智能进入和起动系统故障诊断..

智能进入和起动系统故障诊断..
智能进入和起动系统故障诊断..

国家职业资格全国统一鉴定

汽车维修工技师论文

(国家职业资格二级)

论文题目:智能进入和起动系统故障诊断

姓名: *** 身份证号: 440**********16 准考证号:

所在省市:广东省广州市

所在单位:广州**汽车销售服务有限公司

智能进入和起动系统故障诊断

***

广州**汽车销售服务有限公司

摘要:

凯美瑞240V车型智能进入和起动系统可以通过携带钥匙但不需要使用钥匙或发射器按钮实现进入功能和按钮起动功能。本文主要介绍一部2010年款的丰田凯美瑞轿车,由于MPX多路通信系统故障,造成智能钥匙系统不能正常工作,发动机不能正常起动。通过仔细的线路检查,最终发现MPX系统的故障点,并顺利解决故障。

关键词:工作原理非常规强行进入系统

一、前言

智能进入和起动系统日益流行,在为人们带来便利的同时,也常常会因为对这项新技术的不了解而给我们的车主带来不小的麻烦。本文通过对丰田凯美瑞240V车型的智能进入和起动系统的介绍和案例分析,使读者能够了解智能进入和起动技术,希望能帮助广大汽车客户和维修技术人员能够解决与之相关的技术问题。

凯美瑞240V智能凯进入和起动系统不仅具有无线门锁远程控制功能和发动机停机器功能,还可以通过携带钥匙但不需要使用钥匙或发射器按钮实现进入功能和按钮起动功能,如果要进入和起动没有带该系统的车,就必须使用钥匙把车门锁和点火开关打开,而带有智能进入和起动系统的汽车就可以省去了这些操作。智能进入和起动系统不是在任何时候都能起作用,仅当钥匙处于执行区域时,智能进入和

起动系统的特殊功能才能起作用,否则汽车就失去防盗作用。该车钥匙也不是普通的钥匙,钥匙包括了机械钥匙,无线门锁摇控发射器,智能进入和起动系统收发器,以及用于发动机停机器控制的应答器芯片。每个控制单元通过MPX多路通信系统进行连接,传送各种信号。智能进入和起动系统的执行区域如(图一)所示,由前车室振荡器,后车室振荡器,左前门振荡器,行李厢内振荡器和行李厢外振荡器形成,而前车室振荡器和后车室振荡器形成按钮起动功能的执行区域,其它的振荡器就形成进入功能执行区域(注:中国凯美瑞副驾驶室门则没有执行区域)。

(图一)

三、维修步骤

(一)故障现象

救援拖回车辆,客户反映,前几天贴完防爆膜,车辆试过有时不能着车,但后来不知怎么就可以着车了,这次无论怎么也着不了车。仪表灯也不亮,经检查,确实如车主反映一样,电池有电,但仪表不能点亮。智能钥匙系统不能打开到ACC和IG-ON状态,踩住刹车踏板,点火按钮也没有点亮绿色的指示灯,也不能启动发动机。遥控上锁、解锁功能正常,智能进入功能失效,用钥匙贴紧点火按钮,也没有任何反应。测量蓄电池电压,12.4V,正常。

(二)故障分析

除凯美瑞240V以外的其它车型没有带智能进入和起动系统,如果要起动不带智能进入和起动系统的车型,就必须将点火钥匙插入点火开关,并转动钥匙,使点火开关从OFF挡转到START挡,而凯美瑞240V的起动只需要踩下制动踏板且钥匙处于前后振荡器形成的执行区域内的情况下,简单地按一下处于方向盘右边的推进式发动机开关就可以实现起动发动机,起动功能主要由发动机开关,钥匙,前后振荡器,调谐器,主体ECU,认证ECU,刹车灯开关,ID代码箱,转向锁止ECU,发动机ECU和组合仪表等实现。而主体ECU控制着起动功能,如(图二)所示,起动功能具有不同的电源控制模式,以适应不同的制动踏板状态和换挡杆位置,驾驶员可根据发动机开关的指示灯点亮状态来判断当前电源模式和发动机能否起动,而指示灯有琥珀色和绿色,指示灯状态如表1所示,起动功能具有五种电源模

式。

图二表1:

驾驶员持有钥匙进入车内,换挡杆在“P”或“N”位置,同时踩下制动踏板,当按下发动机开关时,主体ECU可识别该开关的信号,并将钥匙认证请求传输至认证ECU,认证ECU通过前后振荡器,发出钥匙请求信号,如钥匙在起动功能的执行区域内时,接收请求信号并将其ID代码传送到调谐器,调谐器把ID代码送回认证ECU,认证ECU对ID代码进行判断和检验,当ID代码正确时,认证ECU向主体ECU发出钥匙检验OK信号,这时主体ECU先接通ACC继电器,再接通IG继电器。当认证ECU检查到电源从“OFF”转换“IG-ON”时,将转向开锁信号传送到主体ECU和ID代码箱,主体ECU给转向锁止ECU提供电源,而ID代码箱发送开锁信号,松开转向锁止。认证ECU检查到转向开锁后,将发动机停机器脱开信号传送至ID代码箱,ID代码箱检验正确后,将发动机停机器脱开信号传送至发动机ECU,脱开发动机停机器,而主体ECU检查到转向处于开锁状态后,向发动机ECU发出起动机请求信号,使起动机启动。在这个过程中,主体ECU也有直接输出起动机继电器信号,而没有通过发动机ECU,以避免起动机操作失败(如当供给发动机ECU的电源电压过低)。

