智能无人驾驶汽车发动机故障检测方法研究

• 作者: 张军
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 无人驾驶汽车 智能 发动机
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 166-168
• 页数: 3页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 1916字
• 语种: 中文

摘要

通过对智能无人驾驶汽车的发动机故障检测方法的改进提高对发动机故障的诊断能力。传统方法中对智能无人驾驶汽车发动机故障诊断方法采用机械振动系统信号分析方法，对于智能无人驾驶汽车发动机低噪声、低振动工作条件下故障检测效果不好。提出一种基于多阵元超声换能波束指向性分析的智能无人驾驶汽车的发动机故障检测方法。进行发动机故障检测信号模型构建，提取多阵元超声换能波束指向性特征，计算无人驾驶汽车发动机故障特征的最优分类平面，将故障信号模拟为一个调幅信号，得到多阵元超声换能波束指向性特征的约束函数，实现故障检测。最后在提取故障特征的基础上进行专家系统识别和故障分类诊断，实现诊断决策。仿真结果表明，该方法能准确实现对发动机故障的诊断和判别，检测性能提高明显，展示了较好的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	中国一汽集团公司教育培训中心汽车运用学院	1	2	1.0	1.0