基于ARM9的汽车发动机故障诊断及预报系统设计

摘要

伴随着社会的快速发展,汽车产业已成为现代社会的一个重要标志。在计算机和电子技术快速发展的背景下,汽车已经和电子技术紧密结合在一起,汽车的机械结构更加复杂,运行性能更加完善。汽车结构和技术的进步,促使汽车故障诊断技术必须以新的理论方法和检测手段来满足现代汽车故障诊断的要求,从而降低汽车尾气排放及噪声污染、节约能源,减少汽车维修成本,延长汽车使用寿命,使汽车安全、可靠、平稳的运行。
　　 本文开发了基于ARM9处理器的汽车发动机故障诊断及预报系统。该系统是一款车载式检测设备,它可以实时读取表示发动机运行状态的典型数据,并对这些数据进行分析处理,从而判断发动机的运行状态及可能发生故障的概率,实现故障诊断及预报功能。
　　 本文从硬件和软件两方面,对汽车发动机故障诊断及预报系统的设计过程进行了详细的介绍。硬件方面介绍了系统硬件平台总体结构,对各个硬件模块原理图进行分析,并且完成了硬件PCB板的制作；软件方面给出系统软件总体架构,介绍了基于Windows CE操作系统开发流程,并给出了基于CAN总线通信协议进行数据传输的开发过程。
　　 系统在传统神经网络基础上,将模糊理论和神经网络相结合,有效提取故障信息特征；引入惯性项及改变学习速率,提高神经网络收敛速度；利用遗传算法优化神经网络,解决学习过程中陷入局部最优问题。系统采用改进的神经网络,以汽车发动机失火故障为例,对其进行了分析介绍。实验结果表明本文开发的基于ARM9的汽车发动机故障诊断及预报系统能有效的对汽车发动机失火故障进行诊断。