当钥匙电池电量不足时,按上面的操作是不能起动发动机的,如图3所示。如果在钥匙电池电量较低时,操作智能进入和起动系统在踩下制动踏板的同时,将钥匙靠近发动机开关,当组合仪表上蜂鸣器响起后,5秒内按下发动机开关,智能进入和起动系统将正常工作。在正常情况下,主体ECU接收到刹车灯开关信号时,将钥匙认证请

求信号传送至认证ECU。但当认证ECU没有从调谐器接收到ID代码时,就激活内置于发动机开关中的应答器钥匙放大器,应答器钥匙放大器输出发动机停机器无线电波到钥匙,钥匙接收到无线电波并回复无线电波到应答器钥匙放大器,这时应答器钥匙放大器将钥匙ID 代码与无线电波回复合在一起,传送到认证ECU,认证ECU判断并检验ID代码,并将钥匙检验OK信号传送到主体ECU,同时使蜂鸣器响起,系统恢复正常工作,当电源处于IG—ON状态时,主体ECU 和认证ECU可以检测智能进入和起动系统中的故障,当有故障时,发动机开关的琥珀色指示灯将闪烁,以警示驾驭员,同时,ECU可根据故障在存储器中储存5位的DTC(诊断故障代码),如果出现故障则不能成功地操作该系统。

图3

(三)故障诊断

根据经验车辆在外面贴膜会容易导致仪表台下的电子元件进水而发生故障,再结合上面智能进入和起动系统的工作原理,初步估计故障原因:(1)认证ECU的连接器和线束进水;(2)主体ECU的

连接器和线束进水;(3)ID代码箱的连接器和线束进水;(4)其他问题。

由于不能打开到“IG-ON”状态,所以不能用丰田诊断仪IT-2直接查询DTC(故障代码)。对于电气系统的故障诊断,最理想的状态是ECU(电子控制单元)里有相应的DCT存在。但是现在智能进入和起动系统根本不能打开,诊断仪是不能进入系统查询的,根据先易后难的原则,决定首先检查相关ECU的电源及线束情况。

(1)拆下右侧A柱踏脚板和手套箱,检查认证ECU、连接器、线束,没有发现明显的进水。测量其工作电压为12.4V,正常范围,接地良好。

(2)拆下左侧A柱踏脚板和仪表板下饰板,检查主体ECU背面的连接器、线束,也没有明显的进水痕迹。主体ECU正面的连接器进水几率不高,没有重点检查。

此时,我们的工作遇到了问题,如果要检查仪表台下方的线束就得耗费大量的时间拆掉仪表台,即使把仪表台拆掉,剩下大量的线束和连接器的检查也要耗费很多的时间。于是,我们只好请求技术支援。经过技术主管的诊断,采用了一种非常规的方法方便的解决了问题。如下:

根据智能进入和起动系统的电路图(图六),决定强行接通ACC继电

IG1

图六

继电器,让智能系统工作起来,如(图四)所示。此时可以用IT-2进入“Entry&Start”系统,读取DTC,发现有两个历史故障码,如(图

五)所示。B2785 LIN连接的ECU之间通信故障;B2789 ID BOX 无响应。

B2785 LIN连接的ECU之间通信故障说明如下:

当来自认证ECU 的LIN 通信停止一段时间时,这个DTC 被输出。根据维修手册如果同时检测到DTC B2785 和DTC B2786、B2789 或B2287,则应首先排除DTC B2786、B2789 或B2287故障。

如(图七)B2789 ID BOX 无响应故障说明:

当认证ECU 连续10 秒没有接收到来自ID 代码箱的LIN 通信时,该DTC 被输出。

表2:

图七

(四)故障排除

根据检测到的DTC,可以判定问题出现智能进入和起动系统的LIN通信线路上,重点检查MPX多路通信系统。在把仪表板总成拆下来,根据丰田凯美瑞维修手册的指导,详细检查认证ECU到ID代码箱的通信线路,没有发现异常,ID代码箱的连接器和电路板也没有进水痕迹。根据丰田凯美瑞的电路图,顺着LIN线的走向检查,4号接线盒外观没有异常,测量LIN线到认证ECU和ID代码箱的电阻,全部正常。再次检查4号接线盒到主体ECU的通信线路,终于发现故障点,如(图八)所示,IR连接器9号端子和10号端子出现铜绿,9号端子正好就是LIN通信线路。10号端子是自动防眩目后视镜的电源线。

图八

由于主体ECU的IR连接器进水,导致LIN通信线路断路,MPX 多路通信系统不能正常工作。把两个端子清理干净,装复试车,智能

进入和起动系统全部恢复正常,故障排除。交车三天后,电话回访客户,故障再也没有出现,故障彻底解决。

三、结束语

本次维修采用非常规诊断方法,使得电子控制单元可以工作起来,通过使用诊断仪读取电控单元的故障代码,快速确定故障点,节省了大量电气线路测量的时间。但这种方法的运用必须建立在充分熟悉和理解系统原理的基础上。现代汽车的功能越来越强大,电子设备也越来越复杂。作为一名合格汽车维修技师,必须熟悉各种电子控制系统的工作原理,熟练掌握各种诊断仪器的使用,熟练掌握智能诊断仪的故障码查询、数据流查询、执行器测试等功能。

致谢:

由于本人水平有限,写作过程中难免有错漏,恳请各位老师批评指正。同时本文在写作过程中得到技术主管和广东机电职业技术学院汽车专业各位老师的大力帮助,在此深表感谢。

五、参考文献

(一)TOYOTA 凯美瑞新车特征2006年6 月

(二)TOYOTA 凯美瑞维修手册2006年6 月

(三)TOYOTA 凯美瑞电路图2006年6 月

故障诊断专家系统及其发展

综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.360docs.net/doc/842072743.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要:随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持,在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词:人工智能,技术,模式识别,前景 Abstract:In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一,引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二,现状 以地图模式识别为例,地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下,

