基于Android客户端的车辆实时监测和诊断系统的研究与实现

摘要

车辆普及率迅速提高的同时也给车辆售后服务业和故障维修行业带来了巨大的压力.随着电子技术在车辆上的应用,其安全性、动力性、灵活性和人工智能性大大提升.但同时带来了车辆故障种类多、故障琐碎不易察等问题.所以做到有效的诊断和维修,是车辆行业长远发展的必要条件. 本文首先调研了国内外车辆故障诊断系统的研究现状,通过对现有故障诊断方案的分析,针对PC和嵌入式设备体积大、成本高、不灵活的缺点,提出了基于B/S和C/S混合结构的系统架构,并采用Android端实时监测和Web端远程监控相结合的设计方案.利用智能手机与OBD接口通过蓝牙进行通信并将数据传输到远程服务端,旨在实现车辆实时监测和远程诊断.将数据采集、传输和远程诊断通过无线网连接,实现车辆、用户和维修一体化. 接着本文建立了车辆故障诊断模型.通过对模糊推理和神经网络的深入研究,考虑到车辆故障的随机性、间歇性、车辆系统的复杂性和短期内故障数据采集困难等因素,提出将两者结合的模糊神经网络实现车辆故障诊断.不依赖系统精确的数学模型,引入模糊规则加速神经网络的学习速度,充分利用语言知识的同时加入监督学习,实现诊断结果不断完善的目的. 随后本文采用MVP模式实现了基于Android的实时监测端.主要利用手机蓝牙和基于K总线和CAN总线的OBD-Ⅱ通用车辆诊断接口ELM327通信,传输故障码和车辆实时状态.从功能需求着手分析客户端,设计和实现了设备连接、数据采集、故障诊断、位置获取、数据上传、账号管理和系统设置七大功能模块.解决了开发中地理坐标转换、手机无响应、屏幕适配和网络通信等技术难点. 然后本文采用B/S模式对车辆故障诊断的远程监控端进行设计与实现.将用户群体分为两个级别:普通车主和维修公司内部人员,分配不同的操作权限.采用模块化的设计思路,将系统分为五个功能模块,即Android通信模块、数据库访问接口模块、基于浏览器的管理人员模块和普通车主模块.利用AJAX与服务器建立通信,传输用户指令和获取新的数据.故障维修人员可在远程登陆,借助本设计建立的车辆故障诊断模型,帮助用户维修车辆,实现远程检修.为了提高浏览器的兼容性,利用BootStrap框架进行响应式布局以适配不同屏幕. 最后利用Mocha、Zombie和LoadTest等测试工具,对基于Android的实时监测端和Web远程监控端进行兼容性、安全性和功能等方面的测试.分析结果表明,系统运行稳定,安全可靠,验证了设计方案的可行性,达到了预期目标.

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