基于CAN总线和PSA模型的AMT在线故障诊断系统

• 作者: 刘应吉 张天侠 曹万科 闻邦椿
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 故障诊断 电控自动变速器 CAN总线 主成分分析 减法聚类 自适应模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 132-136,122
• 页数: 6页
• 分类号: TP277|U463.212
• 字数: 4616字
• 语种: 中文

摘要

为解决电控自动变速器故障诊断和维修问题,建立了基于CAN总线和PSA(PCA-subtractive cluster-ing-ANFIS)模型的自动变速器故障在线诊断系统.通过CAN总线实时采集变速器控制单元各传感器状态数据作为诊断样本,利用主成分分析(PCA)实现输入变量降维和去相关,应用减法聚类(subtractive clustering)方法生成初始模糊推理结构,并以此建立自适应模糊神经网络(ANFIS)故障诊断模型.仿真结果表明,结合CAN总线网络应用的PSA故障诊断模型能够准确地诊断出变速器的故障,其拟合能力及收敛速度均优于PCA-BP网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闻邦椿	东北大学机械工程与自动化学院	749	9265	41.0	55.0
2	张天侠	东北大学机械工程与自动化学院	50	694	15.0	24.0
3	曹万科	东北大学机械工程与自动化学院	9	134	8.0	9.0
4	刘应吉	东北大学机械工程与自动化学院	5	73	4.0	5.0