汽车启动系统的常见电路故障分析

启动系统典型故障 启动系统的典型机械故障诊断排除 一、启动机空转 1故障现象与故障原因 接通启动开关后,只有启动机快速旋转而发动机曲轴不转。这种症状表明起动机电路畅通,故障在于启动机的传动装置和飞轮齿圈等处。 2 ?故障诊断方法 (1)若在启动机空转的同时伴有齿轮的撞击声,则表明飞轮齿圈牙齿或启动机小齿轮牙齿磨损严重或已损坏,致使不能正确地啮合。 (2)启动机传动装置故障有:单向啮合器弹簧损坏;单向啮合器滚子磨损严 重;单向啮合器套管的花键槽锈蚀,这些故障会阻碍小齿轮的正常移动,造成不 能与飞轮齿圈准确啮合等。 (3)有的启动机传动装置采用一级行星齿轮减速装置,其结构紧凑,传动比 大,效率高。但使用中常会出现载荷过大而烧毁卡死。有的采用摩擦片式离合器,若压紧弹簧损坏,花键锈蚀卡滞和摩擦离合器打滑,也会造成起动机空转。 汽车启动系主要由启动机和启动控制电路所组成,其故障有机械方面的,也有电器方面的。常见的故障现象有启动机不转,启动机运转无力,启动机空转而发动机不能启动,发动机启动后启动机运转不停,驱动齿轮与飞轮齿圈不能啮合且有异响等,下面就此逐一分析一下。 故障现象:打启动机时,有时能运转将发动机启动、有时不运转不能将发动机启动。 故障检修: 故障现象是打启动机时,有时启动机转动能将发动机启动;有时则不转动。在启动机不转动时,其电磁开关有吸动的“嗒、嗒”声。 检修时,首先检查蓄电池,确认其电量充足。然后把启动机从发动机上拆下来,解体检查。检查中发现它的四只电刷过度磨损,整流子表面有明显的烧痕。由于电刷和整流子接触不良,造成了启动机时转时不转的故障。用车床把整流子表面修复,再更换四只新的电刷,将启动机修复后装车试验。此时打启动机,启动机正常驱动发动机,发动机也顺利着车。故障完全排除。 二、启动机不转 1.在启动机不能正常转动时,表现为动力下降。 检修时,首先检查蓄电池,确认其电量充足。然后把启动机从发动机上拆下来,在拆卸过程中发现启动机的前滑动轴承已从发动机后瓢上的轴承孔中脱出。 启动机转子因前轴承损坏失去支撑,造成了转子扫膛动力下降,所以有时无力驱动

智能进入与起动系统产品规格说明书范本

智能进入与起动系统 1产品概述 (1) 1.1目的 (1) 1.2定义和缩写 (1) 1.3参考文档 (1) 1.4参考标准 (1) 2产品结构和原理 (1) 2.1系统框图 (1) 2.2产品组成列表及供货方式 (2) 2.3功能概述 (3) 2.4智能钥匙技术指标 (4) 2.5RKE(遥控)功能逻辑描述 (5) 2.5.1遥控解锁(车门锁)功能 5 2.5.2遥控闭锁(车门锁)功能 6 2.5.3遥控解锁(行李箱锁(后背门))功能 7 2.5.4遥控寻车功能

8 2.6PE(智能进入)功能 (9) 2.6.1智能操作区域界定 9 2.6.2PE解锁(车门锁)功能 10 2.6.3PE闭锁(车门锁)功能 11 2.6.4PE解锁(行李箱锁(后背门))功能 13 2.7PS(智能起动)功能逻辑描述 (14) 2.7.1PS钥匙预认证 14 2.7.2PS钥匙认证 15 2.7.3电源适配功能 15 2.7.4发动机起动流程 18

2.7.5紧急起动功能 19 2.7.6强制起动功能 20 2.7.7紧急停机功能 21 2.8备用钥匙功能 (22) 2.8.1备用进入功能描述 22 2.8.2备用起动车辆、电压切换功能描述 22 2.9发动机防盗功能逻辑描述 (23) 2.10EMS认证流程 (23) 2.10.1EMS认证算法 23 2.10.2防盗知识灯功能 23 2.11起动按钮检测及LED操纵 (23) 2.11.1起动按钮按键检测及诊断

23 2.11.2起动按钮背景灯操纵 24 2.11.3起动按钮工作指示灯操纵 25 2.12ESCL操纵 (26) 2.12.1硬件接口电路 26 2.12.2ESCL 解锁 26 2.12.3ESCL 闭锁 27 2.13提示功能逻辑描述 (29) 2.1 3.1起动未找到钥匙或者钥匙不合法提示功能 29 2.1 3.2智能钥匙离开提示功能 29 2.1 3.3智能钥匙低电量提示功能 32

模式识别与智能系统

模式识别与智能系统 (081104) 一、培养目标 培养热爱祖国,拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,遵纪守法,品德良好,具有服务国家、服务人民的社会责任感,掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识,具有创新精神、创新能力和从事科学研究、教学、管理等工作能力的高层次学术型专门人才。 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。 本学科培养德智体全面发展,具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知识和实践技能,了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态,能够适应我国经济、科技、教育发展需要,面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。学位获得者业务上应具有具备从事在本学科及相关学科领域独立开发研究工作的能力,注意理论联系实际,能够分析和解决现代经济建设和交叉学科中涌现出的新课题;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;较为熟练地掌握一门外国语;具有健康的体格。 二、研究方向 (一)智能机器人系统 主要进行智能机器人控制与决策系统的研究与开发,包括自主移动机器人、特种机器人、服务机器人、工业机器人等内容。机器人的自主定位、导航、避障与多机器人协调控制为主要研究方向。 (二)系统仿真技术与应用 主要研究方向为控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。 (三)图像处理与计算机视觉 研究图像信息获取、处理、分析、理解与识别分类等理论与技术,研究图像处理技术在医学影像处理、动态目标识别与跟踪、智能交通系统、军事等领域的工程应用问题。 (四)建筑智能化技术 本方向以建筑智能化技术为背景,主要研究智能建筑系统集成理论与技术、

