基于车联网的汽车发动机远程故障诊断研究

论文摘要

针对当前汽车发动机远程故障诊断需求,结合当前的智能算法与通信技术,提出一种基于车联网与改进神经网络的发动机故障诊断系统。为实现研究的目的,首先就当前车内网故障采集传输与故障诊断存在的问题,利用车联网对发动机故障采集进行搭建;其次,为更好地提取汽车发动机故障特征,采用小波去噪与神经网络结合的方式,通过小波去噪完成对故障特征的预处理,以提高故障特征提取的效果,然后利用神经网络算法完成对故障特征的识别,最后通过搭建试验平台,以火花塞点火产生的波形为例,对方案进行了试验验证,结果表明本试验方案的识别正确率高于传统的OBD识别方法。

论文目录

• 引言
• 1 发动机远程故障采集构建思路
• 2 系统详细设计
•   2.1 车载终端整体架构设计
•   2.2 CAN通信设计
•   2.3 发动机故障识别算法设计
•     2.3.1 故障识别整体思路
•     2.3.2 小波阈值去噪故障预处理
•     2.3.3 BP神经网络故障诊断
• 3 试验验证
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 林素敏,刘方,段少勇

关键词: 车联网,发动机故障,远程诊断,神经网络,小波去噪

来源: 小型内燃机与车辆技术 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 杨凌职业技术学院

基金: 杨凌职业技术学院科学研究基金,基金编号(A2017004)

分类号: U472.9

页码: 57-60

总页数: 4

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