基于支持向量机的汽车ABS系统故障诊断

论文摘要

一个多世纪以来,汽车工业的飞速发展促进了各个国家的经济繁荣,同时也推动了冶金、电子和机械制造等行业的进步。汽车产量的高速增长,给人们的出行和交往带来了极大的方便。同时也带动了服务、旅游和金融保险等产业的发展。但是,不断增加的汽车数量也带来了交通事故的频繁发生,使交通安全问题成为了社会的一大“公害”。为了让汽车能够更加安全稳定地行驶,相继出现了许多新的电子系统,如ABS、ASR、TCS、EPS等。这些电子技术的应用,大大提升了车辆行驶的安全性能,但新的问题也由此而生,自动化程度越高的车辆,系统就越复杂,汽车的故障诊断与维修也就越困难。因此,研发人员在努力设计安全稳定的车辆电子控制系统的同时,也开始注重电子控制系统故障诊断技术的研究与开发。防抱死制动控制系统是在传统制动系统基础上,通过附加ABS压力调节系统构造而成,采用智能控制技术,调节对每个车轮施加的制动力,防止车轮抱死。充分利用道路的附着力,缩短制动距离,尽可能地避免交通事故的发生。通过实际应用表明,该系统以其优越的性能成为了现代汽车的标准配置,所以对ABS系统的故障诊断研究具有重大的现实意义和应用价值。目前,ABS故障诊断方法可分为基于定量模型的诊断方法、基于定性模型的诊断方法和基于数据驱动的诊断方法。基于定量和基于定性的模型诊断方法,只有在基于准确的系统模型基础上才能获得理想的诊断结果,当复杂系统出现故障时则难以应对。因此,针对上述问题本文试图采用基于支持向量机的方法来解决复杂的非线性动态模型的构建问题,以此来证明基于支持向量机的故障诊断是具有可行性的。本文基于防抱死制动系统的控制原理,利用仿真和建模软件,建立制动执行器和传感器失效时的故障仿真模型。应用基于支持向量机的算法,通过故障诊断仿真系统的仿真分析,得到的仿真结果表明汽车ABS系统基于支持向量机方法的故障诊断合理可行,采用的诊断策略正确有效。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 汽车制动防抱死系统故障诊断的意义
• 1.2 汽车故障诊断技术的概述
• 1.2.1 汽车故障诊断技术的定义
• 1.2.2 汽车故障诊断技术的分类
• 1.2.3 汽车故障诊断技术的发展概况
• 1.3 支持向量机方法在故障诊断中的应用
• 1.3.1 支持向量机理论与方法
• 1.3.2 支持向量机理论的应用
• 1.3.3 支持向量机方法在故障诊断中应用的意义
• 1.4 论文研究的内容
• 第2章 汽车ABS 系统
• 2.1 引言
• 2.2 ABS 的基本功能
• 2.3 ABS 系统的优点
• 2.4 ABS 系统的工作原理
• 2.5 ABS 系统的结构组成
• 2.5.1 ABS 系统的传感器
• 2.5.2 ABS 系统的执行器
• 2.5.3 ABS 系统的电控单元
• 2.6 ABS 系统的故障诊断
• 2.7 本章小结
• 第3章 基于AMESim 的ABS 系统模型的建立
• 3.1 引言
• 3.2 AMESim 软件及应用
• 3.3 建立带有ABS 系统的15 自由度整车模型
• 3.3.1 车辆模型
• 3.3.2 转向系统模型
• 3.3.3 动力系统模型
• 3.3.4 空气动力学系统模型
• 3.3.5 悬架系统模型
• 3.3.6 传感器系统模型
• 3.3.7 轮胎系统模型
• 3.3.8 路面系统模型
• 3.3.9 ABS 控制系统模型
• 3.4 本章小结
• 第4章 汽车ABS 系统有无故障情况下的实验仿真
• 4.1 引言
• 4.2 故障模式分析
• 4.3 ABS 系统故障仿真
• 4.3.1 ABS 无故障仿真
• 4.3.2 执行器ABS 阀故障
• 4.3.3 轮速传感器故障
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于支持向量机的ABS 故障诊断系统在MATLAB 实现
• 5.1 引言
• 5.2 统计学基础
• 5.2.1 机器学习的基本问题
• 5.2.2 经验风险最小化原则
• 5.2.3 VC 维
• 5.2.4 学习机器的推广性以及推广性的界
• 5.2.5 结构风险最小化原则
• 5.3 支持向量机理论基础
• 5.3.1 线性可分的最优分类面
• 5.3.2 线性不可分的最优分类面
• 5.3.3 核函数
• 5.4 在MATLAB 环境中建立支持向量机的ABS 故障诊断模型
• 5.4.1 数据采集
• 5.4.2 数据预处理
• 5.4.3 MATLAB 中支持向量机的训练与预测函数的应用
• 5.5 诊断结果与分析
• 5.6 本章小结
• 第6章 全文总结与展望
• 参考文献
• 作者简介及研究成果
• 致谢