电控发动机难以起动的故障诊断与分析 论文

目录 摘要 (1) 关键词 (1) 前言 (2) 第一章绪论..................................................................................................... .3 1.1 \现代汽车电子控制系统概述 (3) 1.2 现代汽车电子控制系统的组成 (3) 第二章发动机不能启动的诊断程序 (3) 2.1 向用户询问有关情况 (3) 2.2外观检查及故障再现 (3) 2.3进行基本检查 (3) 2.4读取故障代码 (3) 2.5 故障代码清除 (3) 第三章发动机不能启动的诊断方法………………………..………………………………… 4. 3.1检查点火系统 (4) 3.2检查油路 (5) 3.3检查气路 (5) 3.4检查机械部分 (5) 3.5检查电脑(ECU) (5) 第四章发动机故障案例................................................................... .. (5) 4.1奇瑞东方之子发动机无法启动故障分析 (5) 4.2宝马530i轿车冷热车难以起动分析 (6) 4.3捷达王汽车无法起动故障分析检修 (7) 4.4长安奥拓汽车无法起动故障检修 (8) 总结 (8) 致谢 (9) 参考文献 (9)

电控发动机无法启动 摘要: 本篇论文主要内容是发动机起动困难的故障以及故障的排除。其中,重点介绍了发动机起动困难的故障现象、故障原因和故障的诊断与排除的方法。通过分析其故障诊断的原因,并结合实践介绍各种诊断试验的基本要领,阐明引起各种故障的原因及解决方法。 关键词:发动机、发动机起动困难、;故障现象;故障原因;故障诊断与排除 第一章绪论 1.1 现代汽车电子控制系统概述 现代轿车电控技术的理论基础就是现代控制理论。从早期的经典控制到目前的智能控制,控制理论在汽车电控中得到了广泛的应用。主要有PID控制、最优控制、自适应控制、滑模控制、模糊控制、神经网络控制以及预测控制等。现代控制理论的发展使得电控系统更能适应复杂的多变量系统、时变系统和非线性系统,甚至对于数学模型不甚精确的系统也能实施精确有效的控制。而这正是发动机电控得以实现的前提。就其结构而言,电控系统主要由传感器、电子控制组件(ECU)、执行器3个部分组成。传感器作为输入部分,用于测量物理信号(温度、压力等),将其转换为电信号;ECU的作用是接收传感器的输入信号,并按设定的程序进行计算处理,输出处理结果;执行器则根据ECU输出的电信号驱动执行机构,使之按要求变化。 1.2现代汽车电子控制系统的组成 1.2.1电子控制组件(ECU) ECU以微机为中心。还包括前置的A/D转换器、数字信号缓冲器以及后置的信号放大器等。微机运算速度快、精度高,能实时控制,并具备多中断响应等功能。目前除了8位、16位微机外,32位特别是64位微机已开始逐步使用。而且,不仅有通用型微机和单片机,专用的汽车微机也已研制出来。正是微机技术突飞猛进的发展促进了汽车电控技术的不断完善。可以说,当前ECU的发展总趋势是从单系统单机控制向多系统集中控制过渡。不久以后,汽车电控系统将采用计算机网络技术,把发动机电控系统、车身电控系统、底盘电控系统及信息与通信系统等各系统的ECU相联结,形成机内分布式计算机网络,实现汽车电子综合控制。

智能进入和起动系统故障诊断汇总

国家职业资格全国统一鉴定 汽车维修工技师论文 (国家职业资格二级) 论文题目:智能进入和起动系统故障诊断 姓名: *** 身份证号: 440**********16 准考证号: 所在省市:广东省广州市 所在单位:广州**汽车销售服务有限公司

智能进入和起动系统故障诊断 *** 广州**汽车销售服务有限公司 摘要: 凯美瑞240V车型智能进入和起动系统可以通过携带钥匙但不需要使用钥匙或发射器按钮实现进入功能和按钮起动功能。本文主要介绍一部2010年款的丰田凯美瑞轿车,由于MPX多路通信系统故障,造成智能钥匙系统不能正常工作,发动机不能正常起动。通过仔细的线路检查,最终发现MPX系统的故障点,并顺利解决故障。 关键词:工作原理非常规强行进入系统 一、前言 智能进入和起动系统日益流行,在为人们带来便利的同时,也常常会因为对这项新技术的不了解而给我们的车主带来不小的麻烦。本文通过对丰田凯美瑞240V车型的智能进入和起动系统的介绍和案例分析,使读者能够了解智能进入和起动技术,希望能帮助广大汽车客户和维修技术人员能够解决与之相关的技术问题。 凯美瑞240V智能凯进入和起动系统不仅具有无线门锁远程控制功能和发动机停机器功能,还可以通过携带钥匙但不需要使用钥匙或发射器按钮实现进入功能和按钮起动功能,如果要进入和起动没有带该系统的车,就必须使用钥匙把车门锁和点火开关打开,而带有智能进入和起动系统的汽车就可以省去了这些操作。智能进入和起动系统不是在任何时候都能起作用,仅当钥匙处于执行区域时,智能进入和

