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多传感器信息融合技术在车载自诊断系统的研究

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多传感器信息融合技术在车载自诊断系统的研究

多传感器信息融合技术在车载自诊断系统的研究
随着汽车行业的发展,对汽车的性能检测、维修、管理提出更高的要求。通过分析多
传感器数据融合技术故障诊断方法及汽车诊断系统(故障预测与健康管理)的特点,在不
改变当前汽车智能检测系统硬件组成的情况下,将多传感器信息融合技术运用到汽车诊
断系统,并且比较智能化分析系统的故障,以及记录下全部传感器和驱动器的数据,实
现对汽车系统的实时状态监测、健康评估和故障诊断。
O 引言
  目前的大部分故障检测方法往往只是对系统状态信息中的一种或几种信息进行多层
次、多角度的分析和观察,从中提取有关系统行为的特征,所以给系统故障的有效诊断
带来了局限性。比如,在汽车的运动过程中,利用发动机气缸的缸温对发动状态进行诊
断时,由于信号类型中能够提供的信息较少,因而很难做出准确评价。但如果能将气缸
的温度信息、发动机转速,以及汽车的运动速度综合起来考虑,那么就可以对发动机的
状态进行更准确的评价。在某些故障诊断过程中,虽然有时利用一种信息,即可判断机
器的故障,但在许多情况下得出的诊断结果并不可靠。因而多传感器数据融合技术从多
个不同的信息源获得有关系统状态的特征参数进行有效的集成与融合,能较为准确和可
靠地实现系统运行状态的识别和故障的诊断与定位。
  随着微电子技术、现场总线、计算机测控技术、信息与处理技术、无线通信、线控
驱动等技术的发展,多传感器信息融合的智能化诊断技术在汽车系统故障诊断中的应用
已成为一个新的研究方向。多传感器数据融合与所有单传感器信号处理相比,单传感器
信号处理是对人脑数据处理的一种低水平模仿,而通过多传感器数据融合可以更大程度
地获得被测目标和环境的信息量,能够在最短的时间内,以最小代价获取单个传感器所
无法获取的更精确特征。多传感器数据融合的基本原理也象人脑综合处理信息一样,充
分利用多个传感器资源,通过
多传感器信息融合技术在车载自诊断系统的研究
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