能的检测、故障的诊断和排除也应有其对应的方法和注意事项。     

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

基于故障树知识的汽车故障诊断推理

故障树是一种倒置的逻辑关系图，发展历史长，技术成熟，具有标准的知识结构。同时也是故障诊断专家系统问题求解策略的形式化方法。基于这各形式化方法的故障诊断专家系统可在一定程度上减小知识表示和获取的困难。本文就故障树在汽车故障诊断专家系统开发中的应用进行讨论，着重研究故障树在专家系统中的表示和基于故障树知识的诊断推理机制。本文开发的系统在实现时主要考虑结合DBMS技术，并用非逻辑语言C＋＋实现。     

基于SVD-UKF的车用锂离子动力电池传感器故障诊断研究

针对传感器故障诊断问题,提出通过分析模型预测电压与传感器观测电压的残差来诊断传感器是否发生故障的方法。使用无迹卡尔曼滤波 （Unscented Kalman Filter,UKF） 算法估计电池的端电压,并提出使用奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD） 代替平方根法分解,以解决协方差矩阵非正定导致的算法无法正常运行的问题。提出使用累积和 （Cumulative Sum,CUSUM） 法对残差进行分析,通过监测 CUSUM 的变化来判断传感器是否发生故障。以动应力测试 （Dynamic Stress Test,DST） 工况作为验证工况,用 3类常见的传感器故障对提出的方法进行验证。 结果表明,提出的传感器故障检测方法在一些微小故障的检测中,相比于传统的设定残差阈值的方法更灵敏,能更快检测出微小的数据偏移情况。     

模糊联想记忆网络在柴油机故障诊断中的应用

由于传统的故障诊断方法在机械设备整体故障诊断中难以有效发挥作用，通过把模糊数学和神经网络理论应用到故障诊断中，构建了一具有联想记忆功能的模糊神经网络。并结合190A型柴油机的故障诊断，验证了算法的有效性。     

基于粗糙集的特征值优化及柴油机故障诊断

为提高故障诊断的效率,给出了一种基于粗糙集理论的柴油机故障诊断系统。以某大功率柴油机为例,采用时域频域分析和小波包能量谱分析两种方法提取特征值,通过对比优选,将敏感性和稳定性较好的小波包能量谱特征值应用粗糙集理论进行优化,最后通过神经网络进行故障模式分类。试验表明,小波包能量谱分析方法可以提取敏感性和稳定性较好的特征值,粗糙集理论的特征属性约简能有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。     

基于区间的小波包振动信号特征提取方法研究

基于小波分析与神经网络的振动信号故障诊断方法,提出采用基于区间小波包分解方法来提取振动信号的特征向量来取代传统的小波包分解方法,并以295柴油机进排气系统故障诊断为例验证采用该方法的有效性,结果表明,基于区间的小波包特征提取方法较传统方法能大大提高进排气系统的故障识别率。     

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。。