基于多信息融合技术的汽车故障诊断系统的研究

摘要

随着汽车工业的发展，汽车的故障检测与诊断作为一门独立的科学研究方向登上了科学技术的舞台，给汽车工业带来了重大的影响，而汽车故障检测与诊断的核心就是如何精确地获得汽车故障信息。本文着重阐述了系统方案的选择，数据采集、小波理论处理及信息融合技术的设计思路、工作原理、实现方法，并详细介绍了相关硬件电路和工作流程的设计。
　　本设计在分析了汽车故障现状的基础上，提出了基于多信息融合技术的汽车故障诊断技术的研究方法。系统设计了以微处理器STC12C5410AD为核心的故障数据采集电路，选用了八个不同的信息传感器对汽车不同的部位、信号进行测量，检测信息经过放大、滤波、A/D转换后送入单片机进行处理。在单个信号的处理中，主要研究了小波理论在实际中的应用，并利用改进后的小波阈值算法对信号进行了去噪仿真。最后系统的介绍了多信号融合技术和BP神经网络的原理及应用，并利用BP融合方法对多个信号进行了处理和仿真。
　　在设计中，针对不同的故障信号，我们采用了不同的传感器，并对每个传感器进行了系统的介绍应用。对于单个信号和多个信号的处理分别采用了小波理论和融合技术的结合方法。本系统优化了传统的汽车故障检测与诊断技术，小波理论与多信息融合技术的结合，实现了故障检测的智能化、模块化与集成化。经过相应的实验和MATLAB软件仿真，证明了系统的可行性，能获得较高的信息提取精度。

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Contents

1 绪论

1.1 汽车故障诊断概述

1.2 信息融合技术的发展状况

1.3 课题提出的背景和意义

1.4 论文的主要研究内容

2 小波理论与多信息融合技术

2.1 小波理论简介

2.2 信息融合技术的形成与发展

2.3 信息融合的定义

2.4 信息融合技术的特点[20]

2.5 信息融合技术的方法[21]

2.6 故障诊断中的信息融合技术

2.7 小结

3 硬件选择

3.1 传感器的选择

3.2 单片机及外围芯片选择

3.3 小结

4 小波理论去噪算法研究

4.1 小波去噪方法

4.2 信号与噪声的小波变换

4.3 小波阈值去噪方法及改进[45]

4.4 实验结果和结论

4.5 小结

5 信息融合在汽车故障诊断中的应用

5.1 信息融合技术的原理

5.2 信息融合技术在汽车故障信号中的实际应用

5.3 基于神经网络的信息融合技术

5.4 实验与仿真

5.4 小结

6 总结和展望

致谢

参考文献