基于PWM原理LED车灯多功能故障诊断技术设计及研究

车灯故障诊断是行车安全非常重要的部分。如何让驾驶员更好地感知汽车照明和信号单元在行车中的故障,也一直是行业面临的共同难题。基于目前电路诊断的定义及原理,以及目前LED车灯驱动采用的电阻式、线性电路以及芯片式电路结构三者的差异,提出基于PWM的车灯多功能诊断设计解决方案,通过优化故障诊断机制,解决转向灯故障报错的问题。这种设计思路,对于设计方案的成本控制以及模块化的设计思路实现,具有一定的指导作用。     

小波包能量特征法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

归纳和总结了小波神经网络轴承故障诊断法的实施步骤,阐述了小波包的原理,并以变速器轴承故障诊断为例,提取了小波包节点能量作为反映变速器轴承故障类型的振动信号特征参数,并用这些特征参数训练BP神经网络进行故障模式识别。结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,则具有很强的故障识别能力。说明了利用小波包能量法和BP神经网络进行变速器轴承故障诊断是可行而且有效的。     

丰田卡罗拉轿车发动机不能起动故障诊断与分析

以丰田卡罗拉轿车为例,对发动机无法起动故障进行诊断与分析.遵循汽车故障诊断的基本流程,在分析发动机不能起动原因的基础上,重点对诊断流程设计及诊断步骤进行了阐述,并结合故障实例进行了说明.     

2012款迈腾B7L轿车发动机故障分析与诊断

以大众迈腾B7L轿车发动机3个典型故障案例为例,根据故障现象,运用故障诊断设备,分析了故障产生的原因,介绍了故障诊断的过程,阐述了故障产生机理,进而总结了现代轿车发动机故障诊断经验。     

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。     

电控发动机ECU故障诊断仪的开发

介绍了基于16位单片机MC9S12DP256的电控发动机ECU故障诊断仪的开发,阐述了其硬件设计及 软件开发。该故障诊断仪能够实现对发动机的参数测量、在线故障诊断和执行器测试等功能,结构简单,成本低, 性能可靠等。     

基于车载平台的ABS/ASR故障诊断系统开发

针对 ABS/ASR 系统中的典型故障进行了分析,定义了永久故障和临时故障及其转换条件,并基于模块化思想搭建了 ABS/ASR 车载试验平台.结合车载试验平台的结构,设计了支持故障诊断功能的系统硬件,提出了一种具有在线诊断与离线诊断功能的综合故障诊断策略.由故障诊断实例表明,所开发的故障诊断系统能实现在线诊断和离线诊断,有效完成故障码的存储、读取与清除,具有较好的集成性和实用性.     

进气歧管压力传感器结冰诊断逻辑设计与改进

以设计并完善电喷系统中进气压力传感器结冰故障诊断逻辑为主线,说明了压力传感器的工作原理,阐述了传感器因结冰而失效的机理;对压力传感器在特定工况下的特性进行研究,设计出其结冰故障诊断方法;针对该诊断方法实际应用过程中出现的问题,分析了与结冰故障诊断相关的转速信号的计算方法,通过添加新的诊断条件,完善了压力传感器结冰故障的诊断逻辑设计,并进行了试验验证。     

基于振动信号的发动机故障诊断方法分析

介绍了小波分析和小波包分析故障振动信号特征提取方法,对基于神经网络、专家系统、故障树、模糊理论的振动信号智能故障诊断方法进行了阐述,并阐明了多种智能诊断方法相结合是今后发动机故障诊断研究的主要方向。     

数据流功能在电控发动机故障诊断中的应用

数据流作为电控单元的输入输出数据,系统工况的轻微变化都会在数据流上反映出来。利用故障诊断仪读取电控发动机运行中的数据流,将检测出的数据和标准数据进行对比分析,可快速、准确地找出故障的原因、部位。本文阐述了数据流的类型及分析方法,并结合维修实例,叙述运用数据流进行电控系统故障诊断的方法。     

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。     

高压共轨式电控柴油机电子油门故障自诊断策略研究

根据电子油门传感器的特点闸述了其故障自诊断的原理，介绍了电子油门诊断法中的极值诊断法和逻辑性诊断法，对油门传感器发生故障后的失效处理工作模式进行了讨论。建立了电子油门故障诊断的仿真模型，其仿真结果表明该控制策略能及时地发现故障。     

基于局部均值分解与局部离群因子动力电池故障诊断

动力电池故障诊断是保证电动汽车正常运行的关键。提出一种基于局部均值分解和局部离群因子的动力电池故障诊断方法,用于电池组故障识别与定位。通过局部均值分解对电压信号预处理,并根据相关系数高低重构电压信号。进一步提取重构信号的峭度因子作为故障特征输入到局部离群因子算法中,根据局部离群因子算法自适应阈值输出故障电池。采用实车数据验证了所提方法能有效、准确地检测出故障,具有较好的可靠性与鲁棒性。     

一种坦克发动机电起动系统故障诊断新方法

基于起动电流信号中非平稳特征能有效反映坦克电起动系统的故障状态,提出一种坦克电起动系统故障诊断的新方法。应用小波奇异性检测技术,对起动电流信号中的奇异点进行定位和诊断。针对某型坦克的实际应用表明,基于小波奇异性分析的电起动系统故障诊断方法能有效提取起动电流信号中的关键特征信息,实现电起动系统常见显性和隐性故障的准确诊断及定位。     

基于CANoe的汽车故障诊断系统研制

利用CAN总线开发工具CANoe,开发出汽车故障诊断系统,用于汽车故障的离线和在线诊断。通过建立CANoe和Access软件的通信接口,实现对汽车CAN总线上传故障码的采集,并对故障码进行数据库管理。实际应用表明,该诊断系统能快速、有效地进行故障信息的采集、分析和管理。     

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SAE J1939协议的天然气发动机传感器故障诊断技术

以SAE J1939诊断协议为基础,结合增压稀燃天然气发动机电喷系统,开发出了一种天然气发动机的故障诊断系统.通过故障模拟试验和台架试验,验证了该自诊断系统的功能和性能,诊断系统可有效诊断出系统故障,并作出相应的故障处理操作.     

工程机械ECU检修方法

针对ECU常见故障,结合工程机械使用条件,分析了故障机理,探讨了故障诊断方法,提出了检修要点。结果表明,9种检测诊断方法操作简便、可行,在检修过程中加以合理采用可以对ECU的故障进行有效诊断。     

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。     

发动机新型电控系统的故障诊断的研究与开发

介绍了上海交通大学内燃机研究所研制的汽油机新型电控系统中的故障诊断部分的硬件组成及软件实现 ,包括CONTINUE诊断、KOEO诊断、ER诊断、OUTPUT诊断及喷油平衡诊断等 ,给出了程序总的流程图 ,详细介绍了故障诊断的原理、故障代码的输出及处理等。试验证明 ,此故障诊断能检测出发动机电控系统中的常见故障