起动系统的特殊功能才能起作用,否则汽车就失去防盗作用。该车钥匙也不是普通的钥匙,钥匙包括了机械钥匙,无线门锁摇控发射器,智能进入和起动系统收发器,以及用于发动机停机器控制的应答器芯片。每个控制单元通过MPX多路通信系统进行连接,传送各种信号。智能进入和起动系统的执行区域如(图一)所示,由前车室振荡器,后车室振荡器,左前门振荡器,行李厢内振荡器和行李厢外振荡器形成,而前车室振荡器和后车室振荡器形成按钮起动功能的执行区域,其它的振荡器就形成进入功能执行区域(注:中国凯美瑞副驾驶室门则没有执行区域)。 (图一)

电力系统故障的智能诊断综述

电力系统故障的智能诊断综述 发表时间:2016-06-30T14:34:41.580Z 来源:《电力设备》2016年第9期作者:李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 [导读] 在电力系统中,设备故障诊断和厂站级的故障诊断经过了几十年的发展和改革,现今已经较为成熟,而电力系统层面的故障才刚刚开始。 李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 (国网新疆检修公司新疆乌鲁木齐 830000) 摘要:常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等,专家系统技术应用最广,最为成熟,但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等,并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。基于此,本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。 关键词:电力系统;故障;智能诊断 引言 文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述,通过对电力系统的简介,和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析,并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策,文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。 1电力系统概述 电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统的主要功能是将自然界中的能源,通过先进的发电动力装置,将能源转换为电能。在通过输电线路和变压系统,将电能传送到各个用户。为了实现这一功能,电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统,对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度,以保证用户获得安全、优质的电能。 2电力系统故障智能诊断技术及发展现状 2.1智能故障诊断技术 传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型,均需要人工进行信息的处理和分析,缺乏自主学习能力。随着人工智能技术这一新方法的产生及发展,为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验,通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理,从而解决复杂的诊断问题。 目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。 目前,在对电网故障智能诊断领域的研究中,依靠单一智能技术的系统多,信息的综合利用研究较少,协同技术的研究应用更少;投入运行的诊断系统多为专家系统,但是离线运行的多,在线运行的很少。即使广泛投入使用的专家系统也同样存在着:(1)知识的获取和管理问题,难以获取较高适应度和准确度的知识。(2)推理的效率问题。(3)故障诊断的在线应用问题,目前仅限于离线故障诊断,该结论不能指导对电网的实际控制。(4)故障诊断的动态分析问题,缺乏故障的动态分析,从而屏蔽了很多有用的细节,尤其是各元件之间的相互关联关系等。基于以上问题,采用决策树方法可以对系统信息进行归类梳理,可以提高专家系统的速度;通过粗糙集方法建立清晰的数学模型;采用数据挖掘和关联性规则可以提高故障诊断分析的准确度。这几种方法的结合应用有助于提高故障诊断的智能水平、效率和准确度。 2.2电力系统故障智能诊断发展现状 电力系统连锁故障分析理论与应用中提到,电力系统故障智能诊断是相对传统的故障诊断而言的。在传统的故障诊断方法可划分为两类。其一是关于信号出路的方法。其二是数学模型的方法。这些都需要人为地区判断和分析,这些方法应用是没有自动化的处理能力。故障的智能诊断是将传统的方法,与当下先进的计算机技术有效的结合,形成的人工智能技术的新方法,对电力系统的故障进行智能的诊断,这是故障诊断技术发展的新时期。 3智能故障诊断面临的问题和对策 3.1智能故障诊断面临的问题 知识的获取和管理问题,也可以说是规则的表达和维护问题。知识是专家系统行为的核心,如何根据系统的变化,获取具有较高适应度和准确度的知识(规则)。对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理,是专家系统亟需解决的首要问题。 推理的效率问题,也可以说是如何解决规则组合爆炸的问题。规则库的规模增大以后,搜索的运算量迅速增长,尽管人们提出了许多算法,规则组合爆炸的问题还是没有得到满意的解决。 故障诊断的在线应用问题。以往的故障诊断离线运行,只能告诉调度员已有故障是如何发展的,因为运行方式的多变性,离线故障诊断结论不一定能够指导调度员对电网的实际控制;只有做到在线运行,才能及时帮助调度员进行控制决策。 故障诊断的动态分析问题。以往的故障诊断只能进行静态分析,忽略了故障动态过程的大量有用的细节,尤其是采用了高速保护的大型电网,更加需要分析动态过程,例如快速相继开断过程中的顺序和相互关系、复杂故障中各元件之间的相互影响、电压崩溃的动态过程、运行方式切换或调度控制过程对电网的影响等。 3.2智能故障诊断面临问题的解决对策 对于知识的获取和管理问题,可以采用提高故障诊断系统的学习能力的方法,如 ANN、数据挖掘、仿生学方法等。这些智能方法都有其优点和局限性,需要有针对性地应用。 对于推理的效率问题,可以采用计算速度更快的计算机硬件和软件算法,通信速度更快的数据采集和传输手段;数据挖掘是从各种复杂故障中发现最常见的故障或分解出简单故障的有力手段;建立系统的故障案例库,可以降低决策分析的计算量,提高诊断推理的效率。 对于故障诊断的在线应用和动态分析问题,可以采用更能够反映电网实时运行状态的信息,如广域量测系统、高速保护信息系统和故障录波信息系统、稳定控制系统等提供的动态数据;实时进行电网的灵敏度分析,动态分析电网的健康状况;增量挖掘技术只处理实时的

