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基于数据驱动与发动机障碍诊断研究

  • 发布日期:2014-02-18
  • 责任编辑:jingju
  • 论文字数:42000
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  • 论文编号:fb201402171502478312
  • 论文类型:硕士毕业论文
  • 论文价格:150

第 1 章 绪论


1.1 课题的研究背景以及意义
随着当代汽车的电子化程度持续地提高,汽车性能在得到极大地优化的同时,也导致汽车的控制系统的功能与结构变得愈发的复杂。我们不得不面临在汽车给我们带来方便快捷的同时,也带来了环境污染,交通问题以及能源危机等问题。而当控制系统出现了故障时,维修和诊断也就变得愈发的困难。这便对维修工作人员的知识和经验提出了比原来更高的要求。为了能够迅速诊断故障的部位,提高维修效率,世界各国的研究机构和汽车公司都不约而同地投入大量精力和资金研究汽车发动机电控系统的故障诊断问题。而我国的汽车工业发展比较晚,汽车电子工业整体水平较比发达国家十分落后。因此,对汽车故障诊断方法进行研究对于国内汽车故障诊断技术有着非常重要的现实意义。
随着汽车技术的不断进步,发动机故障诊断的方法和理论研究也得到逐步完善。并且建立起一个科学的、系统的、理性的、全面的汽车故障诊断系统体系。而这些也成为汽车故障诊断和技术的发展趋势及必然要求。值得注意的是,作为发动机故障诊断过程中的关键问题,必须要考虑到多样化的产品结构、系统功能、控制过程自动化以及智能显示信息的复杂性。因此有必要在改变和突破传统观点的经验和技能为基础的现代发动机故障诊断理论和技术基础上,建立一个科学、系统的体系。
合理的发动机故障检测和诊断系统是发动机故障检测诊断行业的必然要求。随着自动化程度的不断提高,不断完善的工作性能,使其结构也越来越复杂,加上一个非常糟糕的工作环境,致使发动机发生故障的频率大大增加。发动机诊断的难度不断地提高,这使发动机成为汽车故障诊断和检测的一个关键内容。因此,改善和提高中国汽车发动机故障诊断方法和诊断技术的研究具有重要的实用价值和理论意义。
车辆的安全性是最重要的汽车性能之一,特别是在社会上的“以人为本”主题情形下,汽车的任何性能指标不能够挑战保证人身安全的底线。发动机作为汽车的动力源,燃料燃烧以及燃料管道等其他关键部件也位于这一部分。因此,发生在这里的故障会造成很大的伤害,会对相关人员和车辆造成不可估量的损害。在高速公路上或其他高速条件下,发动机的故障一般会致使车辆熄火或其他问题,这些都将带来很大的风险。...............
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第 2 章 发动机模型的建立


对于这次课题研究,本文选择使用AMEsim建立发动机模型用以获取数据样本进行仿真实验。首先是考虑到故障设置成本问题,不能对发动机进行破坏再模拟各种故障从而提取故障数据。其次是 AMEsim 软件的可靠性,软件中库文件都是得到了多家业内著名企业如德尔福等的高度认可的,模型的精度、可靠性都值得信赖。但考虑到最终在线诊断的目标,而 AMEsim 模型却是一个开环模型,因此又加入了简单的闭环控制部分,使得模型整体更加完整。而均值模型就使我们更加便利地对其进行调试。之后,又用 Simulink 建立了发动机气缸压力估计估计模型用以捕捉汽缸压力,实现点火系统故障的设置。


