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基于DEBA--SVM算法的发动机远程故障预判诊断研究
| 论文题名： | 基于DEBA--SVM算法的发动机远程故障预判诊断研究 |
| 关键词： | 汽车发动机;远程故障诊断系统;支持向量机;架构设计 |
| 摘要： | 日益发展的社会经济对汽车数量的需求显著增加。我国汽车工业在满足汽车操作智能化、功能多样化开发需求的同时，汽车的故障种类也不断增多，而发动机作为汽车的核心是故障产生的高频部位，因此对汽车发动机的状态监控与故障预测成为重中之重。本文运用支持向量机、4G网络、CAN总线等技术开发一套发动机远程故障预判诊断系统，实现对车用发动机的远程故障实时预测、状态监测、数据存储等功能。主要工作如下： （1）发动机远程故障预判诊断系统整体结构及功能设计。系统基于“核心板+底板”的原则对车载终端硬件进行设计，通过选取CAN总线并制定CAN通信协议实现车载终端与发动机控制器的数据传输，采用4G网络实现车载终端与远程故障预判软件的无线通信，选取支持向量机搭建故障预测模型实现发动机机械故障的预测诊断。 （2）车载终端平台设计。硬件选取S5P4418控制芯片作为车载智能终端主控芯片，EC20作为4G通信模块，MCP2515作为CAN通信模块；软件基于Linux系统进行控制程序设计，分别对CAN总线通信程序与4G网络通信程序进行设计，完成车载终端平台整体设计。对车载终端CAN通信模块和4G通信模块分别进行测试，验证各模块的通信功能。 （3）发动机故障预诊断方法研究。选用归一化处理方法与灰色关联分析方法分别对发动机运行参数样本数据进行处理。搭建基于SVM的发动机故障预测控制算法模型，采用DEBA算法优化支持向量机关键参数。通过样本数据对发动机故障预测模型进行测试，故障预测诊断准确率达到了97.5%，验证了发动机故障预测模型的可行性。 （4）远程故障预判软件开发。使用Python基于Django框架对远程故障预判软件进行设计开发，选用MySQL建立数据库存储发动机运行参数数据，并实现软件与数据库的交互。设计网页端界面直观显示系统的实时监控与故障预诊断功能，通过邮件通知用户故障诊断信息。搭建系统测试平台对系统整体功能进行测试，测试结果表明系统能够及时对发动机故障进行预测诊断，验证了系统整体功能的有效性。 |
| 作者： | 贾奎 |
| 专业： | 动力工程及工程热物理 |
| 导师： | 李捷辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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