模式识别与智能系统硕士点_研究生入学复试大纲pris_test

模式识别与智能系统硕士点 研究生入学复试大纲 复试笔试满分为150分,包括基本能力测试(45分)和专业基础知识测试(105分)两部分。采取闭卷考试,考试时间一般为2至3小时。 有关专业基础知识测试的说明 专业基础知识测试(105分)由21道题目组成,参加笔试同学可从中任意选择7道完成,每题15分。专业知识点包括以下七个方面: 一.图象处理(共3题) 考试知识点:数字图象直方图、基于直方图均衡化的图象增强、边缘检测算子、梯度大小/方向计算、频域滤波基础、频域滤波操作的基本步骤。 辅导材料:冈萨雷斯等,《数字图象处理》,第二版,电子工业出版社, 2003.3, ISBN 7-5053-8236-5。认真阅读该书的3.3, 4.2, 10.1。 二.信息安全(共2题) 考试知识点:信息熵的计算、信源编码。 辅导材料:《信息与编码理论基础》,万旺根,上海大学出版社。 三.人工智能(共2题) 考试知识点:人工智能的基本概念。 辅导材料:廉师友,人工智能技术导论(第二版)廉师友西安电子科技大学出版社, 2002.7, ISBN 7-5606-0811-6。认真阅读该书的第一章。 四.微型计算机原理(共5题) 考试知识点:80x86指令寻址模式及汇编指令的书写格式;不同进制数之间的转换;汇编程序的阅读;计数器模块8253及其编程;可编程中断控制器8259模块及其编程。 注:相关硬件模块控制字格式不需记忆。(提供)

辅导材料:微型计算机技术及应用(第3版),戴梅萼等,清华大学出版社,2003 五.多媒体信息处理(共4题) 考试知识点:1.多媒体基本概念 多媒体技术,多媒体系统的层次结构,多媒体系统的组成 2.多媒体数据压缩: 数据压缩算法概念及分类,统计编码,预测编码,变换编码,分形编码 静态图像压缩标准JPEG,运动图像压缩标准MPEG,音频压缩标准 3.音频信息处理 声音数字化,音频文件格式,声卡的组成与设计(含声卡的工作原理、硬件设计、软件结构、编程接口等) 4.视频信息处理 视频信号数字化,视频的文件格式,视频压缩卡的设计 辅导材料:多媒体技术基础及应用,钟玉琢等,北京:清华大学出版社,2006.2 六.生物特征识别(共2题) 考试知识点:生物信息学序列联配(双序列比对,多序列比对)。 辅导材料:David W. Mount,《生物信息学:序列与基因组分析(影印)》,Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Lab(CSHL) Press。认真阅读sequence alignment 的相关内容。 七.射频识别(共3题) 考试知识点:电子标签的基本概念。 辅导材料:纪震,李慧慧等,《电子标签原理与应用》,西安电子科技大学出版社, 2005.12, ISBN 705606-1599-6。认真阅读该书的第一章。

控制系统故障诊断技术

Harbin Institute of Technology 控制系统故障诊断技术 课程报告 专业:控制科学与工程 学号:15S004001 姓名: 日期:2016.4.12 控制系统故障诊断技术(FDD),在核心上属于模式识别范畴,通过冗余控制及自诊断等

思想处理系统故障,提高系统性能与可靠性。主要环节内容包括特征提取(如量值描述、模糊描述、模型与数据结合描述等),故障分离估计及评价决策。其中系统的表征包括输入输出状态,参数特征,逻辑经验,通过状态观测可以判定失效的观测器。 控制系统故障诊断主要思想在于特征分析,包括信号处理,通过控制领域方法,进行诊断与容错处理。本质上,是控制学科的一门下属学科,建立的体系要基于控制系统理论基础,系统四个部分分别是:被控对象、控制器、执行器、传感器。重点在于传感器的故障诊断。 故障诊断本身又可以分为故障检测,只判断有无故障;与故障分离,即可以定位具体故障。 诊断方法类型包括基于数学模型及基于专家(模糊)知识两种。体现在发展历程上,即2000年以前诊断方法主要是阈值方法,而2000年之后才逐渐引入智能化。 这一技术的目的包括提高系统鲁棒性,这种鲁棒性,并非简单的对参数变化具有的不敏感性,还包括系统自身对结构变化的自适应性;此外,另一个目的是容错性,即再系统局部发生故障时,可以有冗余部件替换掉有问题部件。 控制系统容错技术在方法上,包括 1、并行冗余,主要处理控制器故障,包括串并联结构,冷热备份等等; 2、鲁棒控制,需要考虑系统局部关系的完整性设计,具有多模型自适应能力; 3、系统重构,指的是余度系统故障时,使系统转入新工作结构而采用的余度管理措施,称为重构。系统重构技术充分利用系统的信号和资源,可以使系统获得更高的可靠性和生存性。在系统发生故障时可以迅速反应,重新构建控制器,通常采用FPGA实现,达到不同阶段完成不同功能。 4、人工智能,是近来发展迅速的智能化方法,包括神经网络、模糊专家控制等。 如上图为神经网络控制器的示意图。作为一种黑箱结构,神经网络的优势在于只要有一层隐含层就可以做到任意的非线性拟合。 控制系统故障诊断实现途径包括:提高元部件可靠性及整体可靠性设计,如冗余设计、简化设计等。故障诊断的观测器通常采用基于李雅普诺夫原理的自适应观测器与奉献观测器的结合。通过可观自由度、传感器数量对故障定位,通过解耦控制器,容错控制,使血糖具有冗余能力。在实际应用中观测器速度一定大于控制器,及观测器极点相比于控制器一定更远。当系统干扰较大时,可将观测器换成卡尔曼滤波器。闭环故障诊断的难点在于故障可能由于闭环本身产生。 以上内容完全来自课堂笔记与个人观点,下面是我查阅到的控制系统故障诊断的一些基本内容: 容错控制是 20 世纪末期发展起来的一种提高控制系统可靠性的技术 . 容错控制系统设计主要包括 故障诊断和容错控制系统的设计, 这两个方面现都成为控制理论领域的研究热点. 控制系统是由被控对象、控制器、传感器和执行器组成的复杂系统, 其各个基本环节