2.1 AMEsim 建模


2.1.1 AMEsim 软件介绍
LMS Imagine.Lab AMEsim(Advanced Modeling and Simulation Environment for Systems Engineering)仿真平台的易用性使得多科学领域系统的集成变得非常简单。工程师们所需要做的仅仅是从大量经过试验验证的原件库中选择所需要的元件模型进行连接,就可以通过仿真,准确地预测多科学系统的性能。
通过其丰富的专用库,LMS Imagine.LabAMEsim 避免了繁琐的数学建模工作,切实地节约了大量的时间。通过 LMS Imagine.Lab AMEsim 面向应用的仿真技术,工程师能够评测多物理领域系统中的各种不同子系统的特性。通过这种方法,设计部门能够根据需要满足关键品牌属性,来综合权衡产品各方面的性能。从而在进行昂贵且耗时的样机测试前找到最佳的设计方案。由于 LMS Imagine.Lab AMEsim 能够在设计早期开展前期系统仿真,因而能够真正实现通过关键的设计功能来驱动新产品的开发。
作为一个开放且高效的开发环境,通过 LMS Imagine.Lab AMEsim 用户可以在开发的早期阶段,就对智能的机电一体化系统的各个功能进行性能分析。由于专注于实际的物理系统建模,LMS Imagine.LabAMEsim 将工程师从数值仿真算法和耗时的编程中解放出来。在每一个模型都提供了最基本的工程单元模块,通过这些工程单元模块的组合,能够描述任何元件和系统的功能。而它的丰富物理库,多达 4500 个模型。LMS Imagine.Lab AMEsim 拥有一套标准并经过优化的应用库。这些库中,包含了来自多个不同的物理领域,预先定义好并经试验验证的部件模型。..................
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第 3 章 基于数据发动机故障诊断研究 ...........25
3.1 引言 .................................................................25
3.2 基于数据驱动的故障诊断基础 .....................25
3.2.1 依据特征分类的方法 ..........................................................25
3.2.2 统计分析方法 ......................................................................26
3.2.3 建立数据模型的方法 ..........................................................26
3.3 支持向量机理论基础 ..................................................................27
3.4 基于支持向量机的发动机故障诊断 ..........................................34
3.4.1 数据来源 ..............................................................................35
3.4.2 提取故障特征 ......................................................................35
3.4.3 数据预处理 ..........................................................................37
第 4 章 仿真实验与结果分析 ..............................................................39
4.1 发动机模型说明 ..........................................................................39
4.2 传感器选择 ..................................................................................39
4.3 故障注入及仿真 ..........................................................................40
4.3.1 无故障情况 ..........................................................................40
4.3.2 气路故障 ..............................................................................41
4.3.3 油路故障 ..............................................................................42
4.3.4 配气系统故障 ......................................................................43
4.3.5 点火系统故障 ......................................................................44
4.4 仿真数据的处理 ..........................................................................46
4.5 故障诊断仿真结果分析 ..............................................................48
..............................................

 

全文总结
随着现代电子技术的飞速发展,汽车工业得到了又一步的腾飞。而随着汽车机电一体化的程度不断地提高,汽车在给驾驶者带来更多便捷和科技感的同时也带来了更多安全隐患。特别是日趋严重的污染问题,也让大家重新审视这个庞大产业所带来极大方便和进步同时的种种弊端。可以说,故障诊断和排放的控制已经渐渐成为大家关注的焦点。特别是当美国最开始实施 OBD 法规后,越来越多的研发力量倾向于此。而汽车整体最为核心的部分,发动机更是得到了更多的关注。各种故障检测和诊断的方法,在过去的几十年中随着科学技术的不断进步也不断得以完善。从最开始的简单通过人工经验到通过简单的仪器检测,再到通过权限值来判断信号是否处于正常范围。可以说,误判的几率通过几代汽车人的不断努力,正逐渐地降低着。现如今,随着控制科学的不断推广,基于模型和基于数据的故障诊断方式正在大行其道。而对于发动机这个复杂的机电一体化结构,鉴于它的非线性,大惯性等特性,并且伴随着传感器技术的不断发展,建模的难度和数据的简易获取特性使得基于数据的故障诊断方式得以进一步的推广。本文通过对基于数据驱动的故障诊断的研究,选择了支持向量机法来对发动机进行故障分类和诊断。
通过查阅大量的资料了解了发动机的机理特征和各种诊断方法具体流程。从中了解的一些主流的故障诊断技术,特别是基于数据驱动的故障诊断方法。而后,对几种主流的故障诊断方法加以尝试,将他们与发动机这一个对象结合,认真分析了各种方法的优劣,验证算法有效性和可行性。.........


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