伊兰特轿车氧传感器及曲轴位置传感器的故障检测方法

随着汽车行业的不断发展,进而带动了汽车维修行业的前进。但在汽车检测的实际操作过程中,会发现有时仅仅通过一种检测方法并不能准确确定故障发生的原因和位置,无法排除故障,为维修带来一定的困扰。为能够更好地检测汽车传感器故障,文章针对汽车部分传感器的实际检测方法进行了详细介绍并对实验结果进行简要说明,为之后汽车维修的研究提供基础。     

北京现代伊兰特轿车怠速阀与喷油器故障检测

随着汽车电子技术的不断发展,汽车电控系统故障已成为维修常见问题。文章以北京现代伊兰特轿车为例,详细阐述了怠速阀、喷油器及线路故障导致发动机怠速不稳的检测方法。对怠速阀、喷油器元件及其电路进行故障检测,并用示波器检测喷油器两端和ECU输出的喷油信号波形,通过波形分析诊断故障并给出合理的维修建议。     

针对浮动车异常数据的增强型在线异常点检测算法

在智能交通系统(ITS)中,为了从浮动车数据中获取准确动态的交通信息,需要实时识别并剔除异常数据。为了检测异常浮动车数据,本文提出一种独特的增强型在线非监督离群点检测算法(EOSA)。该算法由SS算法和K-means聚类算法组成,其中,SS算法可采用基于离散变量和连续变量的概率模型来计算异常分值,将K-means聚类算法与SS算法相结合可以有效提高检测精度。本文采用了深圳市浮动车数据来验证EOSA算法,试验结果表明,该算法能够成功检测到异常的数据,其中包含车辆停放和停车等待时的异常GPS记录。此外,通过试验比较,本文提出的EOSA算法比现有六种常用算法都具有更高的异常数据检测精度。EOSA算法有望应用于基于浮动车数据的智能交通系统。