模式识别与智能系统

模式识别与智能系统 Pattern Recognition & Intelligent System (专业代码:081104) 一、学科概况 本校模式识别与智能系统学科为国务院1993年批准的博士学位授予权学科,2001年经国务院学位委员会批准为国家级重点学科(二级学科);本学科所在的控制科学与工程学科具有一级学科博士学位授予权,同时拥有一级学科博士后流动站。本学科主要从事模式识别与智能系统的理论与应用研究,为本校“211工程”重点建设学科。经过多年的建设,现有博士生导师七名,百余名的博士生研究队伍,和先进的教学与科研硬设备环境。多年来,一批科研成果达到国际与国内先进水平。 二、培养目标 本学科培养的模式识别与智能系统的硕士研究生应具有较宽广的基础理论及较深入的专业知识,能解决国家经济建设与国防中在本领域内的工程技术的应用课题,具有较好的理论联系实际的能力。 三、学制和学分 全日制硕士研究生实行以两年半制为主的弹性学制,原则上不超过5年。 总学分33学分,其中必修课程不少于14学分。

四、硕士课程设置 五、科研能力与水平 1. 掌握本学科的基础理论和专业知识,对所研究的课题有新的见解,取得新的成果。对于学术型学位的硕士研究生,还应熟悉国内外相关的学术研究动态。 2. 工作认真踏实,能独立进行科研工作并圆满完成科研任务。 3. 对于应用型、复合型学位的硕士研究生,能发现实践中与本学科相关的需求,能提出工程解决方案;对于学术型学位的硕士研究生,能提出和界定科学问题。

4. 硕士研究生在校期间应积极发表学术论文,参与学术交流。 六、开题报告 为确保学位论文的质量,指导教师应针对每个硕士研究生的类型和层次,确定选题范围。硕士研究生在导师的指导下,通过阅读文献、收集资料和调查研究后确定研究课题,提交开题报告。开题报告的主要内容包括: (1)课题来源及研究的目的和意义; (2)国内外在该方向的研究现状及分析; (3)主要研究内容; (4)研究方案及进度安排,预期达到的目标; (5)预计研究过程中可能遇到的困难和问题以及解决的措施; (6)主要参考文献。 提交开题报告的时间一般为第四小学期,开题报告字数应在5000字以上。开题报告的评议结果为通过或不通过。硕士研究生学位论文选题、开题的要求详见《南京理工大学硕士学位论文选题、开题及撰写的有关规定 七、学位论文 学位论文工作是研究生培养的重要组成部分,是对研究生进行科学研究或承担专业技术工作的全面训练,是培养研究生创新能力、综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题能力的重要环节。 硕士学位论文要求概念清楚、立论正确、分析严谨、计算正确、数据可靠、文句简练、图表清晰、层次分明,能体现硕士研究生具有宽广的理论基础,较强的独立工作能力和优良的学风。在阐明论文的目的、意义和成果时,应有实事求是的科学态度。 硕士研究生的论文工作必须在导师指导下,由研究生独立完成。完成后应按照《中华人民共和国学位条理暂行实施办法》和《南京理工大学博士、硕士学位授予细则》的规定,组织论文评审和答辩。获准参加答辩的前提条件是:必须修满规定的学分,外语通过学位英语考试或通过国家英语六级考试,其余学科基础课程成绩不得低于70分并完成教学实践、科研实习。

启动系统的故障分析与诊断

江苏省无锡交通高等职业技术学校毕业论文 启动系统的故障分析与诊断 姓名严江伟 学级121513 系别汽车工程系 专业汽车检测与维修 指导教师江玉婷 提交时间2015 年01 月 05 日

目录 摘要 (01) 关键词 (01) 一、启动系统的简介 (02) 1.1起动机的启动类型 (02) 1.2启动机的组成 (02) 1.3直流电机的组成 (02) 1.4传动机构 (03) 1.5电磁快关 (04) 二、启动系统的使用和护 (05) 三、启动机的典型故障 (05) 3,1起动机空转 (05) 3.2启动机不转 (06) 3.3启动机运转无力 (07) 3.4启动机有异响 (08) 四、启动系统电路的典故障分析与排除实例 (09) 4.1、启动系统典型电路工作原理 (09) 4.2、启动系统电路的典型故障诊断分析与排除 (10) 五、动系统电路的发展未来 (10) 六、小结 (11) 七、参考文献 (12) 八、致谢 (13)

启动系统的故障分析与诊断 姓名:严江伟 班级:121513 指导老师:江玉婷 摘要 静止的发动机进入工作状态,必须先用外力转动发动机曲轴,使活塞开始上下运动,气缸内吸入可燃混合气,并将其压缩、点燃,体积迅速膨胀产生强大的动力,推动活塞运动并带动曲轴旋转,发动机才能自动地进入工作循环。发动机的曲轴在外力作用下开始转动到发动机自动怠速运转的全过程,称为发动机的起动过程。完成起动所需要的装置叫起动系。通过发动机起动机的电路故障的检测和诊断的讲述。让我们知道启动系统的组成和其功用。并对启动系统的常见故障现象、故障部位、故障机理、故障的检测、诊断和排除有了一定的认识。明确了检测和诊断的基本思路。通过理论与实践结合,把启动系统常见的故障检测与诊断作了说明。 关键词:启动机启动系的维护启动电路启动系统的典型故障

