文档介绍：嵌入式车载状态监测与故障诊断系统
嵌入式车载状态监测与故障诊断系统
【摘要】介绍了一种全新的基于ARM嵌入式车载状态监测与故障诊断系统,探讨了车载状态监测与故障诊断系统的基本原理。分析了该系统的硬件组成部分。还研究了嵌入式软件系统的设计方法,能够满足状态监测与故障诊断的需要。该系统必将作为一种全新的汽车电气配置于汽车中。
【关键词】嵌入式;汽车故障诊断;专家系统;ARM
随着技术的发展,人们在工业控制、检测设备及故障诊断等系统的设计中,也越来越智能化,精密化,汽车故障诊断系统亦是如此。现有的汽车故障诊断系统全部是大型固定设备,一般是汽车出了故障,停车后才能诊断。不仅使用不方便也不能有效的预防汽车故障。本系统就是基于嵌入式的车载故障诊断系统,可以实时检测汽车的各项指标是否正常,并通过液晶显示器显示出来,它安装在汽车驾驶室内,驾驶员随时可以看到汽车的各项指标,如果那一项指标超出正常范围,该系统通过蜂鸣器提示驾驶员,它能够及早发现问题,避免一些不必要损失,方便维修人员维修。
一、车载状态监测与故障诊断系统原理
首先要建立专家故障诊断系统,它由知识库与推理机组成。知识库收集提炼了具有相当经验的汽车维修人员和诊断专家对于故障原因的认识。根据他们多年的故障诊断的经验和方法归纳成数据库规则。数据库收集了包括内燃机爆响、气门响等80余个规则。推理机是一个软件系统,运用知识库提供的关于数据域规则的知识,进行自动推理求解问题。
1. 知识库的建立。
系统知识库采用故障原因-征兆二元布尔关系矩阵来描述布尔函数:E=(S1,S2,…,Sn;R1,R2,…,Rm)。一个普通的故障原因与征兆图如图2:
其中:Rj为第j种类型故障类型;Si为第i种征兆;m为可能故障原因类型数;n为检测到征兆类型数;为当故障Rj发生时征的Si可能状态,且Iij为故障发生时,征兆Si可能的状态且
。
推理机制我们采用的是基于上述模糊关系矩阵的推理。它把所有的故障表示成一张模糊的关系矩阵表,每一个矩阵值表示相应的故障症状可能确定的故障类型的贡献程度。亦称作模糊模型用A=(a1,a2,…,an)表示。当对系统进行故障信号采集,然后对每一个征兆类型赋值1或0,来确定函数G(·)(它表示某一故障原因组合具有的原因)。通过对数G(·)描绘的观察征兆结果叫做观察矢量,用S′表示。且令S′=()。如果能观察到征兆Si,则的值为1,反之为0,这时会得到一个观察矢量S′,即给函数G(·)赋了值,此时可以得到一个矢量结果用A表示,A=(a1,a2,…,an)此时模型建立完成。
由专家确定的模糊关系矩阵表示为R,R=[ri,j]mxn其中m为结论个数,按照以下的模糊推理算得到结论:D=R·CT。其中·表示矩阵运算,D表示结(d1,d2,…,dn)论集中由每个结论结果所构成的m??的向量,T表示转置。D=(d1,d2,…,dn)表示第i个结论经过推理之后的值。取其中第j个结论作为最终的推理结论其中,j│dj=MAX(d1,d2,…,dn)即取其中的最大值作为最终的推理结论值。我们称之为预测值,当该输出变量的实际观测值与预测值之间的差异超过某阀门值,就可以检测出故障。
二、诊断系统硬件设备
ARM微处理器是32位嵌入式RISC微处理器,低功耗、高性能、低成