基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的汽車系統(tǒng)故障檢測

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的汽車系統(tǒng)故障檢測

電子技術(shù)的迅速發(fā)展，使現(xiàn)代汽車成為具有實時電子控制的復(fù)雜分布式系統(tǒng)。惡劣和經(jīng)常變化的使用環(huán)境，可能導(dǎo)致這些電子控制系統(tǒng)出現(xiàn)計算上的故障。因而，需要在汽車電子控制系統(tǒng)中設(shè)計容錯方案，但由于汽車空間、質(zhì)量和成本的約束，限制了冗余汽車關(guān)鍵部件或關(guān)鍵系統(tǒng)的容錯方案。相關(guān)研究已經(jīng)表明，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以對電子控制系統(tǒng)的故障進(jìn)行檢測，并在電子控制系統(tǒng)計算過程中應(yīng)用糾正措施，消除故障。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不能同時保證處理時間和處理精度的要求，因而該算法不能直接應(yīng)用在汽車電子控制系統(tǒng)中。對此，在混合現(xiàn)場可編程門陣列平臺上，基于改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了故障檢測系統(tǒng)，并使用了幾個發(fā)動機案例對其性能進(jìn)行了評價。

由于汽車電子控制系統(tǒng)發(fā)生故障時系統(tǒng)的某些特征值將偏離正常值，因而使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行故障診斷時需要監(jiān)視和采集汽車的故障特征，建立汽車故障特征集，并將其作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集。訓(xùn)練過程中，首先確定的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并將故障特征集提供到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；之后對故障特征集的處理，與傳統(tǒng)方法相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可根據(jù)故障特征集輸入和輸出的關(guān)系，調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，以在滿足精度要求的同時減少處理時間。基于混合現(xiàn)場可編程門陣列平臺對建立的故障檢測系統(tǒng)進(jìn)行評價時，共設(shè)定4類故障：發(fā)動機1缸不噴油，冷卻水溫過高，溫度傳感器斷路和空氣流量傳感器故障。結(jié)果顯示，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的故障檢測系統(tǒng)可以檢測出設(shè)定的4類故障，且延遲時間較短，延遲最短時間為3.99ms，最長時間為145.2ms。

Shanker Shreejith et al. 2016 Design,Automation& Test in Europe Conference &Exhibition(DATE), Coventry March 14-18, 2016.

編譯：吳祥