嵌入式智能故障诊断系统设计

嵌入式智能故障诊断系统设计 摘要:针对传统的故障诊断方法精度不高,实时性不好的问题,在嵌入式系统 环境下进行故障实时诊断系统的优化设计。本文首先分析了机械状态监测及故障 诊断的相关理论,然后详细分析了嵌入式智能故障诊断系统的设计与实现。实验 结果表明,采用该故障诊断系统进行滚动轴承故障实时检测非常便捷实用又适于 后续联网管理。 关键词:嵌入式系统;滚动轴承;故障诊断;硬件系统 引言 随着现代科技的不断发展,机械设备早已不是一个纯机械装备,而是融合了自动控制、 液压与气压传动等技术的结构和功能都十分复杂的系统。这给机械运行状态的监测和故障诊 断提出了越来越高的要求。机械运行过程中发生的故障不仅会导致重大经济损失,还可能给 人身安全带来极大威胁。因此,实时监测机械设备的运行工况并及时诊断故障,对经济效益 和社会效益的提高都有极其重要的意义。 1 机械状态监测和故障诊断的相关理论 机械诊断技术是通过监测机械设备运行状况,发现故障并预报故障发展趋势,诊断故障 类型及故障原因,确保机器正常运转的技术。目前,普遍采用的机械诊断技术有振动监测、 油液监测、噪声监测和无损探伤等。油液光谱分析技术通过分析机油中的金属颗粒物浓度, 能准确判断机械设备传动系统是否存在磨损型故障隐患。无损探伤技术利用物质的光、磁和 电等特性,能够在不损坏工件或改变机械设备运行状态的前提下准确完成机械部件工况的监测。 故障机理分析是机械诊断的关键。故障机理是在理论研究和实验分析的基础上得到的反 映故障信号和机器参数关系的表达式。从采集到的机械设备的状态信号,它能方便诊断出故 障的位置。这些状态信号通常是机械设备运行过程中表现出来的物理或化学现象,如机械振动、运行噪声、机器温度、油压波动、功耗增多和异常气味等。机械运行状态监测是通过各 种传感器采集机械设备运行过程中的物理或化学状态信号,并据此诊断故障的类型及原因。 故障信号的提取与处理是机械诊断中的重要步骤。通过分析传感器采集到的反映机械设备运 行状态的信号,提取出机械故障特征信息,从而为故障类型和故障原因的准确诊断提供可靠 的依据。信号处理方法经历了从时域分析到频域分析,再由频域分析到时频域分析的发展过程。频域分析将采集到的机械状态信号从时域变换到频域。典型的频域分析法有基于快速傅 里叶变换的经典谱估计法和现代谱估计法。时频分析技术同时在时域和频域分析机械非平稳 信号,其中Wigner-Ville时频分布等时频分析技术在机械诊断中得到了普遍应用。 2 嵌入式智能故障诊断系统设计 本系统将整体结构分为四层,包括管理层、功能层、推理层和数据层。管理层主要负责 整个系统的管理机制与通信机制。决策需要通信的Agent双方需要对话,还是需要进行知识 的交换。二是要Agent之间的关系作出判断。Agent之间的交互有两种关系:正关系和负关系。正关系表示Agent的规划有重叠的部分,或某个Agent具备其他Agent不具备的能力, 各Agent可通过管理层的协调获得帮助,负关系会导致冲突。管理层要进行协调,达到冲突 的消解的目的。功能层是多Agent诊断系统的核心层。主要包括知识处理、特征提取、实时 监控、故障诊断与故障决策等功能组件。推理层处于数据层和功能层之间。主要提供各功能 组件所需的知识或数据,并对推理机制进行定义。数据层包括数据库、知识库与扩展知识库 三个方面。数据库主要用于存储由传感器获得的各种信息,知识库为众多相关领域的专家的 经验总和。扩展知识库主要是为系统的日后扩展诊断功能留下接口。在管理层中主要有两个Agent:管理Agent和数据传输Agent。管理 Agent负责协调各Agent和通信,数据传输Agent 负责与后台计算机上的通信Agent之间传输巡检数据。具体诊断时,数据采集子系统将被诊 断设备的运行状态、参数等数据采集输入到诊断系统,一方面提供给PC端显示,另一方面,将数据提供给诊断方法 Agent,形成诊断请求。管理Agent对诊断请求进行任务分解,得出 多个子任务,再根据对诊断Agent的认识,将诊断任务分配给适当的诊断Agent。管理Agent 还要负责诊断Agent间的工作协调、协作和借助于KQML语言通信,以及将各诊断Agent的

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支,它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而,已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明,人类接受外界信息的80%以上来自视觉,10%左右来自听觉,其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面,只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是,视觉是一种感知,机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程,例如,一个可见的景物由传感器编码输入,表示成一个灰度数值矩阵;图像的灰度数值由图像检测器进行处理,检测器检测出图像的主要成分,如组成景物的线段、简单曲线和角度等;这些成分又校处理,以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息;最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息,把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次,低层视觉主要是对视觉团像执行预处理,例如,边缘检测、运动目标检测、纹理分析等,另外还有立体造型、曲面色彩等,其目的是使对象凸现出来,这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象,显然,实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括:实时图像的并行处理,实时图像的压缩、传输与复原,三绍景物的建模识别,动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程,知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中,这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述,或者说是一组约定,是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构,对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式,知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

相关文档
最新文档