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基于车联网的汽车发动机远程故障诊断系统的研究
| 论文题名： | 基于车联网的汽车发动机远程故障诊断系统的研究 |
| 关键词： | 车联网;故障诊断;小波分析;神经网络;汽车发动机 |
| 摘要： | 随着我国汽车保有量不断增加以及电子技术的不断发展，计算机技术、卫星通信技术和互联网技术广泛地应用于汽车，使车辆的技术构成日新月异。由于交通流的增加和汽车技术集成度的提高，使得由汽车故障引起的道路交通安全事故也日益增多。车辆的诊断与维修也不再满足于就车实施，而应顺应技术发展和现实需求通过无线传输技术实现远程车辆监测与故障诊断。借助国家大力推动车联网发展的契机，建立准确、及时的汽车远程故障诊断系统将成为汽车维修行业发展的趋势。 发动机作为汽车的动力来源，其性能状况将直接影响车辆的使用性能，因此，发动机故障成为汽车故障中危害最大的一类。虽然目前已经有了一些关于汽车远程诊断系统的分析研究，但针对汽车发动机故障的专门性诊断系统的研究尚有不足。为了准确、及时的诊断汽车发动机故障，辅助车主进行车辆的维修及保养的相关事宜，本文依托车联网平台，研究结合车内总线技术、故障诊断技术等的汽车发动机远程故障诊断系统。 本文对基于车联网的汽车远程故障诊断系统进行了阐述和研究，涉及车联网架构、车内总线、远程传输、系统工作的基本原理、组成和应用场景等。较为详细地分析了汽车远程故障诊断系统的故障预处理方法和诊断方法。 现有汽车远程故障诊断系统存在的故障特征提取不足、故障处理效率低下等问题，本文提出了相应的改进方法。即利用小波阈值去噪的方法对车辆一定工况下的数据流进行预处理，提取发动机故障特征;然后，通过BP神经网络建立故障特征与故障类别的对应关系，准确识别故障情况，从而诊断发动机故障。并通过实验证实采用本文的故障特征提取与处理方法获得的发动机故障信息在远程故障诊断系统传输中能保证其稳定、信号完整和对汽车发动机故障识别的准确性，并且能在一定程度上使故障诊断系统的诊断效率得到提升，也为实现汽车在线诊断提供了一种理论方法。 |
| 作者： | 张琦 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 李翔晟;蒋淑霞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南林业科技大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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