基于ARM9的汽車發(fā)動機故障診斷及預報系統(tǒng)設計.pdf

1、伴隨著社會的快速發(fā)展,汽車產業(yè)已成為現(xiàn)代社會的一個重要標志。在計算機和電子技術快速發(fā)展的背景下,汽車已經和電子技術緊密結合在一起,汽車的機械結構更加復雜,運行性能更加完善。汽車結構和技術的進步,促使汽車故障診斷技術必須以新的理論方法和檢測手段來滿足現(xiàn)代汽車故障診斷的要求,從而降低汽車尾氣排放及噪聲污染、節(jié)約能源,減少汽車維修成本,延長汽車使用壽命,使汽車安全、可靠、平穩(wěn)的運行。
　　 本文開發(fā)了基于ARM9處理器的汽車發(fā)動機故障

2、診斷及預報系統(tǒng)。該系統(tǒng)是一款車載式檢測設備,它可以實時讀取表示發(fā)動機運行狀態(tài)的典型數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進行分析處理,從而判斷發(fā)動機的運行狀態(tài)及可能發(fā)生故障的概率,實現(xiàn)故障診斷及預報功能。
　　 本文從硬件和軟件兩方面,對汽車發(fā)動機故障診斷及預報系統(tǒng)的設計過程進行了詳細的介紹。硬件方面介紹了系統(tǒng)硬件平臺總體結構,對各個硬件模塊原理圖進行分析,并且完成了硬件PCB板的制作；軟件方面給出系統(tǒng)軟件總體架構,介紹了基于Windows CE操

3、作系統(tǒng)開發(fā)流程,并給出了基于CAN總線通信協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_發(fā)過程。
　　 系統(tǒng)在傳統(tǒng)神經網絡基礎上,將模糊理論和神經網絡相結合,有效提取故障信息特征；引入慣性項及改變學習速率,提高神經網絡收斂速度；利用遺傳算法優(yōu)化神經網絡,解決學習過程中陷入局部最優(yōu)問題。系統(tǒng)采用改進的神經網絡,以汽車發(fā)動機失火故障為例,對其進行了分析介紹。實驗結果表明本文開發(fā)的基于ARM9的汽車發(fā)動機故障診斷及預報系統(tǒng)能有效的對汽車發(fā)動機失火故障進行診斷。