摘要: |
汽车控制的电子化使得汽车的安全性、动力性、经济性等得到了很大的提高,但同时也带来了新的问题。一方面,汽车电控系统日趋复杂,给汽车维修工作带来了越来越多的困难;另一方面,汽车电控系统的故障容易导致汽车不能正常运行和严重失控。针对这种情况,必须对汽车电控系统进行故障监测和诊断,以提高汽车运行的安全性并减少后期维护的复杂程度。无级变速器作为理想的汽车传动装置,具有结构简单、操作方便、性能优良等特点。本文结合先进的故障诊断方法,针对汽车无级变速器建立故障诊断系统,具体研究内容如下:
分析无级变速器的结构及工作原理并研究汽车故障的种类与特点,阐述故障诊断的主要理论与方法。
建立了以TMS320LF2407A为主控芯片的汽车无级变速器故障诊断系统的硬件结构。对无级变速器系统进行信号分析,选择相应的传感器进行信号采集,并设计了信号调理电路、串行通信接口电路、CAN控制器模块接口电路和电源电路。
设计了下位机软件的总体结构及各功能模块,在DSP集成开发环境CCS2.0下完成各模块软件的编制和调试,实现了汽车故障诊断系统下位机的数据采集功能。编写串行通信程序,进行下位机与上位机之间的通信。
在研究了神经网络基本理论的基础上,着重从应用角度分析了BP神经网络的结构、学习过程和设计要点。最后结合汽车故障诊断的特点和要求,进行BP神经网络的结构与算法设计并完成了相应的BP网络仿真。仿真结果表明,采用动量-自适应算法的BP神经网络能够对汽车故障进行有效的诊断。
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